International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.399-408
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2021
Information security reports four types of basic attacks on information. One of the attacks is named as fabrication. Even though mobile devices and applications are showing its maturity in terms of performance, security and ubiquity, location-based applications still faces challenges of quality of service, privacy, integrity, authentication among mobile devices and hence mobile users associated with the devices. There is always a continued fear as how location information of users or IoT appliances is used by third party LB Service providers. Even adversary or malicious attackers get hold of location information in transit or fraudulently hold this information. In this paper, location information fabrication scenarios are presented after knowing basic model of information attacks. Peer-to-Peer broadcast model of location privacy is proposed. This document contains introduction to fabrication, solutions to such threats, management of fabrication mitigation in collaborative or peer to peer location privacy and its cost analysis. There are various infrastructure components in Location Based Services such as Governance Server, Point of interest POI repository, POI service, End users, Intruders etc. Various algorithms are presented and analyzed for fabrication management, integrity, and authentication. Moreover, anti-fabrication mechanism is devised in the presence of trust. Over cost analysis is done for anti-fabrication management due to nature of various cryptographic combinations.
사물인터넷 IoT를 넘어선 지능형사물인터넷 AIoT의 발달로 산업 분야가 전반적으로 변해가고 있다. 또한, 4차 산업 혁명 시대가 도래함 에 따라 자동차 산업 분야에서도 획기적인 변화와 발전이 이루어지고 있는데, 그 대표적인 예시가 바로 "자율주행자동차"라고 할 수 있다. 자율주행자동차에 대한 국내외적 관심이 높아짐에 따라 유관기관들의 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있고, 실제로 많은 발전을 이루었으며 제한적이나마 상용화 단계로 까지 발전하였다. 하지만, 운전자가 아닌 자동차에 장착된 다양한 센서 들을 활용하여 데이터를 수집, 분석하여 제어하는 자율주행 자동차의 구조 상 보안에 대한 다중화 된 장치가 미흡하여 해킹에 고스란히 노출되는 경우가 많다. 이 경우, 운전자뿐만 아니라 주변 환경에도 위협이 될 수 있기 때문에 본 논문에서는 자율주행 자동차의 시스템 보안 향상을 위한 새로운 데이터 처리 기능을 제안하고자 한다.
최근 IoT(Internet of Things) 기기를 위한 근거리 무선 네트워크 시스템이 널리 활용되면서 점차 보안의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 호환 WPAN 기기를 위한 낮은 복잡도를 갖는 128-bit AES-$CCM^*$ 하드웨어를 효율적으로 구현하였다. WPAN 기기에서는 하드웨어 자원과 전력 소모가 매우 제한되기 때문에, 다양한 최적화 기법을 적용하여 낮은 복잡도를 갖는 AES-$CCM^*$ 하드웨어를 구현해야 한다. 본 논문은 하드웨어의 복잡도를 줄이기 위해 composite field 연산을 채택하면서 8-bit 데이터 패스를 갖는 folded AES processing core를 제안한다. 또한 IEEE 802.15.4 표준에서 정의된 $CCM^*$ 모드를 지원하기 위해 적은 하드웨어 자원을 사용하며 응답시간이 빠른 토글 구조의 AES-$CCM^*$ 제안한다. 본 논문에서 제안된 AES-$CCM^*$ 하드웨어는 기존의 하드웨어의 57%에 해당하는 게이트 수로 구현가능하다.
사물인터넷에 대한 관심이 증가하면서 사물인터넷에 적합한 여러 보안 기술들이 연구되고 있다. 특히 디바이스 센서 네트워크 영역에서는 사물인터넷의 특성상 저사양 디바이스의 사용이 증가하고 다양화되었다. 그러나 현재의 인증 기술등의 보안 기술을 저전력 저사양 디바이스에 그대로 적용하기에 어려움이 있고, 이로 인해 보안 위협도 증가하였다. 따라서 사물인터넷의 센서 네트워크 통신상의 엔티티간 인증 프로토콜이 연구되고 있다. 2014년 Porambage 등은 타원곡선 암호 알고리즘에 기반한 센서 네트워크 인증 프로토콜을 제안하여 사물인터넷 환경의 안전성을 향상하고자 하였지만, 취약성이 존재하였다. 이에 따라 본 논문에서는 Porambage 등이 제안한 타원곡선 암호 알고리즘 기반 인증 프로토콜의 취약성을 분석하고, 사물인터넷 환경에서 센서 네트워크에 대한 개선된 인증 프로토콜을 제안한다.
