최근 Tan 등은 인증 서버와 연결 없이 태그 인증 목록을 가진 이동형 리더가 스스로 태그를 인증할 수 있는 서버없는 RFID 검색 프로토콜을 소개하였다. 서버없는 RFID 시스템은 기존 온라인 서버 모델과 달리 리더의 이동성 및 개인성을 고려해야하기 때문에 태그 뿐 아니라 리더의 프라이버시 보호가 필요하다. 본 논문에서는 서버없는 RFID 검색 시스템을 위한 새로운 보안 요구사항을 정의하고 이를 만족하는 안전한 RFID 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 검색 프로토콜은 리더에 저장된 태그의 인증 정보를 매 세션마다 갱신하여 리더의 후방향 위치추적 안전성을 보장하며 검색 프로토콜의 취약점인 재전송 공격을 막기 위해 암호화된 타임스탬프를 사용하였다. 또한 본 논문에서는 서버 없는 RFID 검색 시스템의 분석을 위한 새로운 공격자 모델을 정의하고 이를 이용하여 시스템의 안전성을 증명한다.
오늘날 캡차(CAPTCHA)는 계정 생성, 광고, 스팸 메일 등 자동화된 소프트웨어 대리자에 의한 다양한 공격을 방어하는데 널리 사용되고 있다. 초기 캡차의 문자들은 왜곡이 심하지 않아서 사용자들은 캡차 문자들을 쉽게 인식할 수 있었다. 이런 이유 때문에 이미지 처리, 인공지능 등의 다양한 기술들을 사용하여 많은 캡차들이 쉽게 무력화 되었다. 이에 대한 대안으로 캡차에 노이즈를 추가하거나 캡차 문자를 왜곡함으로써 문자 기반의 캡차 공격을 어렵게 만들었지만 캡차에 노이즈를 추가하거나 캡차 문자를 왜곡하는 것은 사용자들이 캡차 문자를 읽는 것을 더 어렵게 만들었다. 캡차의 가독성을 보완하기 위하여 몇몇 캡차들은 서로 다른 색상을 가진 문자를 사용했다. 그러나 서로 다른 문자의 색상을 사용하는 것은 캡차를 공격하기 원하는 공격자에게 이점을 제공했다. 이 논문에서는 색상을 기초로 문자열 캡차의 인식 성공률을 높일 수 있는 방법을 제안한다.
차량용 블랙박스는 음성, 영상 및 자동차의 여러 운행정보를 저장하는 매체이며, 이를 근거로 사고의 재구성이 가능하기 때문에 최근 자동차 시장에서 주목을 받고 있다. 또한 상업용 차량을 중심으로 블랙박스의 장착이 확산되면서 수년 내에 시장은 더욱 커질 전망이다. 그러나 현재의 블랙박스는 저장된 데이터에 대한 변경을 확인할 수 있는 무결성을 제공하지 못하기 때문에 사고 원인에 대한 법적 증거로 채택되기에는 적합하지 않다. 즉, 블랙박스는 생성한 데이터를 단지 저장만 할 뿐이기 때문에 저장된 데이터는 외부공격자나 내부공격자에 의해 위, 변조될 수가 있다. 무결성을 보호받지 못한 데이터는 신뢰 받을 수 없기 때문에 이점은 자동차 보험회사나 법정에서 큰 이슈이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 차량용 블랙박스 시스템을 위한 실시간 데이터의 무결성을 보장하는 기법을 제안하고, 이 기법을 구현한 시뮬레이션 프로그램의 실험 결과를 제시한다.
