본 논문에서는 카드 단말기로부터 발생할 수 있는 부채널 신호를 통해 금융 중요 정보의 누수가 발생할 수 있다고 가정하고, 실제 적용 가능한 공격 모델을 새로이 제안한다. 논문에서 제안하는 공격 모델은 소형 센서를 카드 단말기에 부착하여 카드 단말기에서 발생하는 진동 신호를 이용한 진동 신호 기반 부채널 공격이다. 이 소형 센서를 통해 카드결제 승인 단말기의 버튼을 누를 때 발생되는 진동신호를 알아낼 수 있으며, 이러한 정보는 금융 정보를 탈취하는 기반이 된다. 이러한 연구는 기존에 실시된 다른 부채널 연구들과 어느 정도 유사한 면도 있으나, 본 논문은 비언어적 모델을 기반으로 한다는 점에서 그 성격이 다르다. 왜냐하면 금융 결제에 필요한 카드 번호, 비밀번호, 휴대전화 번호 등은 일정한 패턴을 가질 수 없기 때문이다. 또한 소형 카드 단말기를 이용한 연구가 거의 없었다는 점에서 본 연구는 의미를 가진다. 이에 소형 무선 센서를 데이터를 수집하고, 데이터 특성을 고려해 주파수 영역의 스펙트럼 및 주성분 분석 방법을 이용한 통계적 신호처리 및 패턴 인식 알고리즘을 이용해 수집 정보를 분석을 실시한 뒤, 그 실험 결과를 선보인다.
SD 슬레이브 IP 개발 시 CMD 및 데이터가 정상적으로 처리되는지 분석하기 위해서 프로토콜 분석기를 이용하고 있다. 본 논문에서는 윈도우 환경에서 Visual C++를 이용하여 SD 프로토콜을 분석할 수 있는 프로토콜 분석기를 개발하였다. SD 프로토콜 분석기는 SD 메모리 데이터를 저장하기 위한 임베디드 리눅스 소프트웨어와 이를 분석하기 위한 MFC 프로그램으로 구성되며, 프로토콜 분석은 SD 메모리 카드에서 호스트로 송수신되는 데이터를 리눅스 소프트웨어에서 수집하여 MFC에서 분석할 수 있도록 설계하였다. 실험 결과 개발된 보드를 이용하여 SD 메모리 카드에 데이터를 읽거나 기록할 때 발생되는 CMD 종류의 확인이 가능 하였으며, 문제가 발생되는 부분에 대한 디버깅이 가능하였다.
본 연구에서는 2009년 집계된 스마트카드 데이터를 활용하여 대중교통 서비스를 평가하였다. 평가항목으로는 한국교통연구원에서 제시한 '대중교통정책수립을 위한 교통카드자료 활용방안'과 미국의 대중 교통 매뉴얼인 'TCQSM(Transit Capacity and Quality of Service Manual)'을 참고하여 스마트카드 데이터로부터 서비스평가 항목으로 추출될 수 있는 정류장과 정류장의 재차인원(load factor), 승객 승 하차 인원에 따른 정차시간(dwell time), 통행시간과 거리 산출에 의한 속도(speed) 등 정량적인 항목들로 선정하였다. 사례분석 평가대상 버스노선은 서울역환승센터 정류장을 운행하는 지선버스 7024번 노선 중 승객이 가장 많은 시간대의 버스로 선정하였다. 평가결과 '이대부고~삼호아파트' 구간의 재차인원은 1좌석/인을 점유할 수 없는 상태로 나타났으며, 정차시간은 승객의 수와 큰 연관성이 없는 것으로 분석되었다. 이는 승객의 패턴이 일률적이지 않으며 카드 tag 과정 또한 다양하기 때문인 것으로 파악되었다. 속도의 경우 정차시간을 고려하여 정류장 간 주행속도와 전 구간에서의 평균통행속도의 비교를 통해 분석하였다. 현재 운영 중인 대중교통 서비스에 대한 정확한 이해를 바탕으로 이를 개선 및 조정함으로써 승객뿐만 아니라 운영자 측면에서도 효율화를 가져올 수 있을 것이라 기대된다.
오늘날 스마트카드 시장이 급속히 성장하고, 응용분야가 확대됨에 따른 문제점들을 해결하기 위해 보안성, 발급 업무 편의성 및 유지 관리 업무 효율성을 높이기 위한 스마트카드 관리 시스템이 활용된다. 스마트카드 관리 시스템은 카드 관리, 발급 관리, 키 관리, 응용 관리, 발급처 관리 등으로 구성 되어 있다. 스마트카드 관리 시스템은 스마트카드를 발급하고자 하는 카드 발급사(은행, 카드사, 이동통신사 등)가 스마트카드를 구매 및 발급하여 일반 사용자들에게 배포한다. 그리고 카드 사용자의 향후 지속적인 사용을 위해 칩에 새로운 프로그램을 다운로드 해 주고 또한 이에 관련한 데이터를 안전하고 효율적으로 관리하는 기능을 제공한다. 본 연구에서는 이와 같은 스마트카드 관리 시스템을 보다 효과적인 결함분석을 수행하여 보안성을 평가하는 프레임워크와 보안성을 효율적으로 개선하는 방법을 제안한다.
