인터넷이라는 거대한 네트워크에 연결되어 있는 시스템의 보안 상태를 주기적으로 점검하여 외부로부터의 공격에 취약한 부분을 보완하여 주는 일은 공격에 대한 방어를 위하여 가장 기본적인 일이다. 그러나 수많은 호스트가 상호 연결된 네트워크 관리 시스템에서 관리자가 각 시스템의 보안상 취약점을 전부 인지하고 이에 대한 보완을 수행하는 것은 상당히 어려운 일이다. 따라서 관리자의 수작업에 의한 취약점 분석 작업보다는 자동화된 관리 도구에 의한 취약점 분석이 효율적이다. 이에 본 논문에서는 네트워크 서비스인 HTTP, SMTP의 취약점을 원격에서 분석하는 시스템을 설계 및 구현하였다. WAVAMS는 에이전트와 독립된 mobile 코드의 이동에 의한 동적 분석 모듈의 추가로 가장 최근의 취약점을 신속하게 분석 할 수 있으며 확장성이 높다. 또한 웹 기반으로 설계되어 관리자가 용이하게 관리할 수 있다.
한국정보통신기술협회(TTA)에서 표준 제안한 WBAN(Wireless Body Area Network)은 인체 내부 통신(in-body or implant)과, 인체 외부 통신(on-body)통신으로 구분하고 있다. 생체측정 정보 중 체온, 호흡, 맥박, 운동량, 심박의 부분적인 데이터 수집을 바탕으로 환자의 생체정보 데이터를 수합 후 데이터 프레임구조로 변환하여 스마트모바일 애플리케이션 환경에서 사용자가 모바일기기 화면에 정보를 표시 할 수 있다. 이렇게 표시된 정보들은 환자의 상태를 실시간으로 자신의 스마트모바일을 이용하여 확인할 수 있으며, 이러한 정보를 보호하고 의료기관에 전송하기 위한 방법으로 국제표준암호알고리즘인 HIGHT 알고리즘을 적용하여 생체정보 데이터의 부분 암호화 적용을 설계 하였다. 이를 통해 의료기관의 인증서버에 대한 부하 감소 및 환자의 생체정보의 보안 강화를 제시한다.
스마트폰은 휴대용 컴퓨터로서 자리매김하고 있다. 이에 따라 가장 민감한 금융 응용 서비스조차 스마트폰을 통해 언제 어디서나 사용할 수 있게 되었다. 스마트폰은 일반 PC에 비해 무선인터넷, 이동통신망을 비롯하여 블루투스, NFC 등 근거리 통신망 등 다양한 경로를 통하여 외부와 통신하고 있으며 매우 다양한 앱이 제공되고 있어 취약점이 존재할 경우, 공격의 피해가 발생할 가능성이 높아진다. 본 논문에서는 여러 가지 물리적 제약점이 있는 스마트폰의 은행앱에서 로그인에 사용되는 동적 가상키보드의 취약점에 대하여 분석하고, 그 대응방안을 제시한다.
Yang, Qing;Wang, Xiaoliang;Zheng, Jing;Ge, Wenqi;Bai, Ming;Jiang, Frank
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2188-2203
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2021
With the rapid development of mobile Internet, smart phones have been widely popularized, among which Android platform dominates. Due to it is open source, malware on the Android platform is rampant. In order to improve the efficiency of malware detection, this paper proposes deep learning Android malicious detection system based on behavior features. First of all, the detection system adopts the static analysis method to extract different types of behavior features from Android applications, and extract sensitive behavior features through Term frequency-inverse Document Frequency algorithm for each extracted behavior feature to construct detection features through unified abstract expression. Secondly, Long Short-Term Memory neural network model is established to select and learn from the extracted attributes and the learned attributes are used to detect Android malicious applications, Analysis and further optimization of the application behavior parameters, so as to build a deep learning Android malicious detection method based on feature analysis. We use different types of features to evaluate our method and compare it with various machine learning-based methods. Study shows that it outperforms most existing machine learning based approaches and detects 95.31% of the malware.
