스마트폰의 대중화와 더불어 웨어러블 디바이스, 가전제품, 스마트 TV에도 운영체제가 보급되고 있다. 사용자는 운영체제가 설치된 디바이스 상에서 다양한 애플리케이션을 사용할 수 있게 되었지만, 반면에 애플리케이션을 통한 해커의 위협도 증가하고 있다. 이에 따라, 운영체제 내 애플리케이션의 위변조를 탐지하기 위한 기술은 더욱 중요시되고 있으며, 애플리케이션의 위변조를 탐지하기 위한 기술 중 하나로, 전자서명 기술이 널리 사용돼 왔다. W3C의 규격에 따라 애플리케이션은 최소 2회 이상의 서명이 필요하며, 설치 시 각 구성요소에 대한 모든 서명 파일이 검증되어야 한다. 따라서 애플리케이션 전자서명 검증 시스템의 성능은 운영체제의 인스톨러 성능에 큰 비중을 차지한다. W3C 규격을 준수한 운영체제의 애플리케이션 전자서명 검증 시스템은 구성요소에 대한 무결성 검증 과정이 중복되기 때문에 성능 저하가 발생한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 무결성 검증 과정 내 프락시 시스템을 도입하여 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 제안된 연구는 기존 검증 시스템 대비 효율적으로 성능이 개선됨을 보여준다.
사용자 어플리케이션에서 인증서의 검증 과정을 모두 수행하는 것은 복잡하고 시간 소비적인 작업으로서 사용자 측에 상당한 부담을 줄 수 있다. 특히, 인증서의 서명을 검증하는 작업은 인증 경로상의 모든 인증서들에 대한 암호화 계산을 필요로 하기 때문에 이로 인한 연산적인 부담은 전체 검증 작업 부담의 대부분을 차지하게 된다. 본 논문에서는 인증서 검증 작업 중 서명 검증 작업을 PKI 영역내의 CA들에게 위임함으로서 사용자측의 검증 작업에 대한 부담을 줄일 수 있는 DSVP(Delegated Signature Validation Protocol)를 이용한 새로운 인증서 검증 기법을 제안하였다. 제안한 DSVP는 사용자와 CA들 간의 수행되는 프로토콜로서, 계층적 PKI에서 효율적으로 적용되며 서명 검증 위임 작업이 안전하고 신뢰성 있게 수행되도록 한다. 제안한 기법은 사용자 측의 암호화 계산을 줄이고 상위 CA들을 검증 작업에 가담시킴으로서, 사용자 측의 검증 작업에 대한 부담을 줄임과 동시에 PKI 영역의 정적인 CA들의 활용도를 높이는 효과를 가져올 수 있다.
XML은 정보공유 및 검색에 있어서 매우 효과적인 장점을 지닌 마크업 언어이지만 보안에 취약한 단점을 가지고 있다. 한편, 이를 보완하는 XML 전자 서명, XML 데이타 암호화, XML 접근 제어 등의 연구는 XML 문서의 유효성을 배제하고 있다. 그러나 XML 기반 정보 교환 및 공유 환경에서 XML 문서의 유효성은 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 XML 문서의 보안성과 유효성을 동시에 지원하는 XML 보안 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 XML 데이타의 암호화 과정에서 유효성 유지를 위해 XML 스키마 정보를 갱신하여 이의 참조를 통해 XML 문서의 유효성 지원한다. 또한 XML 스키마 전자 서명과 같은 XML 스키마 관련 보안 기능을 지원하며 이 과정에서 빠른 정규화 XML 스키마 해석을 위해 DOMHash 기법을 사용하였다. 제안된 시스템을 통해 유효성을 유지하는 XML 문서는 유연성 및 확장성과 신뢰성에 있어 기존 시스템보다 좋은 기능을 갖는다.
The roll- and pitch-induced eddy currents create a magnetic field that contributes to the total magnetic signature of naval vessels. The magnetic signature is of concern, as it exposes the ship to the threat of modern influence mines. It is estimated that the eddy current is the second most important source contributing to a ship's underwater magnetic field following the ferromagnetic effect. In the present paper, the finite element (FE) method is used to predict the eddy current signature of a real ship. The FE model is validated using the measurements of the Canadian research vessel CFAV QUEST at the Earth's Field Simulator (EFS) in Schirnau, Germany. Modeling and validation of the eddy current magnetic signature for a real ship represents a novelty in the field. It is shown that the characteristics of this signature depend on frequency. Based on these results, a ship's degaussing system could be improved to cancel both the ferromagnetic and the eddy current contribution to the magnetic signature simultaneously, reducing the susceptibility to sea mines.
