본 연구에서는 행정안전부의 전자정부 소프트웨어 개발 운영자를 위하여 2012년에 발표한 소프트웨어 개발보안 가이드를 개선하기 위한 방안을 제안하였다. 개선 방안은 취약점 관점이 아닌 코딩 규칙 관점으로 개발보안 가이드를 구성하는 것이다. 이를 위해 보안약점과 코딩 규칙, 이를 진단하기 위한 진단도구의 상관관계를 연구하였다. 제안된 개발보안 가이드를 사용하게 되면 코딩 규칙을 준수함으로써 보안약점 감소 효과를 거둘 수 있을 것이다. 기존의 개발 보안 가이드가 개발자에게 보안약점이 없는 프로그램을 개발하도록 하는 달성하기 어려운 책임을 지우는 것에 반해, 본 논문에서 제안하는 개발보안 가이드는 프로그래머의 책임을 코딩 규칙을 준수하도록 하는 것으로 제한할 것이다.
스마트 시대로 진입하면서, 다양한 임베디드 소프트웨어, 특히 SCADA 소프트웨어와 자동차 소프트웨어 등은 신뢰도와 고 안전성뿐만이 아니라 높은 보안성도 중요하게 되었다. 따라서 해커가 공격하는 데 사용하는 소프트웨어 취약점(vulnerability)의 근본 원인인 소프트웨어 보안 약점(weakness)을 개발 단계에서 제거하는 것이 매우 중요하게 되었다. 기능성 중심의 MISRA-C와 같은 코딩 룰은 보안성 중심의 시큐어 코딩규칙으로 확대가 될 필요가 있다. 본 논문에서는 고 안전성 소프트웨어의 데모용으로 개발 중인 원자력 관련 소프트웨어를 CERT-C 시큐어 코딩 규칙으로 조사하여 얼마나 많은 보안약점을 내재하고 있는 지를 분석하여, 이러한 보안약점을 소프트웨어 개발 시에 제거하는 방법에 대하여 제안한다.
최근 소프트웨어 보안성 강화를 위해 소프트웨어 개발단계에서 보안취약점의 원인인 보안약점을 제거하기 위한 정적분석 기반의 도구를 많이 활용하고 있다. 따라서, 보안약점 진단도구는 다양한 보안약점을 진단할 수 있는 진단규칙을 보유하는 것이 필요하다. 2011년부터 2012년까지 국내 주요 정보화사업으로 개발된 소프트웨어에서 발견된 상위 5개의 보안약점은 연도별 상위 10개 보안약점의 76%에 해당된다. 소프트웨어 개발시 상위 5개의 보안약점만 적절히 조치하여도 소프트웨어 보안성이 많이 개선될 수 있다. 본 논문은 많이 활용되고 있는 공개용 진단도구인 PMD를 대상으로 주요 보안약점에 대한 진단규칙과 이에 대한 성능시험 결과를 제시한다.
Official nursing education of Korea under Japanese rule began in order to make the communication possible among Japanese medical men and Korean patients. It could generate high standard nurses from the beginning. Nurses licensure began in 1914 and the graduates of official nursing schools could get nurses licensure without further test. Official nursing education became the standard of R.N. education. The curriculum emphasized on Japanese and ethics first, and in order to produce nurse, practice second. In 1920 the shortage of nurse became serious problem, so the Japanese colonial authorities set up 5 official nursing school in large scale. In 1922 they revised the relevant laws and regulations to make the nursing licensure pass all over Japanese ruling area. 8-year preliminary education and 2 year curriculum became standard of official nursing education after then. Other nursing schools should satisfy this standard to let their graduate get nurses licensure without further test. Curriculum was revised to satisfy the dual goal of 'good housewife' and 'good nurse'. Every official nursing school tried to raise educational standard Nursing science was specialized and more emphasis was put on the occupational education. From the late 1930s, Japanese desperately needed additional manpower to replenish the dwindling ranks of their military and labor forces. They tried to produce more nurses by increase nursing school. Students had to do wartime work instead of study. Younger students could enter nursing school, and general school could produce R.N. In conclusion, nursing education of Korea under Japanese rule was determined by the official nursing education. The Japanese colonial authorities lead the official nursing education. It made nursing education fixed early and produced high standard R.N. But it made nursing education withdraw in late Japanese rule period. Nursing education of Korea began quite weak in the need of nursing and Korea herself. The weakness became a subject of nursing education of Korea after Japanese rule to produce better R.N..
Seop-Gye divided up the constitution's strength and weakness, and so he cured disease by the 'cold and heat'. 'deficiency and excessiveness' means on the basis of the YINㆍYANG of constitution. He classified constitution with pathogenesis grounding in body formal distinction, flesh hardness and softness, face color and form, skin color. Therefore he grasped the rule of constitution connected with physiological function and pathological distinction, applied the rule of constitution in the diagnosis and cure of the chronic & epidemic febrile disease.
