• 정보보호학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.31-40
• /
• 2014

국내에서는 공개키 기반구조(PKI, Public Key Infrastructure)를 도입하여, 온라인상에서 안전한 정보 전송과 신원확인을 위해서 인증서 기반의 전자서명 인증체계를 구축하여 서비스를 제공하고 있다. 하지만 인증의 기본이 되는 온라인상의 개인 인감 증명서라고 할 수 있는 인증서는 사용자들이 쉽게 접근하고 복사할 수 있는 위치에 저장되어 있어, PC에 설치된 악성 프로그램이이나 웹 계정 해킹 등과 같은 공격에 의해 유출 될 수 있는 위험이 존재한다. 또한 개인키 패스워드는 키보드보안기능을 무력화 시킨 후 로깅 툴 등에 의해서 노출될 수 있기 때문에 인증서 파일이 유출되는 경우, 금전적인 피해와 불법 인증을 통한 사회적인 범죄가 발생할 수 있는 위험이 존재한다. 본 논문에서는 인증서와 개인키 파일 유출로 인한 피해를 예방하기 위해 해당 키 파일들을 Device에 의존적인 키로 암호화함으로서 안전하게 저장하고, 유출 되더라도 다른 Device에서 사용할 수 없도록 하는 기법을 제안한다.

• 융합보안논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.99-107
• /
• 2022

최근 스마트 홈 가전 및 사물인터넷(IoT) 기기들의 사용량이 증가되고 있으나 모바일 서비스들을 통해 이를 이용하는 과정에서의 해킹, 신분도용, 정보유출, 개인 프라이버시의 심각한 침해 및 비정상 접속, 사용자의 오조작이 증가되고 있으며, 그 사실 여부를 확인하거나 입증할 방법이 매우 미흡한 상황이다. 특히, 스마트 홈에서 사용하는 IoT기기에서는 사양과 환경 등 많은 제약이 따르기 때문에 컴퓨터에서의 인터넷 보안 수준을 똑같이 제공하기 어렵다. 이러한 스마트 홈 IoT기기에서도 해킹 및 사용자 권한 탈취, 이상 조작으로 인한 사고예방, 기기조작에 대한 감사기록을 강화할 수 있도록 모바일 단말과 IoT기기 간에 보안인증의 관리기능을 가지는 클라우드 보안인증 플랫폼의 구축방안을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제31권6호
• /
• pp.1115-1126
• /
• 2021

본 논문에서는 이름과 학번, 학과, 안면 사진 등이 포함된 기존의 플라스틱 카드형 학생증에서 자기 주권 신원(Self Sovereignty Identity, SSI)을 보장하기 위한 모바일 학생증을 구현하였다. 구현된 모바일 학생증은 플라스틱 학생증을 분실하여 신원이 노출되는 문제점을 해결하고 스마트폰 단말기에서 애플리케이션을 통한 전자 학생증으로 편의성에 특화된 블록체인의 분산 ID(Decentralized Identity, DID) 기반으로 개발된 FRANCHISE 모델의 구조와 프로세스를 갖추고 있다. 또한, 개인에 의한 개인정보 제어로 안전성을 보장하며. 스마트폰을 이용함으로써 편리하게 학생의 신분을 증명할 뿐만 아니라 교내 행사 참여, 온라인 인증, 다른 학교 간의 교류 등 다양한 서비스 확장이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.610-616
• /
• 2010

본 논문에서는 바이오인식 시스템에 있어서, 바이오인식 정보와 개인식별 정보가 분리되어 운영되는 상황에서 이들이 결합되어야 할 때, 이들이 보안조건을 만족하도록 안전하게 결합 될 수 있는 방안에 대해서 다룬다. 패스워드를 이용한 개인인증과 같은 단순한 개인인증 방법의 단점으로 지적되어온 타인에 의한 도용 등의 단점을 극복하고자, 개인마다 타고난 신체적 행동적 특성을 이용하는 바이오인식시스템은 바이오인식 정보자체가 또 다른 개인정보의 하나이며, 더욱이 이들 정보가 개인을 식별할 수 있는 다른 정보들과 결합하여 사용될 경우, 특정개인을 식별할 수 있는 유일식별자로 사용될 수 있기 때문에 결합단계에서 안정적인 방법이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 이와 관련하여 바이오인식 정보와 개인식별 정보를 보관하는 데이터베이스의 분리운영 환경에서 이들을 공통으로 가리킬 수 있는 공통 식별자의 생성과 운영방안 그리고 각각의 데이터베이스의 무결성을 점검하는 방법을 안전한 채널과 불안전한 채널의 경우로 나누어서 각각의 운영 방안을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
• /
• pp.607-610
• /
• 2008