인터넷 상의 주문 결재로부터 생성되어지는 수백만의 결제로 인해 축적되어진 레코드들을 이용하고, 아울러 고객이 제공하는 데이터 등을 가지고 고객이 실제 카드 소지자인지를 판별하는 전자결제 신용카드 사기방어시스템 (Anti-Fraud System(AFS))을 제안하였다. 고객은 거래 콤포넌트에 의한 보안 메시징 프로토콜을 사용해서 인터넷에서의 서비스 요구를 시작한다. 거래의 위험도를 결정하기 하기 위해서 데이터마이닝 기법을 이용한 하이브리드 모델링기법을 사용하여 이와 같은 요구에서 생성되는 트랜잭션 정보의 위험도를 계산한 후, 미리 결정된 위험수위와 비교하여 부가적 신용 정보의 필요성을 판단하게 된다.
정보 통신의 발달로 인한 개인정보의 도용과 유출 및 불법적인 데이터의 사용을 차단하기 위한 많은 연구가 진행 되고 있다. 개인정보의 불법적인 유출을 막기 위해 스마트카드의 사용이 급증하고 있으며 현재 스마트카드보다 확장성 및 시스템 설계가 용이한 자바카드가 빠르게 보급되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 정보보호 및 다양한 응용분야에 이용되는 자바카드의 기술규격(APDU)을 사용하여 다중사용자 인증과 사용자별 파일접근권한 시스템을 설계 및 구현하였다. 설계 구현한 시스템의 목적은 다수의 사용자 인증이 필요한 시스템에서 불법적인 정보의 유출을 방지하는 것이며 의료 분야 둥 다양한 응용 프로그램에 적용이 가능하다.
신용카드 부정 사용은 고객 및 기업의 신용과 재산에 막대한 손실을 미치고 있다. 이에 따라 금융사들은 이상금융거래탐지시스템을 도입하였으나 이상 거래 발생 여부를 지속적으로 모니터링하고 있기 때문에 시스템 유지에 많은 비용이 따른다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨팅 리소스를 절약함과 동시에 성능 개선 효과를 보인 신용카드 이상 거래 탐지 알고리즘을 제안한다. CTGAN 을 활용하여 정상 거래와 이상 거래의 비율을 일부 완화하였고 XAI 기법인 SHAP 를 활용하여 유의미한 속성값을 선택하였다. 이것을 기반으로 LSTM Autoencoder를 사용하여 이상데이터를 탐지하였다. 그 결과 전통적인 비지도 학습 기법에 비해 제안 알고리즘이 우수한 성능을 보였음을 확인하였다.
인터넷의 급속한 발달과 이를 통한 다양한 서비스가 확산됨에 따라, 인증과 보안은 아주 중요한 분야로 대두되고 있다. 본 논문에서는 Egterl 을 이용하여 최근 정보화 사회에서 개인적 정보 뿐만 아니라 비즈니스 간의 데이터 응용 분야에 이르기까지 폭 넓게 사용되어지고 있는 스마트 카드의 인증과 보안 시스템 대한 모델링 및 정형검증에 대해 논한다.
본 연구는 2014년 스마트카드 데이터를 활용하여 장거리 통행에서 대중교통 의존도가 높은 교통 취약계층의 대중교통 이동성을 평가하는 것에 목적이 있다. 특히, 신체적인 문제나 제도적으로 대중교통수단을 선택하게 되는 교통약자(노인, 청소년)와, 경제적 여건으로 대중교통을 이용하여 통근통행을 하는 저소득층 인구를 중심으로 대중교통 이동성을 평가하였다. 또한, 서울시의 노인, 청소년, 기초생활수급자의 분포와 각 취약계층의 대중교통 이동성 수준을 함께 고려하여 각 취약계층의 대중교통 이동성 취약지를 식별하고, 이를 종합하여 대중교통 이동성 개선 우선 지역을 선정하였다. 분석 결과, 대중교통 이동성이 낮으며, 교통취약계층 인구가 많이 거주하고 있는 15개의 대중교통 우선 개선지역을 도출하였다. 본 연구는 개인의 실제 통행 데이터인 스마트카드 데이터를 이용하여 대중교통의 이동성을 평가한 점과 교통 취약계층의 기본적인 이동성을 위해 대중교통 서비스가 개선되어야할 대중교통 이동성 취약지를 식별하였다는 점에서 의의를 가진다.
수요대응 교통수단 및 자율주행 대중교통서비스 등 이용자 중심의 대중교통서비스가 제공되고 있으나 수요대응 교통수단의 도입 기준인 대중교통 최소서비스 수준은 이용자의 대중교통 접근성을 확인할 수 있는 자료의 부재로 운영자 중심으로 평가되고 있다. 본 연구에서는 이용자의 대중교통 접근성을 파악할 수 있는 알뜰교통카드 데이터를 기반으로 법정동보다 작은 GRID 분석을 통해 동일 법정동 내에서도 대중교통 접근성이 차이가 있음을 확인하였고, 이를 기반으로 이용자 중심의 대중교통 최소서비스 수준 개선 방안을 제안하였다. 제안한 방식을 적용한 결과 현재 대중교통 최소서비스 수준에서는 확보 지역인 많은 법정동이 비확보 지역으로 분석되었다. 그러나 알뜰교통카드 데이터의 접근 시간은 이동 시간과 대기 시간을 포함하고 있으므로 확보 여부 판단 기준에 대한 추가적인 검토가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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