사물인터넷은 정보보안 위협에 노출되는 취약성을 광범위하게 가지고 있다. 그러나 이에 대처할 기본적 보안솔루션인 백신이 없고 데이터 전송에 암호화를 하지 않는다. 안전한 무선 센서 네트워크 환경의 구축을 위하여 노드 간에 전송되는 메시지를 암호화 및 인증이 요구된다. 센서 네트워크의 제약 조건 및 보안 요구사항을 만족시키기 위하여, 센서 환경에 적합한 경량 암호 및 인증기술, 경량 키 관리 기술이 요구된다. 센서 네트워크 보안기술의 필수항목은 프라이버시 보호 기술 부 채널 공격 방지, 기술이다. 안전한 무선 센서 네트워크 환경의 구축을 위하여 노드 간에 전송되는 메시지를 암호화하고 인증하는 것이 중요하다. 네트워크상에 존재하는 노드들을 안전하게 탐지할 수 있도록 lightweight 침입 탐지 메커니즘 기능을 적용해야 한다. 사람이 관여하지 않는 센서 노드는 단말의 진위파악 인증 기술, 체계가 필요하다. 사물인터넷환경에서 네트워크 보안 기술은 단말기와 센서 간 커뮤니케이션 채널의 안전성을 강화하는 기술이 중심이 되어야 한다.
안전한 무선 센서 네트워크 환경의 구축을 위하여 노드 간에 전송되는 메시지를 암호화하고 인증하는 것이 중요하다. 그러나 자원의 제약성 때문에 일반 네트워크에서 사용하는 Diffie-Hellman이나 공개키 기반 키 협의 방법은 적합하지 않다. 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 사전 키 분배 방법은 q-composite 랜덤 키 사전 분배 방법을 사용하여 확률적으로 키를 분배하지만 센서 노드간의 공유키가 존재하지 않을 가능성이 매우 높고, 공유키를 발견하는데 시간과 에너지가 많이 소요되어 무선 네트워크 환경에 적합하지 않다. 이 논문에서는 확률적 키에 의존하지 않는 클러스터 기반의 새로운 키 관리 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 부트스트랩(bootstrap) 동안 사전 배치 전에 센서간 공유하고 있는 공통키 사용을 통하여 센서의 키 전송/수용과정을 제거하였기 때문에 키 관리 효율성이 높다. 또한 네트워크상에 존재하는 타협된 노드들을 안전하게 탐지할 수 있도록 lightweight 침입탐지 메커니즘 기능을 적용함으로써 안전성 문제를 해결한다.
Connection hijacking은 TCP 스트림을 자신의 머신을 거치게 리다이렉션 할 수 있는 TCP 프로토콜의 취약성을 이용한 적극적 공격 (Active Attack)이다. 리다이렉션을 통해 침입자는 SKEY와 같은 일회용 패스워드나 Kerberos와 같은 티켓 기반 인증 시스템에 의해 제공되는 보호 메커니즘을 우회할 수 있다. TCP 접속은 누군가 접속로 상에 TCP 패킷 스니퍼나 패킷 생성기를 가지고 있다면 대단히 취약하다. 스니퍼의 공격으로부터 방어하기 위하여 일회용 패스워드나 토큰 기반 인증과 같은 사용자 식별 스킴이 사용되어지고 있다. 이들은 안전하지 않은 네트워크상에서 스니핑으로부터 패스워드를 보호하지만 이러한 방법들은 데이터 스트림을 암호화하거나 사인하지 않는 한 적극적인 공격으로부터 여전히 취약하다. 많은 사람들이 적극적 공격은 대단히 어렵고 그만큼 위협도 적을 것이라고 생각하고 있지만 여기서는 이러한 환상을 깰 수 있도록 유닉스 호스트에 성공적으로 침입한 대단히 적극적 공격을 제시한다. 최근 이론적으로 알려진 이 취약점을 공격할 수 있는 도구가 인터넷 상에 공개되어 이에 대한 대책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 무선네트워크 상에서 침입자탐지 분석기법에 대하여 제안한다.
최근 스마트폰 사용자가 증가함에 따라 특히 안드로이드 기반 모바일 단말을 대상으로 다양한 어플리케이션들이 개발 및 이용되고 있다. 하지만 악의적인 목적으로 개발된 악성 어플리케이션 또한 3rd Party 오픈 마켓을 통해 배포되고 있으며 모바일 단말 내 사용자의 개인정보 또는 금융정보 등을 외부로 유출하는 등의 피해가 계속적으로 증가하고 있다. 따라서 이를 방지하기 위해서는 안드로이드 기반 모바일 단말 사용자를 대상으로 악성 앱과 정상 앱을 구별할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 앱 실행시 발생하는 시스템 콜 이벤트를 추출해서 악성 앱을 탐지하는 기존 관련 연구에 대해 분석하였다. 이를 토대로 다수의 모바일 단말에서 앱이 실행되는 과정에서 발생하는 커널 계층 이벤트들에 대한 발생 순서간 유사도 분석을 통해 악성 앱을 판별하는 기법을 제안하였으며 상용 단말을 대상으로 실험 결과를 제시하였다.