Phishing is a form of online identity theft that aims to steal sensitive information such as online banking passwords and credit card information from users. Phishing scams have been receiving extensive press coverage because such attacks have been escalating in number and sophistication. According to a study by Gartner, Many Internet users have identified the receipt of e-mail linked to phishing scams and about 2 million of them are estimated to have been tricked into giving away sensitive information. This paper presents a novel browser extension, AntiPhish, that aims to protect users against spoofed web site-based phishing attack.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
• /
• 한국기술혁신학회 2004년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
• /
• pp.239-244
• /
• 2004

피싱(Phishing)이란 '위장 홈페이지를 만들어 불특정 다수의 이메일 사용자에게 메일을 보내는 수법으로 수신자의 개인정보를 빼내 금융범죄에 악용하는 행위'를 말한다. 기존의 스팸메일 둥과 달리 피싱은 이메일 사용자에게 금융, 신용 피해를 줄 수 있어 개인에게 미치는 피해가 심각한 경우가 발생할 수 있다. 이에 대응하여, 미국에서는 'SB California SB 1386' 등의 법안을 제정하고, 'Coalition on Online Identity Theft' 등의 조직을 결성하는 등 피싱으로 인한 피해 예방 및 대처를 위해 적극적으로 노력하고 있다. 국내에서도 금융기관과 기업에서의 주의 메일 발송, 홈페이지에의 피싱 주의 안내문 게시 둥의 방법으로 대응하고 있으나, 피싱으로 인한 피해를 예방하기에는 미진한 것으로 여겨진다. 이에 본 고에서는 미국을 중심으로 한 피싱에 대한 피해.대응현황과 국내 대응방안에 대해 살펴본다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제5권3호
• /
• pp.40-46
• /
• 2016

The internet allows the information to flow at anywhere in anytime easily. Unfortunately, the network also becomes a great tool for the criminals to operate cybercrimes such as identity theft. To prevent the issue, using a very complex password is not a very encouraging method. Alternatively, keystroke dynamics helps the user to solve the problem. Keystroke dynamics is the information of timing details when a user presses a key or releases a key. A machine can learn a user typing behavior from the information integrate with a proper machine learning algorithm. In this paper, we have proposed mini-batch ensemble (MIBE) method which does the preprocessing on the original dataset and then produces multiple mini batches in the end. The mini batches are then trained by a machine learning algorithm. From the experimental result, we have shown the improvement of the performance for each base algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.111-116
• /
• 2018

Recently, IoT and Big Data dealing with voluminous and complex sensitive information is one of the key issues in the era of the 4th industrial revolution. There have been a lot of studies to store the collected and processed sensitive information safely in storage data. Especially biometric information, if it is leaked and becomes identity theft, is hard to be corrected and results in serious event. To fix the problem, methods such as FIDO or KFTC have been proposed. In this paper, we propose a modified method of TTAK.KO-12.0098 according to the environment of this paper and propose a method of safely storing the generated disposable template in a block chain. We show that our method is better by comparing the existing method and the security analysis.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권9호
• /
• pp.358-368
• /
• 2022

Social media is a window for everyone, individuals, communities, and companies to spread ideas and promote trends and products. With these opportunities, challenges and problems related to security, privacy and rights arose. Also, the data accumulated from social media has become a fertile source for many analytics, inference, and experimentation with new technologies in the field of data science. In this chapter, emphasis will be given to methods of trend analysis, especially ensemble learning methods. Ensemble learning methods embrace the concept of cooperation between different learning methods rather than competition between them. Therefore, in this chapter, we will discuss the most important trends in ensemble learning and their applications in analysing social media data and anticipating the most important future trends.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권6호
• /
• pp.99-106
• /
• 2023

Now a days, large volumes of data is accumulating in every field due to increase in capacity of storage devices. These large volumes of data can be applied with data mining for finding useful patterns which can be used for business growth, improving services, improving health conditions etc. Data from different sources can be combined before applying data mining. The data thus gathered can be misused for identity theft, fake credit/debit card transactions, etc. To overcome this, data mining techniques which provide privacy are required. There are several privacy preserving data mining techniques available in literature like randomization, perturbation, anonymization etc. This paper proposes an Enhanced Hybrid Privacy Preserving Data Mining(EHPPDM) technique. The proposed technique provides more privacy of data than existing techniques while providing better classification accuracy. The experimental results show that classification accuracies have increased using EHPPDM technique.