무선 센서 네트워크에서 독립된 센서 노드는 보안 위험에 노출되어 있다. 공격자는 센서 노드를 물리적으로 포획할 수 있고 보안 정보를 얻을 수 있다. 또한 공격자는 포획한 노드를 통해 네트워크에 허위 보고서를 주입할 수 있다. 만약 이러한 허위보고서가 검출되지 않는 다면 허위 보고서는 기지 노드까지 전달될 것이다. 이러한 허위보고서 주입공격은 잘못된 경보를 울릴뿐만 아니라 제한된 배터리로 동작하는 센서 노드의 에너지를 낭비하게 만든다. 이러한 허위 보고서 주입 공격에 대응하기 위해서 제안된 기법 중 통계적 여과기법은 허위보고서를 전달 과정 중에 검출하고 제거하기 위한 기법이다. 통계적 여과 기법에서 메시지 인증 코드의 수(보안 경계값)는 허위 보고서 검출과 에너지 절약에 있어서 매우 중요하다. 본 논문에서는 무선센서 네트워크에서 통계적 여과 기법의 에너지 효율 향상을 위한 퍼지논리를 적용한 동적 경계값 결정 기법을 제안한다. 제안기법은 허위 보고서 비율과 훼손된 파티션의 수, 노드의 잔여 에너지 수준을 고려하여 경계값을 결정한다. 만약 허위 보고서의 비율이 낮다면, 시스템은 네트워크의 경계값을 낮게 설정할 것이고 그렇게 하여 에너지 소모를 최소화 한다. 반대로 허위 보고서의 비율이 높다면, 경계값 역시 높게 설정하여 네트워크에 충분한 보안 수준을 제공한다.
본 논문에서는 P2P 환경에서 허위 데이터를 감축할 수 있는 FDR(False Data Reduction) 정책을 제안한다. 이 정책의 특징은 사용자가허위 데이터를 인지하게 되면 그 파일을 다운로드중인 다른 피어 들에게 그 데이터 삭제를 요청한다. 또한 허위 데이터를 다운로드 중인 피어 들에게 이를 통보함으로써 허위 데이터를 다운로드하지 않도록 하고, P2P환경에 퍼지지 않도록 허위 데이터를 삭제한다. 또한 이러한 모든 과정은 어떠한 검색 서버도 요구되지 않고 오직 피어들 간에 정보 교환으로 이루어지기 때문에 검색 서버가 필요하지 않은 순수 P2P모델에 적용할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 FDR 정책이 네트워크 트래픽을 줄이는데 효과적임을 보인다. 임으로써 유효 데이터의 평균전송시간을 단축할 수 있음을 보인다. 그 결과 허위 데이터 비율에 따른 유효 데이터의 평균전송시간을 9.78~16.84% 단축함을 알 수 있었다.
P2P 파일 공유 시스템은 중앙 서버를 거치지 않고 피어 컴퓨터들 간의 직접적인 자원 공유로 특징지워지는 P2P 기술의 대표적인 응용으로, 사용자는 인터넷을 통해 원하는 파일을 쉽게 검색, 획득, 유포할 수 있다. 그러나 악의적인 사용자가 허위 파일이나 바이러스를 유포할 수 있어, 허위파일로 인한 재전송이 빈번해짐으로써 네트워크 트래픽이 증가하고, 바이러스로 인한 피해가 발행할 수 있다. 또한, 자신의 파일에 대한 공유없이 다른 사용자들의 공유 파일만 다운로드하는 free riding 문제가 발생할 수 있다. 이 논문에서는 사용자의 파일 공유 트랜잭션 정보에 기반한 신뢰 정보를 이용하여 P2P 파일 공유 시스템의 문제점을 보완할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서 중앙 서버는 사용자의 파일 공유 트랜잭션 피드백을 이용하여 사용자 신뢰도를 구하여 허위파일이나 바이러스를 유포하는 악의적인 사용자나 free rider에 대해 시스템 사용을 제한한다. 사용자는 파일 다운로드 시에 중앙 서버로부터 사용자 메타데이터를 수신하여 자신의 선호도를 반영한 파일 신뢰도를 이용함으로써 허위파일이나 바이러스를 다운로드할 위험을 줄인다.
