랜덤대치 기법은 프라이버시 손상 관점에서 높은 프라이버시를 보존하면서 원본 데이터의 분포를 재구축하여 데이터 유용성을 확보한다. 데이터 유용성을 위한 랜덤대치 기법의 정확성을 높이는 문제는 그동안 면밀히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 랜덤대치 기법이 대부분의 데이터에 대해서 상대적으로 낮은 정확성을 보임을 실험을 통해 밝히고, 이론적인 분석과 실험을 바탕으로 정확성을 높일 수 있는 실용적인 알고리즘 개선 방법을 제안한다.
소셜 미디어와 스마트폰의 대중화로 인해 디지털 이미지와 비디오를 만들어 내는 일이 매우 흔해졌다. 전통적인 이미지 포렌식 기술 압축 방법은 데이터를 손상시킨다는 점에서 비디오에 적용하기 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝과 MesoNet을 이용한 모델을 통해 참 혹은 거짓만 나타내는 기존의 결과 산출 방법에서 더 나아가 네가지의 분류 방법으로 딥페이크 감지 흐름을 살펴보고자 한다.
비디오 프레임 오류는 스트리밍 클라이언트에서 프레임을 표출할 때 정상적인 영상이 아닌 손상된 프레임이 표출되는 현상이다. 프레임 오류가 발생하는 빈도는 높지 않지만 긴급하거나 중요한 상황에서 발생한다면 업무에 지장을 초래할 수도 있으므로 신속한 대처가 중요하다고 할 수 있다. 또한 프레임 오류를 인지하고 해결하기 위해서는 인간의 개입이 불가피하지만 사용자가 24시간 스크린을 모니터링 하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 전이학습을 이용하여 스트리밍 클라이언트에서 비디오 프레임 오류가 발생하는 것을 자동으로 감지하는 모델을 제안한다.
현재까지 대부분의 비디오 콘텐츠에 대한 워터마킹 기법들은 최초의 콘텐츠에 저작권자 정보를 은닉한 후, 압축율 및 각종 신호처리를 공격으로 간주하여 상대적인 강인성과 비가시성을 우수하게 설계하는 것으로서 연구되어왔다. 제안 기법은 워터마크와 제어신호를 전염성을 가진 정보로 간주하고 비디오 인코더에 은닉된 정보를 이용하여 디코더로부터 능동적으로 워터마크를 전염시키는 방법을 제안한다. 제안 기법을 위해 워터마크와 함께 화질제어 및 삽입강도 가변파라미터를 같이 은닉하는 커널 기반 워터마킹을 수행하며, 이것은 인증되지 않은 워터마크에 대해 저화질의 비디오 콘텐츠를 제공할 수 있는 장점을 가진다. 또한 비디오 디코더에서는 워터마크 복호화를 단계에서 저작권자나 사용자가 개입되지 않고 능동적으로 콘텐츠 기반의 워터마킹을 수행하여 변이된 워터마크를 전염시키는 기법으로 트랜스코딩, 재압축 등과 같은 처리에도 워터마크와 화질의 손상 없이 재배포가 가능하도록 한다. 실험결과 워터마크로 인한 압축율 저하나 워터마크의 손상 없이 비디오 콘텐츠와 코덱에 의해 완벽하게 전염됨을 확인하였다.
BGP[1]는 광대역 인터넷에 사용되는 유일한 라우팅 방식으로서 인터넷의 계층구조와 자신의 정책에 의해서 경로를 선정한다. BGP 라우터는 일부의 인근 BGP 라우터에 대해서만 선택적으로 라우팅 정보를 공표하기 때문에 링크가 연결되었다고 해서 출발지 노드에서 목적지 노드까지의 라우팅 정보가 도달되지는 않는다. 특히 바이러스나 재난으로 인하여 광범위에 걸쳐서 많은 BGP 라우터가 다운되는 유사시에 인터넷의 연결성을 유지하기 위하여 BGP는 평소에 도달할 수 없는 경로도 제한적으로 도달할 수 있어야 한다. 이 논문은 BGP 백업 라우팅의 요구사항을 나열한 후 이러한 사항을 최대로 만족하는 백업 라우팅 규칙을 찾아본 결과 기존 방식이 안고 있던 대부분의 단점이 해결된 백업방식을 도출하였다. 제안되는 백업방식은 우선 BGP 백업 라우팅은 네트웍의 피해정도에 따라 3단계로 동작한다. 이 규칙 하에서 BGP 라우터는 평소에는 0단계에서 정의되는 경로만을 사용하다가 BGP 라우터의 손상범위에 따라서 1단계로, 손상범위가 더 커지면 2단계로 사용범위를 확장한다. 또한 이 논문은 제안된 백업 방식이 네크웍의 안정성(stability)과 안전성(safeness)을 보장함을 증명하였다. 그 결과 제안된 백업방식은 사소한 지역적인 네트웍 사고에서부터 전체적인 심한 네트웍 사고에 이르는 모든 사고에 대해서 적응력 있게 대처하여서 강력한 경로의 도달성을 항시 제공한다.
