• Title/Summary/Keyword: 성신

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Cooperative Firmware Fuzzing Technique for Lightweight Internet of Things (경량 IoT 를 위한 협력적 펌웨어 퍼징 기법)

  • Jin-Min Lee;Seung-Eun Lee;Na-Hyun Kim;Il-Gu Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.183-186
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    • 2024
  • IoT(Internet of Things) 기기가 다양한 산업 분야에 활용되면서, 보안과 유지 보수를 위한 관리의 중요성이 커지고 있다. 편리한 IoT 기기 관리를 위해 무선 네트워크를 통한 펌웨어 업데이트 기술인 FOTA(Firmware Over The Air)가 적용되어 있지만, 컴퓨팅 파워가 제한된 경량 IoT 기기 특성상 취약점 탐지를 수행하기 어렵다. 본 연구에서는 IoT 기기들이 퍼징 테스트 케이스를 분할하여 협력적으로 퍼징하고, 노드 간의 퍼징 결과가 다르면 재검증을 수행하는 협력적 퍼징 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 중복되는 테스트 케이스를 2 개나 3 개 퍼징하는 협력적 퍼징 기법은 종래 방식 대비 연산량을 최소 약 16%, 최대 약 48% 줄였다. 또한, 종래 퍼징 기법 대비 취약점 탐지 성공률(Success rate of vulnerability detection)을 최소 약 3 배, 최대 약 3.4 배 개선시켰다.

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Effective Classification Method of Hierarchical CNN for Multi-Class Outlier Detection (다중 클래스 이상치 탐지를 위한 계층 CNN의 효과적인 클래스 분할 방법)

  • Kim, Jee-Hyun;Lee, Seyoung;Kim, Yerim;Ahn, Seo-Yeong;Park, Saerom
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.81-84
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    • 2022
  • 제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.

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Metaverse Artifact Analysis through the Roblox Platform Forensics (메타버스 플랫폼 Roblox 포렌식을 통한 아티팩트 분석)

  • Yiseul Choi;Jeongeun Cho;Eunbeen Lee;Hakkyong Kim;Seongmin Kim
    • Convergence Security Journal
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    • v.23 no.3
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    • pp.37-47
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    • 2023
  • The growth of the metaverse has been accelerated by the increased demand for non-face-to-face interactions due to COVID-19 and advancements in technologies such as blockchain and NFTs. However, with the emergence of various metaverse platforms and the corresponding rise in users, criminal cases such as ransomware attacks, copyright infringements, and sexual offenses have occurred within the metaverse. Consequently, the need for artifacts that can be utilized as digital evidence within metaverse systems has increased. However, there is a lack of information about artifacts that can be used as digital evidence. Furthermore, metaverse security evaluation and forensic analysis are also insufficient, and the absence of attack scenarios and related guidelines makes forensics challenging. To address these issues, this paper presents artifacts that can be used for user behavior analysis and timeline analysis through dynamic analysis of Roblox, a representative metaverse gaming solution. Based on analyzing interrelationship between identified artifacts through memory forensics and log file analysis, this paper suggests the potential usability of artifacts in metaverse crime scenarios. Moreover, it proposes improvements by analyzing the current legal and regulatory aspects to address institutional deficiencies.

Privacy model for DTC genetic testing using fully homomorphic encryption (동형암호를 활용한 DTC유전자검사 프라이버시모델)

  • Hye-hyeon Jin;Chae-ry Kang;Seung-hyeon Lee;Gee-hee Yun;Kyoung-jin Kim
    • Convergence Security Journal
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    • v.24 no.2
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    • pp.133-140
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    • 2024
  • The spread of Direct-to-Consumer (DTC) genetic testing, where users request tests directly, has been increasing. With growing demand, certification systems have been implemented to grant testing qualifications to non-medical institutions, and the scope of tests has been expanded. However, unlike cases in less regulated foreign countries, disease-related tests are still excluded from the domestic regulations. The existing de-identification method does not adequately ensure the uniqueness and familial sharing of genomic information, limiting its practical utility. Therefore, this study proposes the application of fully homomorphic encryption in the analysis process to guarantee the usefulness of genomic information while minimizing the risk of leakage. Additionally, to safeguard the individual's right to self-determination, a privacy preservation model based on Opt-out is suggested. This aims to balance genomic information protection with maintainability of usability, ensuring the availability of information in line with the user's preferences.

차세대 무선통신 네트워크 기술 동향 및 보안 이슈 분석

  • Joo, Soyoung;Kim, So-Yeon;Lee, Il-Gu
    • Review of KIISC
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    • v.31 no.3
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    • pp.51-59
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    • 2021
  • 최근 5G 무선통신 네트워크 기술이 상용화 단계에 진입하자마자 6G를 위한 차세대 무선통신 네트워크 기술에 대한 경쟁적인 연구개발이 가속화되고 있다. 6G에서는 5G 대비 50배의 속도, 10분의 1의 무선 지연 시간의 개선이 예상되며, 인공지능 기술과 융합해 네트워크 구성 요소들을 최적화하고 사람, 기계, 사물 간 새로운 차원의 초연결 경험을 제공하는 것을 목표로 한다. 그러나 획기적인 성능과 효율성 개선을 위해 시스템의 복잡성이 증가하고, 연결성이 상시 보장되어야 하며, 유연성과 지능 내재화를 위해 프로그래머블 디자인이 필수적인 요소가 되었기 때문에 보안 취약성이 커졌다. 본 논문에서는 차세대 무선통신 네트워크의 핵심 기술 요소와 표준화 동향을 분석하고, 보안 이슈와 향후 연구 방향을 제시한다.