최근 '유튜브 저널리즘'이라는 말이 나올 정도로 유튜브를 통한 뉴스 소비가 전 세계적으로 증가하는 추세이다. 유튜브는 전통 뉴스 매체보다 보다 흥미롭고 깊이 있게 뉴스를 전달하므로 인기를 얻고 있지만, 정치적, 사회적 이슈를 가감 없이 전달하는 과정에서 허위정보, 즉 가짜뉴스가 생산, 유포되고 있다. 정치권에서는 허위정보를 근절하기 위한 법적 처벌이나 허위정보 확산에 책임질 수 있는 주체를 지정하는 등 규제가 필요하다며 적극적으로 법안을 발의하고 있다. 그러나 유튜브 뉴스 이용자를 배제한 채 유튜브에 대한 규제를 논의하는 것은 무의미하다. 이 연구는 유튜브 뉴스 이용자를 대상으로 설문조사를 진행하였고, 허위정보에 대한 이용자들의 경험과 인식, 그리고 유튜브 정보 규제에 대한 이용자들의 인식에 영향을 미치는 요인들을 살펴보았다. 연구결과, 진보집단보다 보수집단과 중도 집단이 허위정보에 더 많이 노출된 것으로 나타났으며, 20~50대보다 60대가 유튜브 내 허위정보 유통 정도를 낮게 평가했다. 유튜브 정보 규제에 대한 태도의 경우 표현의 자유를 중시할수록, TV조선의 뉴스를 신뢰할수록 유튜브 정보 규제에 반대하는 것으로 나타났다. 반면, 지상파, JTBC의 뉴스를 신뢰할수록, 뉴스관 중 "계몽"을 중시할수록 유튜브 정보 규제에 찬성하는 것으로 나타났다.
무센 센서 네트워크는 개방된 환경에서 운영되기 때문에 허위 보고서와 허위 투표 삽입 공격으로부터 쉽게 노출되어 있다. 두 공격을 감지하기 위해 확률적 투표-기반 여과 기법은 보고서가 전달되는 동안 그 보고서의 투표 검증을 이용하여 허위 범위 경계 값을 통해 두 공격을 감지한다. 본 논문에서 제안 기법은 네트워크의 상황을 고려하여 센서 노드의 에너지 잔여량, 홉 수, 전달된 보고서의 수를 통해 퍼지 시스템의 입력 요소로 결정하고 나온 결과를 허위 범위 경계 값을 결정을 통해 기존 기법보다 에너지 효율을 증가시킨다. 그러므로 우리의 제안 기법은 기본 기법보다 비교했을 때 전체 네트워크 수명 연장을 기대한다.
센서 네트워크에서 센서는 제한적인 자원 때문에 다양한 공격으로부터 취약하다. 이러한 공격 중 하나인 허위 보고서 삽입 공격은 불필요한 에너지 소모와 허위 알람을 유발한다. 이 공격의 피해를 줄이기 위한 확률적 투표 여과 기법은 검증 노드를 통해 보고서의 맥들을 검증한다. 그러나 허위 보고서가 검증 노드까지 도달하는 데 불필요한 에너지가 소비된다. 본 논문에서, 우리의 제안 기법은 소스의 다음 노드에 키를 배포하여 허위 보고서 삽입 공격을 효율적으로 감지한다. 따라서 제안 기법은 기존 기법보다 에너지 효율성 향상을 기대할 수 있다.