최근 인터넷의 발달과 스마트폰 보급의 대중화를 통해 소셜 네트워크 서비스가 급격히 발달하고 있다. 거기에 스마트폰 게임시장의 급격한 성장과 모바일 소셜 게임(SG) 이용이 크게 증가하고 있다. 이들 서비스를 대상으로 한 게임 데이터 조작, 개인정보 유출 등의 문제가 발생함으로써 소셜 게임 보안의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 국내 소셜게임 이용자들의 보안의지 행동에 영향을 미치는 요인을 파악하고 이 요인이 프라이버시 침해에 대한 인지된 행동통제와 태도를 통하여 보안의지 행동에 영향을 미치는 요인들 자기효능감과 신뢰에 대한 인과관계를 실증 연구함으로써 소셜 게임 서비스에서 보안의지에 대한 효과적이고 효율적인 발전방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 소셜 게임 사용자가 보안의지 행동에 영향을 주는 건강신념 모델(HBM : Health Belief Model)을 확장하여 주요 변수로 적용한 연구 모형을 제시하였다. 본 연구의 연구모형을 실증적으로 검증하기 위해 소셜 게임 서비스를 이용한 경험이 있는 서울 소재 S대학, D대학의 대학생들과 직장인들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과 첫째, 지각된 심각성은 신뢰에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 지각된 심각성은 자기효능감에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 지각된 개연성은 자기효능감과 신뢰에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 이익은 자기효능감과 신뢰에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 지각된 장애는 자기효능감과 신뢰에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 다섯째, 자기효능감은 신뢰에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 자기효능감은 보안의지행동에 긍정적인 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 여섯째, 신뢰는 보안의지 행동에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이를 통해 소셜 게임 이용자들의 인식 제고로 인한 보안 인식 수준과 보안의지가 높아질 수 있도록 전략적인 제언을 하고자 한다.
본 논문에서는 휴대폰을 이용하여 방문자의 음성이나 영상을 원격으로 확인할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다 이 시스템은 주인이 집에 없을 때라도 휴대폰으로 단문 메시지가 아닌 자동 호출 서비스를 통해 방문자가 누구인지를 알 수 있도록 설계되어 있다. 일반적으로 도어락은 홈 서버를 통해 제어되지만, 실시간 측면에서 볼 때 DTMF 신호를 이용하여 도어락을 제어하는 것이 더 효율적이다. 본 논문에서 제시하는 기술은 손님이 집에 방문하였을 경우 주인이 외출 중이더라도 시스템을 통해 주인의 휴대폰에 자동으로 전차하여 음성 및 영상으로 손님과 주인간에 통화를 가능하게 하고, 필요 시 주인이 도어락을 원거리에서 제어할 수 있게 한다. 이를 통해 주인은 방문자 확인 및 도어락 제어에 시간과 공간의 제약을 받지 않는다. 또한 휴대폰 분실 시 발생할 수 있는 보안상의 악영향을 고려하여 도어락 제어 및 환경 설정 시에 필요한 인증 절차를 기존의 패스워드 형태에서 패스워드 및 화자 인증의 혼합 형태로 설계하여 보안 체계를 향상시킨다. 그리고, 통화중에 DTMF 신호를 사용하여 도어락을 실 시간적으로 제어함으로써 도어락 제어를 위해 망에 재 접속해야 하는 기존의 문제점을 해결토록 한다.