Development of an ICS SW Integrity Management System (ICS SW 보안 무결성 관리 프로그램 개발)

  • Joo, Soyoung;Kwon, Haena;Kim, EunJi;Yang, So Young
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.409-412
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    • 2020
  • 주요기반시설 산업제어시스템의 폐쇄 망 운영 환경에 따라 내부자 사이버 보안 위협으로 인한 피해가 다수 발생하고 있다. 따라서 이에 대응하기 위한 내부 보안 대책이 요구된다. 이에 본 논문은 산업제어시스템의 안전한 운용을 위한 SW 보안 무결성 관리 프로그램을 제안한다. 자산의 구매, 설치, 운영, 유지보수를 통합 관리함으로써 전반적인 라이프 사이클의 흐름 내에서 정보보안 강화를 확립하는 것을 목표로 한다. 이를 통하여 산업제어시스템의 특성을 반영한 효과적인 내부 보안 관리 프로그램으로 활용될 수 있을 것이다.

Home Monitoring CCTV by using deep learning (딥러닝을 활용한 가정 모니터링 CCTV)

  • Kim, Ah-Lynne;Lee, Eun-Ji;Kwon, Hye-young;Baek, Hye-Min
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.960-963
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    • 2020
  • 소비자원 소비자 위해 정보 동향 분석 보고서에 따르면, 10대 미만과 60대 이상이 겪는 사고 중 가정 내 사고의 비율이 약 70%로 높은 비율을 차지하는 것을 볼 수 있다. 기존의 CCTV는 실시간으로 영상 전송은 가능하지만 영상 속의 상황 분석은 하지 못하며, 이를 위해선 지켜보는 인력이 추가로 필요하다. 따라서 보호자의 비용 부담 없이 24시간 행동 분석을 통해 보호가 필요한 가족 구성원의 사고를 예방할 수 있으며 침입과 같은 범죄를 막을 수 있는 AI CCTV의 필요성을 느껴 제작하였다. 해당 CCTV는 실시간 분석으로 영상 내의 위험을 감지하고 감지 후 관련 사항을 등록된 연락처로 송출해서 보호자에게 위험 상황을 알릴 수 있다. 향후 가정 내의 IOT 기기들과 연결하여 위험 상황 발생 시 직접 위험 상황을 해결할 수 있는 스마트 홈 보안으로 범위를 넓힐 수 있다.

Analysis of Self-driving Environment Using Threat Modeling (위협 모델링을 이용한 자율 주행 환경 분석)

  • Min-Ju Park;Ji-Eun Lee;Hyo-Jeong Park;Yeon-sup Lim
    • Convergence Security Journal
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    • v.22 no.2
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    • pp.77-90
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    • 2022
  • Domestic and foreign automakers compete to lead the autonomous vehicle industry through continuously developing self-driving technologies. These self-driving technologies are evolving with dependencies on the connection between vehicles and other objects such as the environment of cars and roads. Therefore, cyber security vulnerabilities become more likely to occur in the self-driving environment, so it is necessary to prepare for them carefully. In this paper, we model the threats in autonomous vehicles and make the checklist to securely countermeasure them.

Multi-Link based AP Power Saving Mechanism (멀티링크 기반 AP 파워 세이빙 메커니즘)

  • So-Yeon Kim;Ye-Rim Jeong;Il-Gu Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.154-157
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    • 2024
  • 최근 무선랜은 증가하는 트래픽 수요와 사용자의 다양한 애플리케이션 요구사항을 충족하기 위해 표준 기술이 진화하고 있다. 상용화가 본격적으로 시작된 WiFi 7 표준은 더 낮은 지연 시간과 더 높은 스루풋을 달성하기 위해서 멀티링크 동작(Multi-Link Operation, MLO) 기능을 도입하였다. 멀티 링크 동작은 다른 주파수 대역이나 채널을 활용하여 동시에 데이터를 송수신하는 기술로서 스루풋은 증가하지만, 전력 소모량이 커지는 문제가 있다. 또한, 종래의 무선랜 표준 기술들은 대부분 저전력의 경량 단말에서만 에너지 절감을 고려해 왔으며, AP(Access Point)의 에너지 효율성은 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 멀티링크 동작을 지원하는 AP에서 에너지 효율을 개선하는 파워 세이빙 메커니즘을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 스루풋을 높이기 위해 링크를 산발적으로 사용하는 종래의 방식 대비 제안하는 방식의 에너지 효율성이 최대 19.18% 개선되었다.

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Data Security Guidelines for AI Chatbot Services (AI 챗봇 서비스를 위한 데이터 보안 가이드라인)

  • Hyun-Che Song;Hye-In Lee;Il-Gu Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.371-373
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    • 2024
  • 디지털 헬스케어 기술이 고도화되면서 디지털 치료제와 원격 의료 서비스가 의료 산업과 일상생활에 널리 활용되고 있다. 그러나 빅데이터 기반의 AI 서비스가 보편화될 수 있도록 데이터 수집, 가공, 활용 과정에서 개인정보가 남용되거나 유출되는 보안 위협도 증가하고 있다. 본 논문에서는 AI 챗봇을 활용한 정신건강 서비스를 위한 보안 위협 대응책을 마련하고 개인정보보호 가이드라인을 수립하여 사용자들에게 안전한 서비스를 제공하고 개인정보보호를 강화하는 AI 챗봇 서비스를 위한 데이터 보안 가이드라인을 제안한다.

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