물리적인 세계의 모든 사물들이 디지털화되고 통신이 이루어지는 사물인터넷(Internet of Things; IoT) 기술은 새로운 패러다임으로 부각되고 있고 편리하고 효율적인 생활을 제공할 것으로 기대되고 있다. 그러나 성공적인 기술의 실현을 위해서는 IoT 보안이라는 중요한 선결 이슈가 존재하며, 특히 인간과 직접 관계된 사물 통신이라는 점에서 프라이버시 보호는 더욱 중요시 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 보안과 프라이버시 위협에 대해 기술하고, 쇼단(인터넷에 연결된 라우터, 스위치, 공유기, 웹캠, IoT기기 등을 찾아주는 합법적인 백도어 검색엔진)을 통한 IoT 장비의 보안과 프라이버시 노출 가능성을 지적한다. 마지막으로 현재 많이 사용되고 있는 네트워크 카메라의 실제 사례들을 통해 프라이버시 보안 위협들을 비교하며 대응방안에 대해 기술한다.
A smart city is a massive internet of things (IoT) environment, where all terminal devices are connected to a network to create and share information. In accordance with massive IoT environments, millions of IoT devices are connected, and countless data are generated in real time. However, since heterogeneous IoT devices are used, collecting the logs for each IoT device is difficult. Due to these issues, when an IoT device is invaded or is engaged in malicious behavior, such as infection with malware, it is difficult to respond quickly, and additional damage may occur due to information leakage or stopping the IoT device. To solve this problem, in this paper, we propose identifying the attack technique used for initial access to IoT devices through MITRE ATT&CK, collect the logs that can be generated from the identified attack technique, and use them to identify the cause of malware infection.
Sultan Algarni;Khalid Almarhabi;Ahmed M. Alghamdi;Asem Alradadi
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.25-31
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2023
Fog computing diversifies cloud computing by using edge devices to provide computing, data storage, communication, management, and control services. As it has a decentralised infrastructure that is capable of amalgamating with cloud computing as well as providing real-time data analysis, it is an emerging method of using multidisciplinary domains for a variety of applications; such as the IoT, Big Data, and smart cities. This present study provides an overview of the security and privacy concerns of fog computing. It also examines its fundamentals and architecture as well as the current trends, challenges, and potential methods of overcoming issues in fog computing.
사물인터넷은 사람과 모든 사물이 언제 어디서나 서로 연결된 네트워크를 의미한다. 이것은 기기들이 데이터를 수집하고 서로 공유 및 분석하는 사물 간 능동적 상호작용을 의미하는 것으로 산업전반에 새로운 패러다임의 전환을 제안하게 된다. 특히 의료서비스 분야의 접목이 주목되고 있다. 사물인터넷 기술과 헬스케어 분야의 융합은 모바일 헬스와 웨어러블, 헬스케어 디바이스가 가져오는 변화를 모두 포괄하는 헬스케어 산업의 패러다임 혁신이 될 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 사물인터넷과 의료서비스 현황, 그리고 의료분야에서의 사물인터넷 활용사례를 분석한다. 그리고 사물인터넷 기반의 의료서비스의 가장 중요이슈가 되면서도 해결과제인 보안현황을 분석한다.
IoT(사물인터넷) 기술이 발전하여 적용 분야가 다양해지고 이에 따라 서비스를 이용하는 사용자 수도 크게 증가하였다. 수많은 IoT 디바이스들에 의해 발생되는 실시간 대용량 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 처리하는 것은 더 이상 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 응답시간을 최소화 하고 실시간 처리가 적합하도록 하는 포그 컴퓨팅이 제안되었다. 하지만 포그 컴퓨팅이라는 새로운 패러다임에 대한 보안 요구사항이 아직 정립되지 않았다. 이 논문에서는 포그 컴퓨팅에 대한 모델 정의와 정의된 모델에 대한 보안 요구사항을 정리하였다.
Alasmari, Moteb K.;Alwakeel, Sami S.;Alohali, Yousef
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.163-172
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2022
The interconnection of an enormous number of devices into the Internet at a massive scale is a consequence of the Internet of Things (IoT). As a result, tasks offloading from these IoT devices to remote cloud data centers become expensive and inefficient as their number and amount of its emitted data increase exponentially. It is also a challenge to optimize IoT device energy consumption while meeting its application time deadline and data delivery constraints. Consequently, Fog Computing was proposed to support efficient IoT tasks processing as it has a feature of lower service delay, being adjacent to IoT nodes. However, cloud task offloading is still performed frequently as Fog computing has less resources compared to remote cloud. Thus, optimized schemes are required to correctly characterize and distribute IoT devices tasks offloading in a hybrid IoT, Fog, and cloud paradigm. In this paper, we present a detailed survey and classification of of recently published research articles that address the energy efficiency of task offloading schemes in IoT-Fog-Cloud paradigm. Moreover, we also developed a taxonomy for the classification of these schemes and provided a comparative study of different schemes: by identifying achieved advantage and disadvantage of each scheme, as well its related drawbacks and limitations. Moreover, we also state open research issues in the development of energy efficient, scalable, optimized task offloading schemes for Fog computing.