모바일 장치와 IoT의 보안 프로토콜 구현에 적합한 경량 보안 SoC 설계에 대해 기술한다. Cortex-M0을 CPU로 사용하는 보안 SoC에는 타원곡선 암호 (elliptic curve cryptography) 코어, SHA3 해시 코어, ARIA-AES 블록 암호 코어 및 무작위 난수 생성기 (TRNG) 코어 등의 하드웨어 크립토 엔진들이 내장되어 있다. 핵심 연산장치인 ECC 코어는 SEC2에 정의된 20개의 소수체와 이진체 타원곡선을 지원하며, 부분곱 생성 및 가산 연산과 모듈러 축약 연산이 서브 파이프라인 방식으로 동작하는 워드 기반 몽고메리 곱셈기를 기반으로 설계되었다. 보안 SoC를 Cyclone-5 FPGA 디바이스에 구현하고 타원곡선 디지털 서명 프로토콜의 H/W-S/W 통합 검증을 하였다. 65-nm CMOS 셀 라이브러리로 합성된 보안 SoC는 193,312 등가 게이트와 84 kbyte의 메모리로 구현되었다.
폐쇄적으로 운영되던 과거의 기반시설과 달리 현재의 기반시설 네트워크는 IoT 기기와 외부 망과의 연계를 통한 효율적인 관리 시스템을 도입하고 있다. 이를 통해 과거의 기반시설 네트워크에 비해 생산성과 관리의 효율은 증대 될 수 있으나 외부 망과의 연계 접점이 생김에 따라 S/W 취약점과 이를 악용한 사이버 보안 이슈가 발생할 수 있으며 이에 대응하기 위한 사이버보안 가이드라인은 필수적이다. 그러나 각 기관에서 적합한 사이버보안 가이드라인을 개발하는 것이 용이하지 않아 정부 기관에서 작성한 사이버보안 점검 리스트를 활용하고 있으며 이는 각 기반시설 네트워크의 특징을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기반시설 네트워크의 특징을 반영한 사이버 보안 가이드라인을 개발을 위해 NIST CSF[2], DoE C2M2[3] 등 주요 국가의 사이버보안 가이드라인 관련 표준과 기반시설 네트워크를 분석하고 이를 통해 기반시설 네트워크 사이버보안 가이드라인 개발 방안을 도출하고 검증방안을 제시하였다.
최근 IoT 및 휴대용 통신 단말에 각종 서비스가 연동되면서 해당 디바이스의 보안 취약점을 악용한 사이버 공격이 급증하고 있다. 특히 지능형 지속위협(APT) 공격을 통해 대단위 네트워크 환경에서 이기종 형태의 디바이스를 대상으로 한 사이버 공격이 급증하고 있다. 따라서 침해사고 발생시 대응 체계의 유효성을 향상시키기 위해서는 위협 분석 및 탐지 성능이 향상되도록 수집된 아티팩트 데이터에 대한 데이터 보완(Data Enrichment) 메커니즘을 적용할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 침해사고 분석을 위해 수집된 아티팩트를 대상으로 기존의 사고관리 프레임워크에서 수행하는 데이터 보완 공통 요소를 분석하여 실제 시스템에 적용 가능한 특징 요소를 도출하고, 이를 토대로 개선된 사고분석 프레임워크 프로토타입 구조를 제시하였으며 도출된 데이터 보완 확장 요소의 적합도를 검증하였다. 이를 통해 이기종 디바이스로부터 수집된 아티팩트를 대상으로 사이버 침해사고 분석 시 탐지 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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.
부채널 공격은 암호 장비의 물리적인 정보를 기반으로 내장된 암호 알고리즘을 공격하는 방법이다. 대표적인 부채널 공격 대응방법인 마스킹 기법은 암호 알고리즘의 라운드 중간 값에 임의의 마스킹 값을 연산하는 방법이다. 하지만 암호 알고리즘의 모든 라운드에 마스킹 연산이 적용되면 암호화 과정에 과부하가 발생 할 수 있다. 따라서 IoT(Internet of Things), 웨어러블 디바이스 등과 같은 경량 장비에는 마스킹 기법을 암호 알고리즘의 일부 라운드에만 적용하는 축소 마스킹 기법을 사용하는 것이 현실적이다. 본 논문에서는 축소 마스킹 기법이 적용된 SIMON 패밀리에 대한 해밍 웨이트 필터링을 이용한 공격 방법을 소개하고, 실제 프로그래밍을 통해 첫 라운드 키 복구가 가능함을 보인다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.221-228
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2021
Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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