본 논문에서는 기존의 네트워크 기반의 침입탐지 시스템인 Snort에 존재하는 취약성을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 현재 룰 기반의 침입탐지 시스템인 Snort에서는 룰 자체를 보호하기 위한 방법을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 해쉬함수를 이용하여 룰 자체에 대한 보호를 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 이러한 기법을 통하여 룰 자체에 대한 무결성과 기밀성을 제공할 수 있을 것이다.
저수지 운영의 기초가 되는 운영률은 대부분 과거기록 유입량중 최대 혹은 최소의 극한치 자료를 이용하거나 평균치 자료를 이용하여 도출하기 때문에 실제 운영에서 발생할 수 있는 불확실성에 대처한 기대편익 산정이나 운영방안 수립에는 적절히 이용할 수 없다. 또한 지금까지 개발된 대부분의 운영률은 유입량을 포함하여 모든 운영변수를 이미 알고 있다는 확정론적 방법에 기초하고 있어 유입량의 불확실성을 반영하지 못하는 단점이 있다. 이를 개선할 수 있는 방법으로 추계학 분석기법에 의한 운영률을 개발할 수 있는데 이는 저수지 상태방정식의 구성요소인 유입량의 추계학적 특성을 시계열상에서 이산화된 천이확률로 처리하여 모형에 적용할 수 있다. 확정론적 방법에 의한 저수지 운영방안을 개선시키기 위하여 추계학적 방법에 의한 저수지 운영률을 개발하였다. 본 연구에서는 이와같은 방법론에 따른 양해 추계학적 동적계획기법을 이용하여 충주 저수지 시스템의 최적 운영 방안을 마련하였다. 개발된 운영률을 홍수기를 제외하고는 Lag-1 Markov 모형의 기본가정을 충실히 따르고 있어 저수지 운영률로의 이용이 가능하며, 운영단계의 유입량을 적절히 예측할 수 없는 현실에서 전단계의 유입량과 적용단계의 저류량만을 이용하는 저수지 운영률의 개발이 가능하다.
시큐어코딩은 악의적인 공격 혹은 예상치 못한 오류에 대한 강인함을 제공해줄 수 있는 안전한 코딩 기법으로 정적분석도구의 지원을 통해 취약한 패턴을 찾아내거나 오염 데이터의 유입 가능성을 발견한다. 시큐어코딩은 정적기법을 적극적으로 활용하는 만큼 룰셋에 의존적이라는 단점을 가지며, 정적분석 도구의 복잡성이 높아지는 만큼 정확한 진단이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 시큐어코딩을 지원하는 목적으로 기계학습 기법 중 DNN과 CNN, RNN 신경망을 이용하여 개발보안가이드 상의 주요 보안약점에 해당하는 패턴을 학습시키고 분류하는 모델을 개발하며 학습 결과를 분석한다. 이를 통해 기계학습 기법이 정적분석과 더불어 보안약점 탐지에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
XML은 문서의 데이터 포맷 표현을 향상시키는데 중점을 두고 만들어졌기 때문에 문서 변조 및 데이터 삭제 등의 공격에 취약한 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점에 대한 해결책으로 XML Signature, XML Encryption, XML 접근 제어와 같은 다양한 해결책이 제시되었지만 XML 암호화로 인한 구조적인 XML 유효성 위반 문제 및 DTD 공격에 대한 해결책 부재 등의 문제점이 해결되지 않고 있다. 본 논문에서는 유효성과 암호화를 동시에 만족시켜줄 수 있는 방법으로 XML 스키마를 이용하는 방법을 제안하였다. XML 스키마는 정형 XML 문서에 대해서도 지원이 가능하며, XML 문서에 대한 메타 정보를 담고 있으므로 따로 DTD를 필요로 하지 않는다. 또한 각각의 XML 문서에 대하여 동적인 생성이 가능하며 자체 유효성 검사 규칙을 가지고 있으므로 DTD 기반 XML 문서의 암호화에 대한 확장성이 뛰어난 장점을 가지고 있다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권3호
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pp.183-192
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2017
k-nearest neighbor (K-NN) is a well-known classification algorithm, being feature space-based on nearest-neighbor training examples in machine learning. However, K-NN, as we know, is a lazy learning method. Therefore, if a K-NN-based system very much depends on a huge amount of history data to achieve an accurate prediction result for a particular task, it gradually faces a processing-time performance-degradation problem. We have noticed that many researchers usually contemplate only classification accuracy. But estimation speed also plays an essential role in real-time prediction systems. To compensate for this weakness, this paper proposes correlation coefficient-based clustering (CCC) aimed at upgrading the performance of K-NN by leveraging processing-time speed and plurality rule-based density (PRD) to improve estimation accuracy. For experiments, we used real datasets (on breast cancer, breast tissue, heart, and the iris) from the University of California, Irvine (UCI) machine learning repository. Moreover, real traffic data collected from Ojana Junction, Route 58, Okinawa, Japan, was also utilized to lay bare the efficiency of this method. By using these datasets, we proved better processing-time performance with the new approach by comparing it with classical K-NN. Besides, via experiments on real-world datasets, we compared the prediction accuracy of our approach with density peaks clustering based on K-NN and principal component analysis (DPC-KNN-PCA).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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