• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1161-1170
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• 2016

본 논문에서는 스마트폰에서 손가락으로 서명하는 동적서명에서 위조서명에 강건한 검증 방법을 제안한다. 본 논문에서는 위조서명을 효과적으로 구분할 수 있도록 재생산 신경망의 일종인 1 class Auto-Encoder 모델을 사용한다. 핑거서명에서는 지원되지 않는 펜 압력 등 기존의 특징 정보 대신 대부분의 스마트폰에서 지원하는 가속도센서를 추가로 활용하여 서명이 이루어지고 있는 동안 스마트폰의 동적인 움직임의 특징정보를 추출한다. 서명 데이터는 리샘플링을 통해 길이를 맞추고, 일정한 크기로 정규화하여 사용한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 테스트셋을 구축하여 단일세션검증, 시간차 검증, 위조서명 검증의 3가지 실험을 실시하였다. 실험결과 위조서명 구분에 있어서 제안방법은 기존 방법보다 EER이 최대 6.9% 더 낮았다. 또한, 서명의 모양과 속도만 사용한 기존의 방식보다 가속도센서를 추가한 방식이 1.5% 나은 성능을 보였고, 최고 3.5%의 에러율을 얻었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권8호
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• pp.335-342
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• 2013

네트워크의 고속화와 다양한 서비스의 등장으로 오늘날의 네트워크 트래픽은 복잡 다양해지고 있다. 효율적인 네트워크 관리를 위해서 QoS, SLA와 같은 정책을 적용하기 위해서는 트래픽 분석 중에서도 응용 트래픽 분류의 중요성이 크다. 현재까지 트래픽 분류에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔는데 최근에는 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론이 많이 연구되고 있다. 하지만 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론에는 필히 고려해야 할 여러 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답지 트래픽 분석을 통해 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론의 해결해야 하는 문제점들을 분석하고 그 해결방안에 대해 제안한다. 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론에서 필히 해결해야 할 문제점은 총 네 가지로 Feature들의 거리 측정 방법과 대표값 추출 방법, TCP 세션의 이상동작, 그리고 패킷 별 가중치이다. 제안하는 방법은 선정한 통계 시그니쳐 기반 트래픽 분석 시스템을 이용한 학내 망에서의 실험을 통해 그 성능을 검증한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.9-15
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• 2016

본 논문에서는 OTT(Over The Top)가 채널상태에 따라 동적으로 최적화함으로서, 최고의 비디오 비트율(bit-rate)로 전송하기 위한 스마트 HLS(HTTP Live Stream) 플랫폼을 제안하였다. HLS 플랫폼은 스마트 OTT가 채널변경 시간을 최적화도록 HLS 서버와 OTT 클라이언트 사이의 대역폭을 모니터링 한다. 이를 위해 다중 비트율과 적정한 대역폭으로 비디오 스트림을 조정하도록 설계되었다. 제안한 스마트 OTT는 최적의 비트율로 버퍼링을 함으로서 라이브와 VOD(Video On Demand)비디오를 재생할 수 있다. 이러한 HLS 플랫폼은 세그먼트 형식의 H.265 MPEG-2 TS(Transport Stream) 비디오와 관련 정보를 담고 있는 m3u8 파일과 스마트 OTT가 연동한다. 이로서 설계한 단일 버퍼링 기반의 스마트 OTT는 동작 중인 채널 대역폭 효율과 복호화된 VOD에 대한 적응적 비트율을 활용함으로서 대역폭이 허용하는 최대의 데이터를 버퍼링으로 최적의 비디오를 전송할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.9-17
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• 2019

IoT 환경이 보편화됨에 따라 사람의 직접적인 개입 없이 물체와 물체 사이의 통신 환경을 구축하는 M2M 환경의 안전성이 중요시 되고 있다. 무선 통신 환경의 특성상 데이터 노출, 위조, 변조, 삭제 및 개인 정보 보호와 같은 다양한 측면에서 보안 위협에 노출 될 가능성이 존재하고, 안전한 통신 보안 기술이 중요한 요구 사항으로 다뤄진다. 본 논문에서는 해시충돌을 이용하여 기존 'M2M 통신 환경에서 트랩도어 충돌 해쉬을 이용한 그룹키 생성 및 교환 기법' 연구의 한계점을 확인하고, 스니핑 공격에 안전한 그룹간에 키를 생성하고 이를 세션 키와 교환하는 기법과 그룹 키 생성 후에 장치와 게이트웨이의 인증을 확인하는 메커니즘을 제안한다. 제안 된 방법은 충돌 메시지 및 충돌 해시의 특이성을 이용하여 그룹 통신 섹션의 위장 공격, 중간자 공격, 재전송 공격과 같은 공격 저항을 가지며, 해시충돌의 취약점에 대해 안전성을 증명하는 기법이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.283-293
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• 2012

