IT 정보보호 제품의 기능과 기술이 다양해지고 복잡해짐에 따라 제품 기능을 표준화할 필요가 생겼다. 이에 따라 2000년 정보보호 제품의 보안 기능을 표준화한 CC(Common Criteria)인증 평가제도가 국내에 도입되었다. CC인증은 정보보호 솔루션이 갖추어야 할 보안기능 요구사항과 기능 명세의 문서화에 대해 엄격한 논리적 틀을 요구한다. CC인증을 도입한 이래 10년 이상이 지나는 동안 많은 정보보호 제품이 CC인증이 요구하는 사항에 따라 기능을 개발해왔다. CC인증의 실무자들과 심사 평가자들은 CC인증이 정보보호제품에 긍정적 효과를 주고 있다고 생각한다. 따라서 CC인증이 국내의 보안 솔루션에 미친 긍정적 효과에 대해 실증적으로 증명할 필요가 있다. 본 연구는 CC인증이 요구하는 보안의 기본적 요구사항을 고려하지 않고 제품을 개발했을 경우와 고려하여 개발한 경우를 비교 분석한다. 본 연구에서는 CC인증 효과의 비교 분석을 위해 국내 보안 솔루션 벤더들을 대상으로 설문지 기법을 사용하였다. 설문지 결과를 바탕으로 CC인증의 기본적 요구사항이 보안 솔루션에 끼친 긍정적 효과를 실증적으로 분석함으로써 CC인증이 정보보호제품 자체의 보안성 강화에 긍정적인 효과를 끼치고 있음을 입증한다. 본 연구는 국내에서 CC인증 효과의 실증조사라는 점에서 그 의의를 가진다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 암호화하여 저장한다. 구글, 야후 등 글로벌 인터넷 서비스 업체들은 인터넷 서비스 플랫폼의 중요성을 인식하고 자체 연구 개발을 수행, 저가 상용 노드를 기반으로 한 대규모 클러스터 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 기술을 개발 활용하고 있다. 이와 같이 분산 컴퓨팅 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 대용량 데이터의 분산관리가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 한편, 대용량 데이터의 다양한 이용 형태로부터 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해가 발생할 수 있다. 특히, 하둡에서 데이터 블록의 권한 제어를 위해 사용하는 블록 접근 토큰에도 다양한 보안 취약점이 발생한다. 이러한 보안 취약점을 보완하기 위해 본 논문에서는 비밀분산 기반의 블록 접근 토큰 관리 기법을 제안한다.
패스워드는 그 자체만으로도 낮은 복잡도를 가지고 있을 뿐만 아니라, 안전하지 않은 환경에서 그대로 키보드와 같은 입력 장치를 통하여 입력하는 행위는 훔쳐보기와 같은 공격으로 쉽게 노출될 수 있다. 이러한 문제를 극복하고자 사용자 비밀의 형태를 다른 것으로 바꾸거나 복잡한 입력과정을 통하여 입력을 수행하는 방법들이 제안되어 왔으나, 보안성과 사용자 편의성에 있어서 적합한 타협점을 찾지 못하고 있다. 이 논문에서는 행렬 상에 문자들 사이에서의 연산을 통하여 기존 형태의 패스워드를 비밀로 사용하는 인증 기법에 대해서 소개한다. 다양한 각도에서의 분석을 통하여 기법이 갖는 안전성을 보이고, 사용자 실험을 통하여 사용자들이 실제로 느끼는 기법에 대한 어려움 등을 확인할 것이다.