유비쿼터스 센서 네트워크에서 센서 노드들은 불리한 환경에 배치되므로 공격자에 의해 훼손될 수 있다. 훼손된 노드들은 허위 감지 보고서들을 네트워크에 주입하는데 사용할 수 있는데 이러한 허위 보고서들은 허위 경보를 유발할 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크의 제한된 에너지 자원도 고갈시킬 수 있다. 허위 보고서 여파를 위한 보안 기법들에서, 보안성을 결정하는 보안 경계 값의 선택은 매우 중요하다. 기존의 적응적 보안 기법들에서는 경계 값의 결정이 전체 노드들에게도 적용되어 에너지 자원을 불필요하게 소모하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 충분한 보안성을 제공하면서 에너지를 절약할 수 있는 보안 경계 값 결정을 위하여 재귀적 계약망 프로토콜 적용 기법을 제안한다. 보다 효과적으로 네트워크를 운용하기 위하여, 네트워크를 계층척으로 그룹핑하고, 각 그룹에 대하여 재귀적으로 계약 망 프로토콜이 적용된다. 이를 통해 베이스 스테이션에서 퍼지 로직을 사용하여 결정된 경계 값은 보안 공격이 발생한 지역에 국한되어 적용된다.
이 연구의 목적은 20대 대선 후보 TV토론에서 '타당해 보이지만 그렇지 않은 논증'인 '오류(fallacies)'가 어떻게 나타나는지 탐구하고 그 함의를 제시하는 것이다. 이를 위해 20개 형식적·비형식적 오류 개념을 분석 유목으로 사용해 첫 번째와 마지막 토론회(240분 분량)의 후보 발언들을 질적으로 분석한다. 그 결과, 세 후보가 허수아비, 훈제 청어, 선결문제, 복합질문, 성급한 일반화, 피장파장 등 15종, 23건의 비형식적 오류를 범한 점이 발견된다. 후보들은 주로 자신의 이미지와 의제를 방어하고 상대의 이미지와 의제에 타격을 주려는 맥락에서 유사논증인 오류를 활용했다. 특히, 답하기 곤란한 의제에 직면할 때 여러 유형의 오류를 집중적으로 동원함으로써, 팩트체크에 걸리지 않고 거짓말을 하지 않고 실정법을 어기지 않고도 상황을 타개하려 했다. 선행연구는 오류 체계를 관념적으로 다뤄온 편이지만, 이 연구는 이 체계가 대선후보 TV토론 같은 중요한 정치 콘텐츠의 분석 및 해석 틀로 유용하다는 점을 보여준다. 또, 민주주의를 구현하는 핵심 장치인 정치토론에서 오류가 과사용 될 가능성에 대한 주의를 환기한다.
안드로이드 OS의 패턴 스크린 잠금 기능은 가장 일반적으로 사용되는 사용자 인증 기법이다. 현재 사용되는 패턴 스크린 잠금 기법은 패턴의 종류에 따라 약 39만개의 조합이 가능하며, 잘못된 입력 시 입력 지연 등의 기법이 적용되어 무작위 대입 공격으로는 쉽게 공격하기 어렵다. 이 논문에서는 ARM 기반의 멀티코어 시스템에서 사용하는 하드웨어의 구성 요소 중 캐시 일관성 인터페이스가 패턴의 종류를 파악할 수 있는 부채널이 될 수 있음을 보인다. 이러한 하드웨어 부채널을 이용하여 스크린 잠금 패턴의 꺾임 횟수와 전체 길이를 유추할 수 있으며, 이를 통해 공격의 효율성이 매우 높아질 수 있음을 제시한다.
제4차 산업혁명시대에 P2P 네트워크를 통해 데이터를 분산하여 관리하는 기술인 블록체인은 제조, 문화, 공공 분야 등 다양한 분야에서 탈중앙형의 새로운 네트워킹 패러다임으로써 활용되고 있다. 하지만, 양자 컴퓨터의 등장과 함께 해시 함수, 대칭키 암호, 공개키 암호 등 기존 암호 체계의 문제를 해결할 수 있는 양자 알고리즘이 소개가 되었다. 현재 주요 블록체인 시스템은 대부분 트랜잭션 서명에 타원곡선 암호를 사용하고 있어 양자 공격자로부터 안전하지 않다. 따라서, 블록체인에서 트랜잭션 서명을 위해 격자 기반 암호를 활용하는 양자 내성 블록체인에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 양자 내성을 갖는 격자 기반 암호를 활용하여 서명할 내용을 숨겨 서명할 뿐만 아니라, 추후 서명 내용이 검증 가능한 블록체인을 위한 블라인드 서명 기법을 제안한다. 또한, 랜덤 오라클 모델을 이용하여 제안한 기법의 보안성을 검증한다.