센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지면서 센서 네트워크 보안에 대한 문제점이 많이 야기되고 있다. 무선 센서 네트워크에서는 개방된 환경에서 제한적인 자원을 가지는 노드들로 구성되어 있다. 개방된 환경에 배치된 노드들은 공격자에게 쉽게 노출되어질 수 있다. 공격자는 노드를 물리적으로 포획하여 데이터 인증에 사용하는 인증키와 같은 보안 정보들을 획득할 수 있다. 공격자는 포획된 노드를 통하여 허위 보고서로 무선 센서 네트워크에 쉽게 삽입시킬 수 있다. 이는 허위 보고서로 인한 혼란 및 위조 정보의 전달과정에서 발생하는 에너지 고갈 등의 문제점을 유발시키게 된다. 이러한 허위 보고서를 조기에 탐지 및 폐기하기 위하여 동적 여과 프로토콜(DEF: Dynamic En-route Filtering scheme)이 제안되었다. DEF에서 인증키를 재배포 하는 주기는 보안 강도와 비용을 트레이드-오프 하는 관계에 놓여있으므로 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서네트워크에서 동적 여과 프로토콜의 인증키 재배포 주기를 결정하는 기법을 제안한다. 배포된 노드들의 위상변화, BS까지 도달한 허위보고서 비율, 공격자에게 포획된 노드의 수 등을 고려하여 재배포 여부를 결정하고 재배포가 결정되면 각 클러스터 헤드들에게 재배포를 명령하게 된다.
최근 들어, 부동산 매물에 대한 O2O 서비스가 웹 플랫폼 및 앱이 널리 보급되고 있다. 이로 인해서 매도자와 매수자, 부동산 중개업자는 빠르고 편리하게 부동산 매매, 전세 계약을 수행할 수 있다. 하지만, O2O 기반의 부동산 매물 정보시스템에서 가짜 정보 게시, 매물 정보에 대한 부분 수정, 고의적인 매물 정보의 미-게시로 인해서 부동산 매수자의 시간과 비용을 낭비하게 한다. 그러므로 우리는 웹 플랫폼에서 발생 가능한 부동산 매물정보들의 허위 여부를 검출 방식을 제안하고, 이에 관한 제안시스템을 설계 및 구현한다. 이를 위해서 분산 신원인증 프로토콜인 DID를 기반으로 한 개인신원증명과 매물정보 자체에 대한 검출 방식을 제안한다. 우리가 제안한 허위 부동산 매물정보 검출시스템은 3단계로 부동산 매물정보의 존재 여부 판별, 허위 매물 정보의 부분 수정 또는 고의적 미-게시 여부를 증명할 수 있다.
본 논문은 사전 학습 언어 모델의 특성인 이방성과 문맥화에 주목하여 이에 대한 분석 실험과 한국어 언어 모델만의 새로운 관점을 제안한다. 최근 진행된 영어 언어 모델 분석 연구에서 영감을 받아, 한국어 언어 모델에서도 대조학습을 통한 이방성과 문맥화의 변화를 보고하였으며, 다양한 모델에 대하여 토큰들을 문맥화 정도에 따라 분류하였다. 또한, 한국어의 언어학적 특성을 고려하여, 허위 문맥화를 완화할 수 있는 토큰을 문맥 중심어로, 문맥 중심어의 임베딩을 모방하는 토큰을 문맥 기능어로 분류하는 기준을 제안하였다. 간단한 적대적 데이터 증강 실험을 통하여 제안하는 분류 기준의 가능성을 확인하였으며, 본 논문이 향후 평가 벤치마크 및 데이터셋 제작, 나아가 한국어를 위한 강건한 학습 방법론에 기여하길 바란다.
무선 센서 네트워크는 열린 환경에 배치되기 때문에 노드는 공격자들로부터 포획당하고 허위 보고서를 삽입 될 수 있다. 허위 보고서 삽입 공격은 허위 경보를 유발할 뿐만 아니라 네트워크의 제한된 에너지를 고갈 시킨다. Interleaved hop-by-hop authentication(IHA)은 인터리브드 검증을 통하여 허위 보고서를 탐지하는 기법이다. 하지만 모든 센서 네트워크에서와 같이 IHA에서도 보고서를 BS로 전달 할 때 모든 전송 노드들은 보고서를 송/수신, 인증만으로도 에너지를 소비한다. 공격자는 이것을 이용함으로써 허위 보고서 배포 목적이 아닌 단지 에너지 소비만을 유도하여 결과적으로 네트워크의 마비를 초래하는 것을 목표로 서비스 거부 공격을 한다. 본 논문에서는 이러한 서비스 거부 공격에 대응하기 위하여 퍼지 로직 시스템를 이용하여 허위 보고서 재전송 공격을 방어하는 기법을 제안한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 기법과 제안한 기법을 비교하여 에너지 효율성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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