최신의 변종 악성코드는 백신에 의해 쉽게 탐지 되지 않아 장시간에 걸쳐 개인정보와 같은 다양한 데이터를 유출시키기도 한다. 일반적으로 인젝션, 취약한 인증과 세션관리, 크로스 사이트 스크립팅(XSS), 안전하지 않은 직접 객체 참조 등의 웹 취약점을 활용한 거점 좀비 PC를 이용하여 네트워크 연계를 통하여 정보 유출형 악성코드가 빈번히 설치되고 있다. 악성코드가 실행되면 임의의 서비스와 프로세스로 등록되고, 등록된 악성코드는 이를 기반으로 공격자가 정보를 수집하는 사이트로 주기적으로 정보를 유출한다. 본 논문에서는 2011년 1월부터 빈번하게 발생한 악성코드 중에서 유용한 사례로 웜 형태의 신종 악성코드인 소위 "winweng"의 체계적인 분석을 통해서 감염경로 및 정보유출의 과정과 방법에 대하여 분석하고 이에 대한 대응 방안을 연구하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.449-455
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• 2021

본 논문에서는 기존의 웹애플리케이션 모니터링 시스템을 기반으로 한 암호화 웹트랜잭션 공격탐지 시스템을 제안한다. 기존의 웹트래픽 보안 시스템들은 클라이언트와 서버간의 암호화 구간인 네트워크 영역에서 암호화된 패킷을 기반으로 공격을 탐지하고 방어하기 때문에 암호화된 웹트래픽에 대한 공격 탐지가 어려웠지만, 웹애플리케이션 모니터링 시스템의 기술을 활용하게 되면 웹애플리케이션 서버의 메모리 내에서 이미 복호화 되어 있는 정보를 바탕으로 다양한 지능적 사이버 공격에 대한 탐지가 가능해 진다. 또한, 애플리케이션 세션 아이디를 통한 사용자 식별이 가능해지기 때문에 IP 변조 공격, 대량의 웹트랜잭션 호출 사용자, DDoS 공격 등 사용자별 통계기반의 탐지도 가능해 진다. 이와 같이 암호화 웹트래픽에 대한 비 암호화 구간에서의 정보 수집 및 탐지를 통하여 암호화 트래픽에 숨어 있는 다양한 지능적 사이버공격에 대한 대응이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.97-102
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• 2023

IoT는 전통적인 정보 서비스뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 스마트 홈, 스마트 해양, 스마트 에너지나 스마트 팜 등 많은 융합 IT 분야에서 IoT 기술을 활용하고 있다. IoT 기반 정보 서비스의 서버에 대하여, 지정된 프로토콜을 사용하는 IoT 단말은 신뢰된 객체이다. 그래서 악의적 공격자는 인가되지 않은 IoT device를 사용하여 IoT 기반 정보 서비스 접근, 인가되지 않은 중요 정보에 접근 후 이를 변조하거나 외부에 유출할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 IoT 기반 정보 서비스에서 사용하는 IoT 단말 인증 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 IoT 단말 인증 시스템은 MAC address 등의 식별자 기반 인증을 적용한다. 본 연구에서 제안하는 IoT 단말 인증 기능을 사용하면, 인증된 IoT 단말만 서버에 접근할 수 있다. 본 연구는 비인가 IoT 단말의 세션을 종료하는 방식을 적용하므로, 보다 안전한 단말 인증 방식인 접근 차단에 대한 추가연구가 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-8
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• 2009

개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도 라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하며 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.54-75
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• 2011