무선 센서 네트워크 응용 분야에서, 센서 노드는 광범위하고 열린 공간에 무작위로 배치된다. 센서 네트워크의 이러한 특징 때문에, 센서 네트워크는 공격자에 의한 노드의 포획과 획득한 노드를 사용하여 네트워크의 허위 보고서를 삽입하는 등, 물리적 공격에 취약하다. 이러한 네트워크 보안 위협은 삽입된 허위 보고서를 이용하여 전체 네트워크의 한정된 에너지를 고갈시킨다. 동적 여과 기법은 네트워크에 삽입된 허위 보고서를 탐지하고 제거하기 위해서 제안되었다. 이 기법에서, 센서 노드는 탐지성능을 향상시키기 위하여 배치 후 인증키를 재분배한다. 빈번한 인증키 재분배는 노드의 한정된 에너지의 소모를 유발할 수 있으므로 인증키 재분배의 결정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 네트워크의 탐지 성능을 유지하고 에너지 효율을 높이기 위한 인증키 재분배 결정 방법을 제안한다. 각 노드는 일정한 주기에 맞추어 퍼지 시스템을 사용하여 인증키 재분배 여부를 결정한다. 제안 기법은 허위 보고서의 이른 탐지를 보장하고, 그 결과로 허위 보고서 삽입 공격에 대한 에너지 효율성을 보인다.
많은 센서 네트워크 응용분야에서 센서 노드는 개방된 환경에 놓이게 된다. 공격자는 개방된 환경에 놓인 센서 노드를 물리적으로 획득할 수 있으며, 포획한 노드를 이용하여 허위보고서를 센서네트워크에 삽입 시킬 수 있다. 삽입된 허위보고서는 제한된 센서노드 에너지를 고갈 시키며, 허위 경보를 일으켜 심각한 문제를 야기 시킬 수도 있다. 이러한 공격을 막기 위해 Ye 등은 통계적 여과 기법(Statistical En-route Filtering) 방법을 제안하였다. 통계적 여과기법은 CoS(Center of Stimulus)로부터 생성된 이벤트 보고서가 베이스 스테이션으로 전송되는 동안 중간의 모든 노드들이 검증을 하게 된다. 본 논문은 통계적 여과 기법에 확률 검증 기법을 적용하여 에너지 효율적인 정적 확률 통계적 여과 기법을 제안하고자 한다. 베이스 스테이션과 이벤트 발생 지역까지의 거리가 멀어질수록 에너지 절약 효과가 극대화 될 것으로 기대된다.
적대적 학습은 적대적 샘플에 대한 딥러닝 모델의 강건성을 향상시킨다. 하지만 기존의 적대적 학습 기법은 입력단계의 작은 섭동마저도 은닉층의 특징에 큰 변화를 일으킨다는 점을 간과하여 adversarial loss function에만집중한다. 그 결과로 일반 샘플 또는 다른 공격 기법과 같이 학습되지 않은 다양한 상황에 대한 정확도가 감소한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 특징 표현 능력을 향상시키는 모델 아키텍처에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 입력 이미지의 attention map을 생성하는 attention module을 일반 모델에 적용하고 PGD 적대적학습을수행한다. CIFAR-10 dataset에서의 제안된 기법은 네트워크 구조에 상관없이 적대적 학습을 수행한 일반 모델보다 적대적 샘플에 대해 더 높은 정확도를 보였다. 특히 우리의 접근법은 PGD, FGSM, BIM과 같은 다양한 공격과 더 강력한 adversary에 대해서도 더 강건했다. 나아가 우리는 attention map을 시각화함으로써 attention module이 적대적 샘플에 대해서도 정확한 클래스의 특징을 추출한다는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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