• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권1호
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• pp.24-37
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• 2024

To address the requirement for high-speed encryption of large amounts of data, this study improves the widely adopted cipher block chaining (CBC) mode and proposes a controllable parallel cipher block chaining (CPCBC) block cipher mode of operation. The mode consists of two phases: extension and parallel encryption. In the extension phase, the degree of parallelism n is determined as needed. In the parallel encryption phase, n cipher blocks generated in the expansion phase are used as the initialization vectors to open n parallel encryption chains for parallel encryption. The security analysis demonstrates that CPCBC mode can enhance the resistance to byte-flipping attacks and padding oracle attacks if parallelism n is kept secret. Security has been improved when compared to the traditional CBC mode. Performance analysis reveals that this scheme has an almost linear acceleration ratio in the case of encrypting a large amount of data. Compared with the conventional CBC mode, the encryption speed is significantly faster.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.111-118
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• 2021

Banking systems are sensitive to data privacy since users' data, if not well protected, may be used to perform fake transactions. Blockchains, public and private, are frequently used in such systems thanks to their efficiency and high security. Public blockchains fail to fully protect users' data, despite their power in the accuracy of the transactions. The private blockchain is better used to protect the privacy of the sensitive data. They are not open and they apply authorization to login into the blockchain. However, they have a lower security compared to public blockchain. We propose in this paper a hybrid public-private architecture that profits from network virtualization. The main novelty of this proposal is the use of network virtualization that helps to reduce the complexity and efficiency of the computations. Simulations have been conducted to evaluate the performance of the proposed solution. Findings prove the efficiency of the scheme in reducing complexity and enhancing data privacy by guarantee high security. The contribution conducted by this proposal is that the results are verified by the centralized controller that ensures a correct validation of the resulted blockchains. In addition, computation complexity is to be reduced by profiting from the cooperation performed by the virtual agents.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.231-240
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• 2018

최근 들어 증가하고 있는 온라인 및 모바일 플랫폼 기반의 행태 광고에서 개인정보 처리에 대한 논의가 중요하게 부각되고 있다. 행태 광고는 자동수집장치를 이용하여 수집된 개인의 행태 정보를 기반으로 개인의 검색 구매이력, 취미 성향 등을 분석하여 활용한다. 따라서 개인정보 보호법에 의거하여 정의된 개인 식별정보나 민감정보는 아니라 할지라도 개인의 특성을 분석할 수 있는 다른 형태의 개인 정보를 수집 저장하게 되며 이로 인해 개인정보 유출사고 및 침해사고에 노출될 수 있다는 문제점을 내재하고 있다. 본 논문에서는 급격하게 성장하고 있는 온라인 및 모바일 플랫폼 기반의 행태 광고 관련 사업자들의 개인정보 처리방침 실태를 조사 분석해보고, 행태 정보에 적합한 개인정보 수집 저장 이용 과정에서의 조치사항에 대해 논의해 보고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.387-394
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• 2019

본 연구는 산업용 사물인터넷에서 가장 영향력이 큰 기업들이 분야별로 역량을 발휘하여 상위 경쟁력을 확보하고 있는지를 알아보기 위해 IoTONE에서 발표한 자료를 바탕으로 분야별로 선정한 기업들의 운영현황과 사물인터넷 플랫폼 및 특징을 조사하여 어떠한 강점이 있는지를 분석하고 확인하는데 목적이 있다. 산업용 사물인터넷은 제조업의 공장을 경쟁력 있는 스마트공장으로 만들기 위한 것만 아니라 비즈니스 활동의 전반적인 영역에서 필수적인 요소로 나타나고 있다. 기업전반에 산업용 사물인터넷을 적용하기 위해서 적절한 플랫폼을 적용하여야 한다. 세계적으로 많은 기업들이 산업용 사물인터넷의 플랫폼을 제안하고 있다. 산업용 사물인터넷의 커넥티드 머신, 사이버보안, 분석 플랫폼, 임베디드 컴퓨팅, 플랫폼 연결성, 하드웨어 연결성의 각 분야에서 가장 영향력이 있는 기업들의 강점을 분석하고 운영 현황과 플랫폼의 특징 등 동향을 알아보았다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권4호
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• pp.277-301
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• 2021

Purpose The purpose of this study is to analyze the sentiment responses of the general public to non-face-to-face work using text mining methodology. As the number of non-face-to-face complaints is increasing over time, it is difficult to review and analyze in traditional methods such as surveys, and there is a limit to reflect real-time issues. Approach This study has proposed a method of the research model, first by collecting and cleansing the data related to non-face-to-face work among tweets posted on Twitter. Second, topics and keywords are extracted from tweets using LDA(Latent Dirichlet Allocation), a topic modeling technique, and changes for each section are analyzed through DTM(Dynamic Topic Modeling). Third, the complaints of non-face-to-face work are analyzed through the classification of positive and negative polarity in the COVID-19 section. Findings As a result of analyzing 1.54 million tweets related to non-face-to-face work, the number of IDs using non-face-to-face work-related words increased 7.2 times and the number of tweets increased 4.8 times after COVID-19. The top frequently used words related to non-face-to-face work appeared in the order of remote jobs, cybersecurity, technical jobs, productivity, and software. The words that have increased after the COVID-19 were concerned about lockdown and dismissal, and business transformation and also mentioned as to secure business continuity and virtual workplace. New Normal was newly mentioned as a new standard. Negative opinions found to be increased in the early stages of COVID-19 from 34% to 43%, and then stabilized again to 36% through non-face-to-face work sentiment analysis. The complaints were, policies such as strengthening cybersecurity, activating communication to improve work productivity, and diversifying work spaces.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.25-38
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• 2022