사물인터넷망은 현재 많이 연구되어지고 있으며 발전되고 있다. 특히 사물인터넷망을 위한 보안 및 프라이버시 문제가 대두되고 있는 실정이다. 특히 사물인터넷망과 연결되는 디바이스 및 센서 등의 제한적인 하드웨어의 구성 및 경박단소한 기기 등으로 인하여 기존의 보안 알고리즘을 사용할 수 없어, 새로운 구조 및 개념의 경량한 암호 알고리즘이 요구되며 기기간의 인증 문제, 외부 해커로 부터의 침임탐지 기능 등을 강화한 새로운 개념의 프로토콜의 개발이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 보안적인 문제점을 분석하기 위하여 보안적인 특징, 요구사항을 분석하였다.
네트워크 환경의 개발과 고속화가 되면서 수많은 스마트 기기가 개발되고, 사람과 사물의 상호작용을 가능하게 하면서 고속화된 스마트사회를 구현할 수 있다. 사물인터넷의 수가 급증함에 따라 장치, 플랫폼 및 운영 체제, 통신 및 연결된 시스템에 대한 광범위한 새로운 보안 위험 및 문제점들이 부각되고 있다. 사물인터넷(Internet of Things)장비 들이 갖는 물리적인 특성상 기존 일반 시스템에 비해 크기가 작고 저전력, 저비용, 상대적으로 낮은 스펙으로 운용 제작되기 때문에 연산 및 처리 능력이 떨어져 기존 시스템에서 사용하던 보안 솔루션 적용에 한계가 있다. 또한 IoT(Internet of Things)기기들이 네트워크에 항상 연결되어 있는 특성에 따라 도청 및 데이터의 위 변조, 프라이버시 침해, 정보 유출, 비 인가된 접근, 루팅 및 업데이트 취약성 등 개인의 사생활 노출이나 국가의 중요 기밀과 시설에 대한 위협까지 중대한 보안상 문제들이 나타날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷(IoT)의 네트워크의 보안위협사례와 피해사례를 조사하고, 취약성을 시나리오를 통해 분석하여 사물인터넷에 의한 재산피해 최소화하기 위한 방안을 제시하였으며, 시나리오를 이용하는 방법으로 취약점을 분석하였다.
최근 5G 기술은 가상기술과 접목되어 사용자로부터 많은 호응을 얻고 있는 기술 중 하나이다. 그러나, 5G의 보안 문제는 완벽하게 해결하지 못한 상태이며 빠른 시일 안에 더 강력한 보안이 요구되어지고 있다. 본 논문에서는 5G 기반의 IoT 사용자에 대한 개인 프라이버시를 좀 더 안전하게 제공하기 위한 확률 기반의 계층구조로 접근 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 사용자가 개인적으로 생성한 2개의 랜덤 키를 이용하여 제 3자에게 IoT 사용자의 프라이버시를 노출시키지 않는 것이 목적이다. 제안 기법은 안전성과 효율성으로 모두 충족시키기 위해서 IoT 사용자의 프라이버시를 2계층으로 구분하여 인증하고 있다. 1단계에서는 IoT 사용자가 생성한 익명키를 사용하여 IoT 사용자가 중간 매체에 접근하는 것을 제어하고, 2단계에서는 서버에 등록된 IoT 사용자의 정보를 암·복호한다. 제안 기법은 확률적 기반으로 사용자의 프라이버시 정보를 계층화 한 후 계층화된 정보에 가중치를 할당하기 때문에 IoT 사용자의 프라이버시 보호의 정확성을 향상시켰다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.974-992
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2021
Recently, the healthcare field has undergone rapid changes owing to the accumulation of health big data and the development of machine learning. Data mining research in the field of healthcare has different characteristics from those of other data analyses, such as the structural complexity of the medical data, requirement for medical expertise, and security of personal medical information. Various methods have been implemented to address these issues, including the machine learning model and cloud platform. However, the machine learning model presents the problem of opaque result interpretation, and the cloud platform requires more in-depth research on security and efficiency. To address these issues, this paper presents a recent technology for Internet-of-Things-based (IoT-based) health big data processing. We present a cloud-based IoT health platform and health big data processing technology that reduces the medical data management costs and enhances safety. We also present a data mining technology for health-risk prediction, which is the core of healthcare. Finally, we propose a study using explainable artificial intelligence that enhances the reliability and transparency of the decision-making system, which is called the black box model owing to its lack of transparency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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