The vehicle-mounted mine detection system with large detection sensor modules can search wide areas with a fast detection speed. To mount the heavy mine detectors on a manned or unmanned vehicle, it is necessary to design the detector driving mechanism and control system based on the considerations driven from the characteristic analysis and the operation requirements of the detection system. Furthermore, while operating the mine detector mounted on a mobile vehicle, it is significant to keep the height from the ground to sensors within a certain distance in order to get a qualified detection performance. As the mine detection sensor, we used ground penetrating radar widely used to geotechnical exploration, mine detection and etc. In this paper, we introduce a driving mechanism through analyzing the characteristics of the vehicle-mounted mine detection system. We also suggest a method to automatically control the distance between the ground and GPR by utilizing the GPR output values, used to detect mines at the same time.
본 논문에서는 시각-언어 이동 문제를 위한 새로운 심층 신경망 모델인 LVLN을 제안한다. LVLN 모델에서는 자연어 지시의 언어적 특징과 입력 영상 전체의 시각적 특징들 외에, 자연어 지시에서 언급하는 주요 장소와 랜드마크 물체들을 입력 영상에서 탐지해내고 이 정보들을 추가적으로 이용한다. 또한 이 모델은 자연어 지시 내 각 개체와 영상 내 각 관심 영역, 그리고 영상에서 탐지된 개별 물체 및 장소 간의 서로 연관성을 높일 수 있도록 맥락 정보 기반의 주의 집중 메커니즘을 이용한다. 그뿐만 아니라, LVLN 모델은 에이전트의 목표 도달 성공율을 향상시키기 위해, 목표를 향한 실질적인 접근을 점검할 수 있는 진척 점검기 모듈도 포함하고 있다. Matterport3D 시뮬레이터와 Room-to-Room (R2R) 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 LVLN 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
모바일 디바이스의 진화와 무선 네트워크의 발전으로 스마트폰 기반 모바일 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 증가하고 있다. 또한 실시간 의사소통과 정보공유에 따른 개인정보 유출이 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 먼저 OpenAPI를 이용하여 소셜 네트워크 서비스 플랫폼에 연동 가능한 프레임워크를 설계하고, 개인정보보호 강화를 위해 구현된 프레임워크에 인증과 탐지 메커니즘을 제안하였다. 인증 방식으로는 아이디와 패스워드를 사용하고 탐지 방법은 사용자가 지정한 입력패턴을 분석하여 개인정보보호 가이드라인에 해당하는지 사전에 미리 검증함으로써 소셜 네트워크 서비스 환경에서의 개인정보보안을 강화하였다. 마지막으로 성능 평가를 수행하여 본 연구의 효율성 및 타당성을 입증하였다.
복제된 AP가 설치되면 무선 스테이션들이 현재 연결된 정상적인 AP와 연결을 끊으며 그 후 복제된 AP가 정상적인 AP 보다 신호강도가 세다면 복제된 AP와 연결(association)설정이 이루어진다. 이로 인해 무선 스테이션들은 공격으로부터 노출되게 된다. 본 연구에서는 정상적인 AP와 무선 스테이션간의 연결설정이 이루어질 때의 접속 시간과 프레임 시퀀스 번호를 이용하여 복제된 AP와 정상적인 AP를 식별하고 복제된 AP를 차단시켰다. NS-2를 이용한 시뮬레이션의 결과, 본 논문에서 제안하는 메커니즘을 통해 무선 스테이션들의 복제된 AP의 등장을 판별할 수 있게 되어 보다 안전한 무선 랜 환경을 구축할 수 있게 되었다.
SIP의 보안 취약점을 이용한 위장공격은 공격자로 하여금 과금 회피, 세션 가로채기를 용이하게 하여 사용자에게 피해를 줄 수 있으므로 이에 대한 대응 방안이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 위장공격을 탐지하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 등록 서버는 전송된 레지스터 요청 메시지의 헤더 값 중 From 또는 Call-ID값을 포함한 레코드가 위치 정보 서버에 저장되어 있는지 확인한다. 만약 저장된 레코드가 존재하고 그 값이 주기적으로 갱신된다면 등록 서버는 전송된 레지스터 요청 메시지를 위장공격으로 판별하여 요청 메시지를 무시한다. 이 기법은 위장 공격을 방어하기 위해 사용자 인증을 위한 암호화 메커니즘을 추가하는 형태가 아닌 위치 정보 서버에 저장된 정보를 이용하여 보다 안전한 SIP 환경을 쉽게 구축할 수 있다.
최근 컴퓨터의 발전을 통해 무선 센서 네트워크 분야가 발전되고 있지만 많은 응용분야에서 보안의 중요성이 증대되고 있다. 특히, 무선 네트워크에서 동작되는 노드의 안전한 통신을 위해서도 보안 메커니즘이나 보안 프로토콜 개발이 필요하다. 이 논문에서는 네트워크에 존재하는 모든 노드가 네트워크 크기에 부합되는 독립된 키들을 소유하면서 노드간 안전한 통신을 보장할 수 있도록 비밀키 방법과 ECC 알고리즘을 조합한 사전 키 분배 방법을 제안한다. 제안된 기법은 노드 캡처에 대해서 탄력적으로 동작하기 때문에 데이터 융합과 집합에 적합하며 네트워크상에 존재하는 타협된 노드들의 탐지를 위해 디지털 시그너처 기능을 적용함으로써 노드간 안전성 문제를 해결하고 있다. 시뮬레이션에서는 제안 기법에서 사용되는 파라미터들의 처리 시간을 평가하여 ECC 키 길이가 증가하더라도 제안 기법이 효율적임을 평가하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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