다양한 정보보호 제품이 개발됨에 따라, 정보보호 제품 보증을 위해 자체의 보안성 평가 및 인증이 중요시되고 있다. 정보보호 제품의 평가 및 인증을 위해서는 보안기능 검사와 취약점 분석 단계가 매우 중요하지만 이를 위한 정보보호 제품의 보안기능 시험과 취약성 분석을 위한 테스팅 절차에 대한 연구는 그 중요성에 비해 많이 수행되지 않았다. 현재까지는 보안제품을 기능별로 제품을 분류하여 보안성을 평가하였는데, 본 논문에서는 보안 제품들에서 공격에 취약한 SW 모듈 중심으로 테스팅 대상을 분류하는 방법을 제안한다. 분류된 SW 모듈별로 적합한 보안 테스팅 기법을 정의하고, 보안제품의 취약점을 효과적으로 탐지하기 위해 공개되어 있는 관련 취약점도 분석하였다. 이를 통해 정보보호 제품의 취약점 분석 및 제품 보안성 평가를 위한 SW 모듈별 보안 테스팅 절차를 수립하고, 테스트하였다. 실험을 통해 취약한 SW 모듈별 적절한 공격 기법 선정 시 제안 절차가 정보보호 제품 평가 인증에 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 심층 신경망을 이용한 화자 인증(Speaker Verification, SV) 시스템에서, 심층 신경망 내부에 존재하는 각 특징 지도(Feature Map)들의 분별력을 강화하기 위해 기존 특징 지도 스케일링(Feature Map Scaling, FMS) 기법을 확장한 α-FMS 기법을 제안한다. 기존의 FMS 기법은 특징 지도로부터 스케일 벡터를 구한 뒤, 이를 특징 지도에 더하거나 곱하거나 혹은 두 방식을 차례로 적용한다. 하지만 FMS 기법은 동일한 스케일 벡터를 덧셈과 곱셈 연산에 중복으로 사용할 뿐만 아니라, 스케일 벡터 자체도 sigmoid 비선형 활성 함수를 이용하여 계산되기 때문에 덧셈을 수행할 경우 그 값의 범위가 제한된다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 별도의 α라는 학습 파라미터를 특징 지도에 원소 단위로 더한 뒤, 스케일 벡터를 곱하는 방식으로 α-FMS 기법을 설계하였다. 이 때, 제안한 α-FMS 기법은 스칼라 α를 학습하여 특징 지도의 모든 필터에 동일 값을 적용하는 방식과 벡터 α를 학습하여 특징 지도의 각 필터에 서로 다른 값을 적용하는 방식을 각각 적용 후 그 성능을 비교하였다. 두 방식의 α-FMS 모두 심층 심경망 내부의 잔차 연결이 적용된 각 블록 뒤에 적용하였다. 제안한 기법들의 유효성을 검증하기 위해 RawNet2 학습세트를 이용하여 학습시킨 뒤, VoxCeleb1 평가세트를 이용하여 성능을 평가한 결과, 각각 동일 오류율 2.47 %, 2.31 %를 확인하였다.
인터넷과 같이 신뢰할 수 없는 네트워크를 통한 통신에서 비밀성과 무결성 뿐만 아니라 원거리 사용자 인증은 시스템의 보안에서 중요한 부분이다. 그러나 사용자 인증정보로서 인간이 기억할 수 있는 패스워드의 사용은 패스워드의 선택범위가 사용자의 기억에 제한 받는 낮은 비도(Entropy) 때문에 공격자의 오프라인 사전공격에 취약하다. 본 논문은 원거리 사용자 인증과 키 교환에 적합한 새로운 패스리드 인증 및 키 협상 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 오프라인 사전공격을 예방할 수 있으며 공격자에게 패스워드가 노출되더라도 이전 세션의 복호화나 이후 세션키의 손상에 영향을 미치지 않는 PFS(Perfect Forward Secrecy)를 제공한다. 또한 사용자의 패스워드가 서버의 패스리드 데이타베이스 파일에 순수하게 패스워드 자체로 저장되지 않기 때문에 공격자가 패스워드 데이타베이스를 획득하더라도 직접적으로 프로토콜의 안전성을 손상하지 않으며 직접 서버에 접근을 요청할 수 없다. 또한 PKI 및 키서버와 같은 제3의 신뢰기관을 이용하지 않기 때문에 단순인증에 적합하다. 따라서 이 프로토콜은 웹을 통한 홈뱅킹이나 사용자의 모바일 환경이 요구되는 셀룰러 폰, telnet이나 ftp와 같은 로긴 시스템, 기존 패스워드를 이용한 인증시스템 개선 등의 어플리케이션에 유용한 인증형태를 제공하며 인증정보가 장기간 저장될 필요성이 있어 위험하거나 실용적이지 못한 경우와 SSL(Secure-Sockets Layer), SET(Secure Electronic Transactions), IPSEC(Internet Protocol Security Protocol) 서비스에 추가될 수 있다.
