• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
• /
• pp.652-655
• /
• 2006

최근 핸드폰 같은 휴대용 단말기의 용도는 통화 이외에도 예금, 증권, 결제, 신원확인 등과 같은 다양한 어플리케이션으로 발전하고 있다. 본 논문에서는 키스트로크 기반의 사용자 인증을 이용한 모바일 보안강화 방안에 대하여 논의한다. 키스트로크 다이나믹스 패턴분석은 사용자가 특정 문자열을 타이핑할 때의 입력 패턴을 고려한 분석 방법이다. 본 연구는 휴대단말기의 짧은 암호사용의 문제점을 극복하기 위하여 인공리듬과 템포 큐를 활용하였으며, 높은 분류 성능을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.956-961
• /
• 2006

키스트로크 시간간격은 컴퓨터사용자의 검증 및 인식에서 분별적인 특징이 될 수 있다. 본 논문은 키스트로크 시간간격을 특징으로, 신경망의 역전파 알고리즘과 Bayesian 분류기, 그리고 k-NN을 이용한 분류기의 사용자 인식 성능을 비교 실험하였다. 실험 결과, 사용자당 샘플의 개수가 작을 경우에는 k-NN 알고리즘이 가장 성능이 좋았고, 사용자당 샘플의 개수가 많을 경우에는 Bayesian 분류기의 성능이 가장 뛰어난 결과를 보였다. 따라서 웹기반 온라인 사용자인식을 위해서는 사용자별 키스트로크 샘플의 수에 따라 k-NN이나 Bayesian 분류기를 선택적으로 사용하는 것이 바람직할 것으로 보인다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보보호학회 2002년도 종합학술발표회논문집
• /
• pp.330-333
• /
• 2002

일반적으로 시스템들은 관리자를 위한 많은 로깅 기능을 제공한다. 이러한 로깅 기능에는 사용자 행위를 파악하는 부분도 제공하고 있으나 정작 사용자들이 입력하는 명령어를 직접 로깅하는 기능은 없거나 매우 미약하다. 시스템 사용자들이 입력한 명령어는 시스템 자체에서 사용자가 어떤 행위를 하였는가를 가장 확실히 보여주는 중요한 단서이다. 본 논문에서는 리눅스 커널을 기반으로 하여 사용자 키스트로크를 로그로 남길 수 있는 방법을 제안하고 구현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
• /
• pp.367-369
• /
• 2004

허니팟은 공격자들이 쉽게 공격할 수 있는 시스템이나 네트워크를 구성하여, 악성해커나 스크립트 키드들이 어떻게 시스템을 침입하고 공격하는지 감시할 수 있도록 구성되어 있는 시스템을 말한다. 일반적으로 허니팟은 방화벽과 로그 기록 등으로 감사기능을 수행하는데, 악성해커는 그 로그마저 복구할 수 없도록 삭제하는 경우도 있기 때문에 독립적인 추적 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 LKM(Linux Kernel Module)기법을 이용한 키로거를 통해 공격자가 세션 상에서 입력하는 모든 키보드 내용을 기록하여 공격자의 행동을 쉽고 빠르게 분석하는 원격 키스트로크 모니터링 시스템을 설계해 보았다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제45권5호
• /
• pp.25-31
• /
• 2008

이러닝 시스템의 가장 중요한 부분 중 하나가 인증이다. 왜냐하면 적법한 학습자가 학습 시스템에 접속해서 학습하고, 평가 받는 것은 매우 중요하기 때문이다. 하지만, 대부분의 시스템이 학습자의 아이디와 패스워드를 사용한 인증을 사용하고 있다. 이 경우에 해커가 어렵지 않게 아이디와 패스워드를 해킹할 수 있다. 또한, 학습자가 자신의 정보를 다른 동료에게 주어 대신 평가를 받는 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 생체 인증 방법이 보완으로 필요하다. 이와 같은 방법은 상대적으로 많은 비용이 들고 또한 거부감이 있다. 따라서, 본 논문에서는 키스트로크 방법을 이용하여 학습자가 적법한 학습자인가를 판단하는 방법을 제안하였다. 또한, 키스트로크 시스템의 성능을 위해서 통계와 신경망을 적용하였다. 그 결과, 키스트로크의 인증에서 FRR과 FAR의 성능이 개선되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.287-290
• /
• 2017

