• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.137-150
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• 2012

사회적요구와 기술 개발로 체계적인 개인정보관리와 보안 지침강화에도 불구하고, 개인정보 유출과 침해의 문제는 다양한 형태로 나타나고 있다. 이러한 개인정보를 관리함에 있어, 어떠한 정보를 보호할 것인가 하는 문제는 민감한 핵심 요소이다. 본 논문에서는 개인정보를 구성하는 각 속성정보의 관리 정책을 결정할 기준으로 속성정보의 동적 보안수준 측정법을 제시한다. 동적 보안수준 측정법은 개인정보의 가변적 특성을 측정 요소로 채택한다. 이 기법을 적용함으로, 개인의 각 속성정보 보안수준의 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 정보관리 기능을 제공할 수 있다. 이는 기존 정보관리기법의 보안성을 더욱 높일 수 있으며, 통합 ID 관리 시스템이나 전자지갑과 같은 통합 시스템의 보안성 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권2호
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• pp.129-142
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• 2011

현재까지 서비스지향 아키텍처(SOA) 보안은 개별 표준들과 솔루션에 의한 대응에 집중해있을 뿐 전사적인 위험관리 차원의 통합적인 방법론은 부족한 실정이다. 따라서 SOA 보안 취약점 식별을 통한 다양한 보안 위협들에 대한 사전 분석과 대책 수립이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 SOA 취약성을 정량적으로 분석하기 위한 SOA 동적 특성을 이용한 메트릭 기반의 취약성 평가 방법을 제안한다. SOA를 구성하는 서비스들 사이의 실행시간 종속성을 측정하여 서비스와 아키텍처 수준의 취약성을 평가한다. 서비스 사이의 실행시간 종속성은 한 서비스가 취약할 때 다른 서비스들이 얼마나 영향을 받게 되는지를 분석하기 위해 사용되는 중요한 특징이다. 한 서비스가 공격에 노출될 때 그 서비스에 종속된 서비스들도 역시 공격가능성이 높아진다. 따라서 실행시간 종속성은 SOA 아키텍처 수준의 취약성에 대한 지표로 활용할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권4호
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• pp.1307-1323
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• 2014

With the exhaustion of global IPv4 addresses, IPv6 technologies have attracted increasing attentions, and have been deployed widely. Meanwhile, new applications running over IPv6 networks will change the traditional traffic characteristics obtained from IPv4 networks. Traditional models obtained from IPv4 cannot be used for IPv6 network monitoring directly and there is a need to investigate those changes. In this paper, we explore the flow features of IPv6 traffic and compare its difference with that of IPv4 traffic from flow level. Firstly, we analyze the differences of the general flow statistical characteristics and users' behavior between IPv4 and IPv6 networks. We find that there are more elephant flows in IPv6, which is critical for traffic engineering. Secondly, we find that there exist many one-way flows both in the IPv4 and IPv6 traffic, which are important information sources for abnormal behavior detection. Finally, in light of the challenges of analyzing massive data of large-scale network monitoring, we propose a group flow model which can greatly reduce the number of flows while capturing the primary traffic features, and perform a comparative measurement analysis of group users' behavior dynamic characteristics. We find there are less sharp changes caused by abnormity compared with IPv4, which shows there are less large-scale malicious activities in IPv6 currently. All the evaluation experiments are carried out based on the traffic traces collected from the Northwest Regional Center of CERNET (China Education and Research Network), and the results reveal the detailed flow characteristics of IPv6, which are useful for traffic management and anomaly detection in IPv6.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권4호
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• pp.470-485
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• 2003

멀티미디어 데이타중에서 오디오데이타를 이용한 상용화된 오디오 스테가노그라피(audio steganography) 소프트웨어들은 시각적인 측면에서 비밀 메시지가 은닉되어 있다는 것을 쉽게 인지할 수 있다는 것과 숨길 정보의 크기에 제한이 있다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 동적으로 메시지를 은닉하는 방법을 제안하였다. 또한 비밀 메시지의 보안수준을 향상시키기 위해 파일 암호화 알고리즘도 적용하였다. 본 논문에서는 제안한 오디오 스테가노그라피를 수행해주는 StegoWaveK시스템을 상용화된 오디오 스테가노그라피 시스템의 5가지 측면으로 비교 분석하였으며, 성능면에서 우수함을 보였다. StegoWaveK는 상용화된 시스템에 비해 시각적 공격 측면이나 은닉할 메시지 크기 측면에서는 좋으나 인터페이스 측면에서는 사용자 위주의 편리성을 제공할 수 있도록 보완되어야 한다. 그리고 StegoWavek와 상용화된 시스템이 견고성이 약하다는 단점을 보완해야 하며, 다양한 멀티미디어 데이타를 이용한 스테가노그라피로의 추후연구가 필요하다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권1호
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• pp.57-68
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• 2023

Bridge hangers, such as those in suspension and cable-stayed bridges, suffer from cumulative fatigue damage caused by dynamic loads (e.g., cyclic traffic and wind loads) in their service condition. Thus, the identification of damage to hangers is important in preserving the service life of the bridge structure. This study develops a new method for condition assessment of bridge hangers. The tension force of the bridge and the damages in the element level can be identified using the Bayesian optimization method. To improve the number of observed data, the additional mass method is combined the Bayesian optimization method. Numerical studies are presented to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The influence of different acquisition functions, which include expected improvement (EI), probability-of-improvement (PI), lower confidence bound (LCB), and expected improvement per second (EIPC), on the identification of damage to the bridge hanger is studied. Results show that the errors identified by the EI acquisition function are smaller than those identified by the other acquisition functions. The identification of the damage to the bridge hanger with various types of boundary conditions and different levels of measurement noise are also studied. Results show that both the severity of the damage and the tension force can be identified via the proposed method, thereby verifying the robustness of the proposed method. Compared to the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and nonlinear least-square method (NLS), the Bayesian optimization (BO) performs best in identifying the structural damage and tension force.