이 논문에서는 디지털 인감이라는 보안 도구를 제안한다. 디지털 인감은 종이에 출력된 바코드를 스캔하고, 스캔한 바코드 데이터와 그 데이터에 대한 HMAC 태그를 디스플레이 장치에 출력한다. 생성된 HMAC 태그는 온라인 또는 오프라인에서 사용자 본인을 확인하거나 메시지의 인증에 사용될 수 있다. 우리는 디지털 인감을 온라인 뱅킹에 적용하여 보안카드나 OTP의 부족한 점을 보완할 수 있는지에 대해 검토한다. 또한 오프라인 차용증에 일반 인감대신 사용하여 인감의 위조 가능성을 낮출 수 있는지도 검토한다.
스마트 기기에서 지문 인증은 가장 널리 쓰이는 생체 인증 방식이지만 스마트 기기의 특성에 의해 위조 지문에 취약하다. 본 논문에서는 먼저 기기 사용 후 남은 지문 흔적인 스머지를 활용하여 정당한 사용자의 협조 없이 위조 지문을 만들고 실제 상용 스마트폰의 지문 인증 통과가 가능함을 검증하였다. 이러한 스머지 기반 공격을 방지하기 위한 기술적 대응 방법으로 터치 스크린 위에서 지문 인증을 수행하고 UI를 옆으로 끌어서 지문 흔적을 제거하는 방법인 under-screen Touch ID with slide bar가 제안된 바 있다. 본 논문에서는 앞서 제안한 공격 방법과 이에 대한 대응 방법에 관한 사용자 인식을 61명 규모 사용자 설문 연구를 통해 분석하였다.
본 논문에서는 인터넷 장치의 보안을 위해 경량 대칭 암호화와 경량 인증을 통합 한 하드웨어 아키텍처를 제안한다. 암호화 핵심은 PRESENT 알고리즘과 제안된 새로운 경량 암호화 알고리즘으로 구성된다. 또한 HB 및 HB +, HB-MP, HB-MP + 인증 알고리즘들을 포함한다. 통합 보안 시스템은 Verilog HDL을 사용하여 설계되었으며 Modelsim SE 및 Xilinx Design Suite 14.3 프로그램을 사용하여 검증 및 합성되었다. 제안하는 암호화 코어 하드웨어 구조는 Spartan6 FPGA 장치에서 합성한 결과 189Mhz 주파수와 1130개 슬라이스를 가진다.
모바일 스마트 기기 이용자의 급격한 증가는 스마트 기기의 활동 범위를 크게 확장하는 계기가 되었다. 이러한 스마트 기기는 기존의 모바일 기기와 달리 기기 사용자의 다양한 비밀 정보를 관리 사용하고 있어 높은 보안요구사항을 갖는다. 그러나 현재 스마트 기기에서 제공하는 인증 기법들은 최근의 스마트 기기를 대상으로 하는 보안 공격 유형들 중 사회 공학 공격에 해당하는 엿보기, 레코딩, 스머지와 같은 공격에 취약하다. 이에 본 연구에서 우리는 사회공학 공격에 강인하면서도 충분히 사용자 편의성을 고려한 새로운 방식의 인증 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 그래픽 기반 인증 기법과 텍스트 기반 인증 기법을 혼합 적용하여 보안 안전성이 높으며 여타 그래픽 기반 기법과 달리 암호의 기억이 용이하다.
바이오메트릭 정보를 이용한 인증방식은 사용자의 신체정보를 이용하여 신원을 확인 하고 시스템의 접근을 허가한다. 요즘 들어, 패스워드나 보안토큰을 단독으로 이용하는 방식보다는 하나이상의 고유한 신체적, 행동적 형질에 기반하여 개인의 생체 정보인 지문, 홍채 얼굴, 정맥 등을 활용하는 방식이 점차 증가하고 있는 추세이다. 2013년 Althobati 등이 WSN(Wireless Sensor Networks) 환경에 적합한 바이오메트릭 정보를 이용한 사용한 사용자 인증 스킴을 제안하였다. 그러나 그들이 제안 프로토콜은 데이터 무결성에 대한 위협과 바이패싱 게이트웨이 공격에 취약하여 상호인증을 달성할 수 없었다. 본 논문은 이전에 제안된 논문의 취약점을 개선하여 WSN 환경에 적합한 안전한 프로토콜을 제안하였다
최근 생체 인증 기술이 발전함에 따라 생체 인증을 이용한 사용자 인증 기법들이 많아지고 있다. 기존에 존재하는 ID/PW 등 다양한 인증 기법에는 다양한 문제점이 제시되고 있다. 따라서 최근에는 2차 인증을 도입하여 보안성을 높이는 방식을 채택하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 근거리 무선 장치(Beacon)와 다양한 생체 인증방식 중 심장의 전기적 생체신호를 이용하여 위·변조가 매우 어려운 특징을 가진 ECG를 이용하여 사용자의 신원 인증과 이상징후를 탐지할 수 있는 사용자 인증 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 손목에 장착 가능한 웨어러블 디바이스 형태의 ECG 측정 도구를 통해 기록한 ECG 데이터와 데이터베이스에 블록체인 형태로 저장된 신원 정보 및 생체데이터를 비교하여 일차적으로 신원을 확인하고 비콘(Beacon)을 활용하여 사용자의 위치를 파악함으로써 사용자의 이상징후를 탐지하고자 한다.