PoC(Push-to-talk Over Cellular)는 그룹 음성 및 영상 통화와 인터넷, 멀티미디어 서비스를 통합한 단말 기술이다. PoC는 부재, 긴급 상황, 배터리 방전 등과 같은 다양한 이유로 인해 PoC 세션에 참여하지 못하는 사용자에게 종래 MMS 서비스에서의 MM Box와 비슷한 기능을 가진 PoC Box를 사용하는 기능을 제공하고 있다. PoC 표준안에서는 PoC Box에서 PoC 단말로 미디어 전송 시 RTSP (Real-Time Streaming Protocol)를 사용하도록 권장하고 있다. 기존의 RTSP를 적용한 VOD 서비스의 경우는 빠른 유선 네트워크 망을 고려하여 패킷의 크기를 크게 구현하는 반면 PoC 서비스는 무선 통신 환경이기 때문에 이러한 특성을 고려한 RTSP 전송 방법이 필요하다. 무선 통신 환경에서는 패킷의 손실률이 비교적 유선 통신 환경에서보다 다소 높기 때문에 PoC 단말 측에서 미디어 재생 시 화면 끊김 현상, 영상과 음성의 비동기화 발생, 버퍼링 대기 시간 등이 발생한다. 따라서 PoC 단말 측에서의 이러한 문제점은 사용자가 미디어 콘텐츠를 재생하는데 있어 자신이 원하는 정보를 빠르게 습득하기 어렵게 만든다. 본 논문에서는 RTSP를 이용하여 사용자가 미디어 검색 시 단시간 내에 전송되는 미디어에서 효과적으로 중요한 정보를 습득하고 재생 지연 현상을 줄일 수 있는 "교차 이중 수신 버퍼링 기법", "사전 분할 다중 수신 버퍼링 기법", "On-Demand 다중 수신 버퍼링 기법"과 전송 시 미디어 데이터의 패킷화 방법인 "동일 순위 패킷화 전송 방식", "우선 순위 패킷화 전송 방식"을 제안하였고 실험을 통해 그 성능의 적정성 및 우수성을 검증하였다. 실시된 시뮬레이션 성능 평가에서 사용자의 미디어 검색 성향에 따라 제안된 다중 수신 버퍼링 및 패킷화 방식이 기존 단일 수신 버퍼링 방식과 비교하여 효율성 및 우수성 평가에서 6-9점 이상 우수한 결과를 보였다. 그 중 On-Demand 다중 수신 버퍼링 기법은 동일순위 패킷화 방법과 사용될 때 타 기법과 비교하여 3-24점 사이의 우수성을 보임으로써 사용자의 다양한 미디어 검색 성향에 대해 빠르게 대응할 수 있었다. 또한 단시간 내에 사용자가 집중적으로 미디어 검색이 이루어지는 재생 시간대에 대해 많은 미디어 데이터를 수신 받기 때문에 단말 사용자에게 빠른 정보를 제공할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.389-390
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• 2002

동적 웹 컨텐츠 제공에서 고객을 위한 추천서비스에 이르는 인터넷 기반의 전자상거래 애플리케이션에서는 고객이 어떤 성향을 가지고 있는가에 대한 정보를 획득하는 것이 중요하다. 웹 개인화의 대표적인 기술인 협력적 석과는 사용자의 정보를 정적인 프로파일 형태로 저장하여 사용자의 성향 변화를 빨리 획득할 수 없다. 또한 사용자의 명시적 평가 의존성, 확장성 부족, 다차원 공간 데이터에 대한 적용 어려움 둥의 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 단점을 해결하기 위한 해결 방안으로 웹 사용 정보 마이닝(web usage mining)이 쓰이고 있다. 웹 사용 정보 마이닝은 서버에 축적된 웹 사용 데이터(web usage data)를 이용하여 패턴을 발견하는 기술이다. 특히 연관 규칙 생성 알고리즘으로 웹 사용 패턴(web usage pattern)을 찾고 패턴을 클러스터링하는 기술이 사용되고 있다. 그러나 연관 규칙 생성 알고리즘은 많은 수의 패턴들을 찾고 또 유용하지 못한 패턴을 발견하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검증된 웹 사용 패턴을 이용한 동적 사용자 프로파일 생성 방법을 제안한다. 먼저 패턴 발견을 위해 연관 규칙 생성 알고리즘인 Apriori를 이용하고 사용자 프로파일을 위한 클러스터를 생성하기 위해 ARHP를 채택하였다. 클러스터를 생성하기 전에 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 유용하지 못한 패턴을 제거하는 패턴 검증 과정을 수행한다. 검증된 패턴을 이용하여 클러스터를 생성하고 사용자의 현재 활성화된 세션에 따라 동적으로 사용자 프로파일이 생성된다