전장 지역에서 각종 전술정보를 실시간으로 수집할 수 있는 센서기반의 감시체계인 감시정찰 센서네트워크는 Sensor-to-Shooter 개념의 네트워크 중심전 환경에서 핵심 역할을 수행한다. 그러나 네트워크를 구성하는 센서노드들의 자원제약적 특성과 무선통신 사용 등 센서네트워크 자체의 특성으로 인해 감시정찰 센서네트워크는 일반 네트워크에 비해 보안이 취약해 질 수 있다. 이에 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크 운용 간 기밀성, 무결성, 가용성 및 인증 등을 보장하기 위한 기반이 되는 그룹 키 관리 기법을 제안한다. 제안된 키 관리 기법은 감시정찰 센서네트워크의 토폴로지 특성과 확률론적 키 공유를 기반으로 그룹 키를 생성하고 분배하며, 그룹 키분배에 소요되는 통신 비용은 O(logn)이다.
모든 사물에 고유 식별 정보(Unique Product Identifier)가 부착되어 사물의 개별 관리 및 컴퓨팅 환경을 구성하는 RFID(전자식별) 기술이 다양한 응용 및 구현 기술을 위해 활발하게 연구되고 있다. 하지만 수동형 태그 기반 RFID 시스템은 태그 자체의 자원 제약성 때문에 인가되지 않은 사용자에 의한 악의적인 태그 점보 노출이 용이하고, 그 결과 개인의 프라이버시 및 정보의 기밀성이 위협받게 된다. 비록 이를 예방하기 위해 다양한 보호 기법이 제안 되고 있지만 수동형 태그에 적용하기 힘들거나(예: Hash 기반 메카니즘) 보안에 취약하다. 따라서 본 논문에서는 태그 코드 암호화와 리더 인증 관리를 통해서 수동형 태그에 적합하고 프라이버시 보호 및 기밀성을 제공할 수 있는 메카니즘을 제안하고자 한다.
위성항법시스템(GNSS)에 대한 전파교란에 대응하기 위한 보완항법시스템인 eLoran은 고출력의 지상파를 사용하기 때문에 전파교란이 현실적으로 힘들다는 장점이 있다. eLoran 신호는 세계표준시(UTC)에 동기화 되어있어서 송신 출력에 따라 실내와 같이 GNSS 신호의 수신이 힘든 경우에도 정확한 시각(timing) 정보를 제공할 수 있다. eLoran을 이용한 시각 정보 제공은 미국 국방부(DoD)에서도 최근에 많은 관심을 보이고 있다. 또한 eLoran은 자체 데이터 채널을 보유하고 있어서 eLoran 보정 신호를 전송할 수 있고, 전파기만에 대비하여 eLoran 신호인증 기법을 적용할 수 있다. 전파교란의 영향을 받지 않고 데이터를 전송할 수 있기 때문에 안정적인 데이터 전송이 필요한 각종 분야에서 eLoran 데이터 채널의 활용이 가능하다. 현재 우리나라는 GNSS를 보완하는 위치 항법 시각(PNT) 시스템으로써 2018년 정상 운용을 목표로 eLoran 시스템 구축 사업을 진행하고 있다.
2020년 1월 국내에 신종 코로나 바이러스의 확산으로 인해 보건 마스크의 수요가 급증하고 이에 따라 마스크의 가격이 폭등하자 정부가 건강보험정보를 기반으로 보건용 마스크 판매에 관여하는 공적 마스크 5부제를 시행해 왔다. 하지만 건강보험 가입정보에 의존적인 신원 인증 시스템으로 인해 유학생 등 건강보험 미가입자의 경우 마스크의 구입이 어렵고 개인정보 접근 문제 등으로 판매채널의 확장이 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 건강보험과 같은 특정 신원정보 시스템에 의존하지 않고 중앙기관이 발행하는 신뢰할 수 있는 모든 신원정보(여권, 외국인등록증 등)에 기반하여 사용자가 스스로 자신의 신원정보 속성을 블록체인을 통해 관리하는 방법을 제안한다. 또한 제안 방법에 대해 디지털신원 기법을 평가할 수 있는 지표를 기반으로 자체 평가를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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