키스트로크 다이나믹스 사용자 인증은 행위 기반 인증 방법 중의 하나로써, 사용자가 입력하는 비밀번호 혹은 PIN번호의 패턴을 분석하여 사용자를 인증한다. 비밀번호나 PIN번호가 다른 사용자에게 노출되어도 입력 패턴을 분석하여 사용자를 인증함으로써 지식기반(what you know) 인증의 단점을 보완할 수 있다. 하지만 사용자의 입력 패턴이 항상 일정하지 않고, 사용자별 터치하는 방법이 모두 다르기 때문에 모든 사용자에게서 동일한 특징을 추출하여 그 사용자의 패턴을 생성하고 인증 수단으로 사용하기에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자별 맞춤형 특징 집합과 전체 특징과의 사용자 인증 성능 변화를 실험을 통해 확인한다. 사용자별 맞춤형 특징이 전체 특징을 사용한 경우보다 평균적으로 EER 6% 이상의 성능 향상이 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.759-761
• /
• 2011

스마트폰이 발전함에 따라 모바일 단말기를 이용해 외부에서 회사 업무를 처리할 수 있는 모바일 오피스 업무 시스템이 증가 하고 있는 실정이다. 개인 휴대 기기의 특성상 이용자의 부주의로 인해 기기 및 메모리카드 등을 도난, 분실 할 수 있으며 이에 따라 개인 및 기업의 정보 유출이 가능하다. 그러므로 본 방식 연구에서는 모바일 오피스 환경에 보다 효율적이고 정보보호를 위한 인증 방법으로 키스트로크(KeyStroke) 방식과 모바일의 IMSI / IMCI 방식을 연구 분석하여 강력하고 적합한 인증 방식을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2024년도 추계학술발표대회
• /
• pp.307-308
• /
• 2024

BLE 기술은 저전력과 효율적인 데이터 전송을 제공하지만, 통신 프로토콜의 결함을 악용한 키스트로크 주입 공격과 같은 보안 위협이 존재한다. 본 논문에서는 리눅스 커널의 BlueZ 패키지에서 발생한 CVE-2023-45866 취약점을 중심으로, 해당 공격의 원리와 심각성, 그리고 이를 해결하기 위한 패치를 분석한다. BLE 네트워크의 보안을 강화하기 위해서는 지속적인 연구와 대응이 필요하며, 보안 위협에 대한 대응 방안을 개발하고, 사용자의 보안 의식을 높이는 교육이 필수적임을 강조한다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제19C권3호
• /
• pp.167-172
• /
• 2012

스마트폰의 특성상 이용자의 부주의로 인해 기기 및 메모리카드 등을 도난, 분실 할 수 있으며, 이에 따른 개인 정보 유출과 기업의 기밀정보 유출의 위험성이 높다. 현재 널리 사용되고 있는 스마트폰 사용자 인증방법은 개인 식별 번호 입력 방법 또는 패스워드 입력 방법이며 이것은 엿보기 공격(Shoulder Surfing Attack: SSA)에 안전하지 않기 때문에 공격자는 쉽게 사용자의 정보를 얻을 수 있다. 기존의 엿보기 공격을 막기 위한 방법으로 키스트로크 인증 방식들이 제안되어 왔으나 사용 편의성이 떨어지고 모바일 환경에서 사용하기 힘든 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 키스트로크 인증의 단점을 보안하기 위해 모바일 환경에 적합할 수 있도록 패스워드와 리듬 즉, 보이지 않는 null 문자를 입력하여 모바일 사용자 인증을 제안함으로써 보다 강화된 사용자 인증 서비스를 제공한다. 인증의 정확성을 높이기 위해 패턴의 규칙을 인지시켜 줄 수 있는 시각 큐와 청각 큐를 본인만 알 수 있는 템포 큐인 진동 큐를 제안하여 보안성을 강화시킨다. 마지막으로 실험평가를 수행하여 본 연구의 효율성 및 타당성을 입증하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.369-383
• /
• 2018

비밀번호 입력 또는 잠금 패턴을 이용한 사용자 인증은 스마트폰의 사용자 인증 방식으로 널리 사용되고 있다. 하지만 엿보기 공격 등에 취약하고 복잡도가 낮아 보안성이 낮다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 키스트로크 다이나믹스를 인증에 적용하여 복합 인증을 하는 방식이 등장하였고 이에 대한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 많은 연구들이 분류기 학습에 있어서 비정상 사용자의 데이터를 함께 사용하고 있다. 키스트로크 다이나믹스를 실제 적용 시에는 정상 사용자의 데이터만을 학습에 사용할 수 있는 것이 현실적이고, 타인의 데이터를 비정상 사용자 학습 데이터로 사용하는 것은 인증자료 유출 및 프라이버시 침해 등의 문제가 발생할 수 있다. 이에 대한 대응으로, 본 논문에서는 거리기반 분류기 사용에 있어서, 분류 시 필요한 임계값의 최적 비율을 실험을 통해 구하고, 이를 밝힘으로써 실제 적용에서 정상 사용자 자료만을 이용하여 학습하고, 이 결과에 최적 비율을 적용하여 사용할 수 있도록 공헌하고자 한다.