게임에 대한 결제 수단과 방식이 다양해지는 가운데, 관련된 금융사고가 이용자와 게임사에 심각한 문제를 야기하고 있다. 최근 게임 결제 시스템에 대해 게임사는 이상거래탐지시스템(FDS)을 도입하여 금융 사고를 방지하고 있다. 하지만, FDS는 지속적으로 탐지 패턴을 변경해야 하므로 효과적이지 않고 판단 결과에 따른 근거를 제시할 수 없다. 본 논문에서는 실제 게임회사의 결제 로그 데이터 중 이상거래를 분석하여 관련된 피처를 생성하였다. 비지도 학습 모델중 하나인 오토인코더를 사용하여 이상거래를 탐지하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 85% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 이를 XAI-SHAP을 적용한 X-FDS를 사용하여 이상 거래탐지에 대한 영향력이 가장 높은 피처는 나라, 거래 금액과 거래 매체, 이용자의 나이임을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 제시한 모델의 판단 결과에 편향성을 주는 피처에 가중치를 세부 조정하여 최종적으로 정확도 94%의 개선된 탐지 모델을 도출하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1205-1214
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• 2021

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 인공지능(AI)을 데이터 소스와 근접한 환경에서 수행함으로써 IoT/CPS 기기를 클라우드에 통합하는데 발생하는 네트워크 대역폭 소모로 인한 비용 문제와 전송 지연 등의 문제 해결의 방안으로 주목받고 있다. 엣지 컴퓨팅 기기는 실 세계에 위치하여 인공지능 구현 기술을 구동 가능한 수준의 향상된 연산과 네트워크 연결을 제공하므로, 인적/물적 피해를 발생할 수 있는 사이버 테러에 악용되지 않도록 어플리케이션 무결성에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 인공지능 구현 시 활용되는 파이썬(python) 과 같이 변조에 취약한 스크립트 언어로 구현된 엣지 컴퓨팅 어플리케이션을 컨테이너 이미지로 구성 후 전자서명을 하여 무결성을 보호하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 오픈소스 컨테이너 기술에서 제공하는 무결성 보호기술 (Docker Contents Trust)를 기반으로하며, 엣지 컴퓨팅 기기에서 허용된 컨테이너만 구동 가능하도록 컨테이너 서명 정보에 대한 화이트리스트와 Docker Client를 개선하여 적용하는 기법을 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2588-2609
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• 2019

Speech homomorphic encryption has become one of the key components in secure speech storing in the public cloud computing. The major problem of speech homomorphic encryption is the huge data expansion of speech cipher-text. To address the issue, this paper presents a speech homomorphic encryption scheme with less data expansion, which is a probabilistic statistics and addition homomorphic cryptosystem. In the proposed scheme, the original digital speech with some random numbers selected is firstly grouped to form a series of speech matrix. Then, a proposed matrix encryption method is employed to encrypt that speech matrix. After that, mutual information in sample speech cipher-texts is reduced to limit the data expansion. Performance analysis and experimental results show that the proposed scheme is addition homomorphic, and it not only resists statistical analysis attacks but also eliminates some signal characteristics of original speech. In addition, comparing with Paillier homomorphic cryptosystem, the proposed scheme has less data expansion and lower computational complexity. Furthermore, the time consumption of the proposed scheme is almost the same on the smartphone and the PC. Thus, the proposed scheme is extremely suitable for secure speech storing in public cloud computing.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.1019-1034
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• 2022

4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권5호
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• pp.780-787
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• 2018

This article presents a security module based on a field programmable gate array (FPGA) to mitigate man-in-the-middle cyber attacks. Nowadays, the FPGA is considered to be the state of the art in nuclear power plants I&C systems due to its flexibility, reconfigurability, and maintainability of the FPGA technology; it also provides acceptable solutions for embedded computing applications that require cybersecurity. The proposed FPGA-based security module is developed to mitigate information-gathering attacks, which can be made by gaining physical access to the network, e.g., a man-in-the-middle attack, using a cryptographic process to ensure data confidentiality and integrity and prevent injecting malware or malicious data into the critical digital assets of a nuclear power plant data communication system. A model-based system engineering approach is applied. System requirements analysis and enhanced function flow block diagrams are created and simulated using CORE9 to compare the performance of the current and developed systems. Hardware description language code for encryption and serial communication is developed using Vivado Design Suite 2017.2 as a programming tool to run the system synthesis and implementation for performance simulation and design verification. Simple windows are developed using Java for physical testing and communication between a personal computer and the FPGA.