본 논문에서는 2022년에 Hussain et al.이 제안한 DRM을 위한 인증 프로토콜에 대해 분석하고, 개선된 해결방법을 제시한다. Hussain et al.은 자신들의 인증 프로토콜이 중간자 공격과 재생 공격, 그리고 상호 인증을 보장한다고 주장하였다. 그러나 본 논문에서 Hussain et al.의 인증 프로토콜을 분석한 결과, Hussain et al.의 인증 프로토콜은 그들이 지적하였던 Yu et al.의 인증 프로토콜의 문제점인 내부자 공격 문제가 여전히 존재한다. 이로 인하여 내부 공격자가 모바일 기기의 정보를 획득할 경우 사용자 가장 공격 등도 가능하였다. 또한 사용자의 ID 형식 확인 부재의 문제와 서버와 사용자간의 디지털 컨텐츠의 비밀키 불일치의 문제점이 존재하였다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 개선된 해결방법을 제안한다. 개선된 해결방법을 본 논문에서 분석한 결과, 스마트카드 공격, 내부자 공격, 패스워드 추측 공격 등 여러 공격에 안전하여 DRM의 사용자를 안전하게 인증할 수 있다.
현재 M2M 환경은 다양한 서비스가 기관 및 기업이나 일상생활로 확대되면서 관련 기술의 보안 취약성 발생 가능성이 이슈화되고 있다. 본 논문은 이러한 보안 취약성 문제를 해결하기 위해 M2M 환경의 디바이스 키 보호를 위한 암호 알고리즘 응용 기법을 제안한다. 제안 기법은 타원곡선 암호 기반으로 초기 키 교환과 서명 교환을 통해 보안 세션을 생성하였고, 화이트박스 암호는 보안 세션 키를 이용하여 화이트박스 테이블을 생성하는 암호화에 응용하였다. 암호 알고리즘 적용 결과, 타원곡선 암호는 통신 세션에 대한 경량 화된 상호인증, 세션 키 보호를 제공하고, 화이트 박스 암호는 기존 암호 알고리즘과는 다른 방식으로 암호화에 사용되는 세션 키 보호를 보장하였다. 제안하는 프로토콜은 데이터변조 및 노출, 중간자 공격, 데이터 위조 및 변조 공격에 대해 안전한 장점이 있다.
본 논문에서는 USN과 기존 네트워크간 연동을 위한 보안키 관리 프레임워크를 제안한다. USN과 기존 네트워크간 연동은 다양하고 많은 디바이스로 구성되기 때문에, 인증기관(Certificate Authority, CA)의 부재에도 불구하고 공개키 기반의 암호기술이 사용되어야 한다. 제안된 메커니즘은 IP 네트워크의 PKI 시스템의 지원을 받지 못하는 상황에서의 공개키/개인키 관리와 디바이스간 인증에 초점을 두고 있으며, 인증기관 부재의 문제를 해결하기 위해 신원기반 암호화 개념을 도입하였다. 또한, 실제 네트워크에서의 적용가능성 검증에 초점을 두어 USN과 IP 네트워크 그리고 PLC네트워크를 연동하여 테스트베드를 구축하고, 제안 메커니즘을 적용하여 테스트하였다. 이러한 테스트를 통해 보안키 생성, 업데이트 과정에서 대칭키 기반 알고리즘과 유사한 성능을 확인하였고, 네트워크연동 및 장비인증이 가능함을 화인하였다.
Mobile authentication/identification has grown into a priority issue nowadays because of its existing outdated mechanisms, such as PINs or passwords. In this paper, we introduce gait recognition by using a mobile accelerometer as not only effective but also as an implicit identification model. Unlike previous works, the gait recognition only performs well with a particular mobile specification (e.g., a fixed sampling rate). Our work focuses on constructing a unique adaptive mechanism that could be independently deployed with the specification of mobile devices. To do this, the impact of the sampling rate on the preprocessing steps, such as noise elimination, data segmentation, and feature extraction, is examined in depth. Moreover, the degrees of agreement between the gait features that were extracted from two different mobiles, including both the Average Error Rate (AER) and Intra-class Correlation Coefficients (ICC), are assessed to evaluate the possibility of constructing a device-independent mechanism. We achieved the classification accuracy approximately $91.33{\pm}0.67%$ for both devices, which showed that it is feasible and reliable to construct adaptive cross-device gait recognition on a mobile phone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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