현대의 사회는 Single tapping, 단방향 통신, 통합 아이디 등 빠름, 간편함, 편리함을 위해 최대한 사용자의 행동 패턴을 줄이고 소모시간이 적게 걸리는 기술이 우선시 되고 있다. 스마트 웰렛 시장과 마찬가지로 사용자의 편의성, 신속성, 간편성을 적용하려는 분야는 통합 아이디 시장이다. 일반적으로 사용자들이 잊어버리기 쉬운 ID와 패스워드를 통합 관리하기 위한 시스템으로서 다수의 ID와 패스워드를 보유하고 있는 사용자가 보유한 다수의 정보를 시스템에 등록하여 한 번의 로그인에 의해 다수의 서비스를 받을 수 있는 기술이다. 하지만 OpenID 시대의 도래에도 다수의 서비스들에서 해당 기술이 적용되지 않는 이유가 각 사업자의 사이트에 일일이 가입해야 하는 등 서로의 이익을 위해 기술 적용을 꺼리는 경우가 많다. 또한, 다수의 포인트 사업자에 가입이 되어 있을 경우, 어떤 포인트의 적립이나 할인이 사용자 본인에게 더 유리한지 한눈에 확인할 수 없기 때문에 스스로 포인트 카드에 맞는 유리함을 계산해야하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 사용자의 편의성을 위하여 단하나의 ID로 여러 가입된 사이트 및 카드 포인트 적립, 결제와 같은 서비스를 이용할 수 있도록 안전한 통신 아이디어를 제안한다. 또한, 통합 ID를 통하여 가맹점의 혜택 카드를 일일이 찾는 수고를 줄여 보다 간편하고 효율적인 적립이나 할인을 제공할 수 있는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 카멜레온 해쉬 기반의 인증값을 이용한 MIH 선행 인증 기법을 제안한다. IEEE 802.21 보안 그룹은 MIH 환경에서 링크 액세스를 위한 인증 기술로 핸드오버 이전에 인증을 수행하는 선행 인증 구조를 정의하고 있다. 선행 인증 구조에 적용 가능한 기법으로 EAP 및 PKI 기반의 인증 기법들이 제안되고 있지만, 복잡한 인증 절차로 인한 네트워크 통신 및 PKI 환경 구축에 따른 부담이 발생한다. 제안 기법은 인증 서버 및 PKI 환경 구축 없이 카멜레온 해쉬 기반의 인증값을 이용하여 단말과 MIH 키 홀더 간에 선행 인증을 수행한다. 제안 기법은 MIH 선행 인증 과정에서 인증 서버의 개입이 필요하지 않기 때문에 인증 메시지 발생에 따른 네트워크 혼잡도를 감소키고, 카멜레온 해쉬 기반의 인증된 디피-헬만 공개키 교환을 수행하기 때문에 핸드오버 인증키에 대한 PFS 및 PBS와 같은 향상된 보안 서비스를 제공한다.
오늘날 컴퓨터 네트워크의 발전과 휴대통신의 광범위한 보급으로 연예 오락, 영상 문화콘텐츠, 전자상거래 또는 의료분야에 이르기 까지 멀티미디어 자료의 응용은 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러나 실제 이들 자료들이 발달된 통신망을 통하여 효율적으로 전파, 활용되기 위해서는 무엇보다도 이들을 저장하거나 전송하는 과정에서 충분한 안정성이 전제되어야 할 것이다. 이를 위하여 오늘날 많은 암호화 방법들이 개발되어 응용되고 있다. 그러나 대부분 원문에 대한 자료를 텍스트에 기반으로 하게 됨으로, 영상과 같이 자료의 양이 방대하고 실시간 처리하는데 제약이 존재하는 멀티미디어 자료에 직접 적용하기는 문제점이 많다. 이에 본 논문에서는 먼저 복잡성과 초기 조건에 대한 민감성 등 카오스적 특성을 지닌 Logistic 함수를 이용한 암호화 기법을 도입하고 다음으로 비트평면상에서 Boolean 행렬의 기본 연산을 이용한 대수적 암호화 알고리즘을 수행함으로써 효과적인 영상 암호화 방법을 제시하였다.
얼굴인식 기술은 지난 수십 년간 연구되어온 분야로서 보안, 엔터테인먼트, 모바일 서비스 등 다양한 영역에서 활용되고 있다. 얼굴인식 기술이 가진 주된 문제점은 밝기, 조명각도, 영상 회전등의 환경적 변화 요소에 따라 인식률이 현저하게 감소된다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 최근 많은 계산량을 처리할 수 있는 컴퓨터 하드웨어와 알고리즘의 발전으로 재조명 받고 있는 CNN을 이용해 조명변화에 강인한 얼굴인식 방법을 제안하였다. 이후 성능검증을 위해 기존의 얼굴인식 알고리즘인 PCA, LBP, DCT와 결과 비교를 진행하였으며, 각각 9.82%, 11.6%, 4.54%의 성능 향상을 보였다. 또한 기존 신경망을 적용한 얼굴인식 연구결과 비교에서도 5.24%의 성능 향상을 기록하여 최종 인식률 99.25%를 달성하는 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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