영상 처리 기술에 기반한 경비 및 보안 감시 시스템이 보급되면서, 영상으로부터 정확하게 대상 물체를 추출하는 기술의 필요성이 증대되었다. 조명이 시시각각 변하는 경우 물체를 정확하게 추출하느냐는 더욱 어려운 문제가 된다. 영상으로부터 그림자를 제거한 물체를 추출해내기 위해서 많은 노력이 있었다. 여러 그림자 제거 방법들이 공통적으로 가지는 문제점이 있는데, 그림자 제거 시 물체의 일부도 손상시킨다는 점이다. 본 논문에서는 이런 문제점을 보완하기 위해서 그림자 제거 후 컬러 정보를 이용하여 물체의 손상된 영역을 복원하는 방법을 제안한다. 다양한 환경으로부터 획득한 영상에 제안한 방법을 적용하여 그 타당성을 검증하였다.
저장장치의 용량이 점차 대형화됨에 따라 대부분의 사용자들은 데이터의 저장 및 관리의 편의를 위하여 저장장치를 논리적으로 여러 개의 파티션으로 나누어 사용한다. 따라서 인위적인 파티션 은닉이나 파티션 손상 등으로부터 안정적으로 파티션을 복구해내는 것은 디지털 포렌식 관점에서 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 파티션이 은닉되어 있거나 파티션 영역의 손상으로 인하여 파티션이 구분되지 않는 경우, 각 파일 시스템의 특징을 이용하여 안정적이고 효율적인 분석이 가능한 파티션 복구 알고리즘에 대해 제시한다.
다중 프로그래밍 환경에서 운영체제는 시스템의 시간 할당량에 따라서 프로세스들에 대하여 문맥교환을 수행한다. 문맥교환은 현재 수행중인 프로세스 문맥의 저장과 다음에 수행되는 프로세스 문맥의 적재라는 비용 뿐만 아니라 캐쉬 메모리의 커다란 영향을 미친다. 특히 블록화 알고리즘은 사용하는 프로그램들은 재사용되기 위하여 캐쉬 메모리에 적재된 블록화 요소가 프로그램들의 문맥 교환사이에 다른 프로그램들에 의하여 손상되는 경우 프로그램의 캐쉬 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 하나의 블록화 요소에 대한 계산이 완료될 때까지 운영체제가 문맥 교환을 지연시키는 지연된 선점 스케쥴링 방법을 제안한다. 모의 시험을 통하여 지연된 선점 스케줄링을 사용할 경우 블록화 알고리즘을 사용한 프로그램들은 재사용되기 위하여 캐쉬 메모리에 적재된 블록화 요소가 프로그램들의 문맥 교환 사이에 다른 프로그램들에 의하여 손상되는 경우 프로그램의 캐쉬 성능이 크게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 하나의 블록화 요소에 대한 계산이 완료될 때까지 운영체제가 문맥 교환을 지연시키는 지연된 선점 스케쥴링 방법을 제안한다. 모의 시험을 통하여 지연된 선점 스케줄링을 사용할 경우 블록화 알고리즘을 사용한 프로그램은 캐쉬 메모리에 적재된 블록화 요소를 문맥 교환으로부터 보호 받으므로 향상된 캐쉬성능을 나타냄을 보인다.
컴퓨터와 인터넷의 보급이 일반화되면서, 현재 인터넷으로부터 기업이나 국가 조직 내부의 정보나 자원을 보호하기 위해 여러 가지 정보보호시스템을 비롯한 보안 네트워크를 구성하여 네트워크 및 시스템을 운영하고 있다. 그러나 인터넷과 같은 개방형 네트워크 환경에서 외부의 침입에 대한 가능성은 증대되고 있다. 현재 많은 보안 시스템들이 개발되고 있지만, 대부분 커널 레벨이 아닌 응용 레벨에서 구현되고 있다. 또한 다수의 파일 보호 시스템들이 개발되어 있지만, 사용상의 불편함 등으로 인해 널리 사용되지는 않고 있다. 본 논문에서는 적재 가능한 커널 모듈(LKM) 메커니즘을 사용하여 리눅스 상에서 파일 보호 기능을 제공하는 커널 모듈을 구현하였다. 주기적인 파일시스템에 대한 이미지 백업을 통하여, 침입으로 인한 손상이 발생한 경우 쉽게 손상된 파일 시스템을 복구한다.
EMP(ElectroMagnetic Pulse)는 미국이 태평양에서 실시한 수소폭탄 실험에서 처음으로 그 존재가 발견되었다. 핵무기는 열과 폭발력으로 인명을 살상하는 무기이지만, 우연히 발견된 EMP는 인명의 손상 없이 전자장비에 치명적인 손상을 가할 수 있는 무기체계로 활용될 수 있으며, 특히 컴퓨터 등 전자장치에 의해 작동되는 자동화 무기체계를 효과적으로 무력화 할 수 있다. 따라서 주요 군사시설은 EMP로부터 보호되는 설비가 필수적으로 구비되고 있다. 본 논문에서는 EMP의 개념에 대해 설명하고, EMP로부터 보호하기 위한 대응 방안에 대해 조사하여 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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