적외선 신호에 대한 측정 시스템은 저피탐 기술 개발 및 전자기 방사의 분광 분석에 기여한다. SR (Spectroradiometer)의 적용은 배기 플룸에서 방사되는 열원만으로 복사량이 측정 가능하다. 마이크로 터보 엔진을 이용한 측정 시스템의 구축은 항공기 플룸을 모사하는데 목적을 두었다. 엔진은 성능 시험을 위해 테이블에 계측 장비와 함께 설치되었다. 배기 플룸 축과 수직을 이루도록 분광복사기를 위치하여 적외선 신호를 측정하였다. 원 데이터에 대한 보정을 위하여 흑체를 사용하여 참조 데이터를 획득하였고 플룸 신호와 비교하기 위해서 배경에 대한 신호도 측정하였다. 보정된 spectral radiance는 데이터 처리를 통해 계산되었고 밴드별로 분석되었다. 본 측정 시스템으로 종합적인 분석 연구가 가능하게 되었다.
최근 방범 및 보안등의 이유로 CCTV는 그 수를 판단할 수 없을 정도로 빠르게 늘어나고 있다. 네트워크의 발전으로 인해 동축 케이블에서 IP를 이용한 CCTV로 발전되었으며 이는 사업체,주택 등 다양한 곳에서 사용되고 있다. 그에 따라 IP를 기반으로 한 다양한 위협에 노출이 되고 있으며 이를 해결하기 위해 공공기관 및 업체에서도 활발히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 IP 기반 CCTV의 위협을 방지하기 위하여 시그니쳐 기법을 통한 검증 시스템을 제안한다.
개방형 네트워크인 인터넷에서의 오든 정보 교환은 항상 정보의 노출 및 정보의 위조 및 변조 등의 위협요소를 배후에 내포하고 있다. 이러한 인터넷에서의 중요 정보 보호를 위해서는 모든 정보 교환에 있어서 정보의 탈법노출을 방지하기 위한 기밀성, 정보의 위조 및 변조 여부를 판단하는 무결성. 정보의 송신자와 수신자 사이렌 송수신 사실을 부인하지 못 하도록 하는 부인방지, 전송된 정보의 송신자라 수신자를 확실하게 증명해주는 인증 등의 기능들이 제공되어야한다. PKI 기반의 인증서 상태 검증 시스템은 위와 같은 4가지의 기능을 제공해 준다. 하지만 실시간으로 인증서의 대한 상태 정보를 제공하지 못 한다는 단점과 인증서 상태 검증을 위해 많은 정보를 전송해야 하기 때문에 네트웍 과부하에 문제가 발생한다. 그로 인해 인증서 상태 검증에 소요되는 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 방식의 문제점인 인증서 상태 정보의 실시간성 반영 문제 및 인증서 상태 겅증 시간의 향상을 위한 인증서 자체의 Serial과 UserDN만을 이용한 축약 서명 기반의 효율적인 인증서 상태 검증 시스템을 제안하고, 실제 실험을 통하여 기존의 시스템과 제안하는 시스템의 인증서 상태 검증 속도를 비교해 보고자 한다.
정보보안을 위한 IDS(Intrusion Detection Systems)는 통상적으로 서명기반(signature based) 침입탐지시스템과 이상기반(anomaly-based) 침입 탐지시스템으로 분류한다. 이 중에서도 네트워크에서 발생하는 트래픽 데이터를 기계학습으로 분석하는 이상기반 IDS 연구가 활발하게 진행됐다. 본 논문에서는 공격 유형 학습에 사용되는 데이터에 존재하는 희소 클래스 문제로 인한 성능 저하를 해결하기 위한 전처리 방안에 대해 연구했다. 희소 클래스(Rare Class)와 준 희소 클래스(Semi Rare Class)를 기준으로 데이터를 재구성하여 기계학습의 분류 성능의 개선에 대하여 실험했다. 재구성된 3종의 데이터 세트에 대하여 Wrapper와 Filter 방식을 연이어 적용하는 하이브리드 특징 선택을 수행한 이후에 Quantile Scaler로 정규화를 처리하여 전처리를 완료한다. 준비된 데이터는 DNN(Deep Neural Network) 모델로 학습한 후 TP(True Positive)와 FN(False Negative)를 기준으로 분류 성능을 평가했다. 이 연구를 통해 3종류의 데이터 세트에서 분류 성능이 모두 개선되는 결과를 얻었다.
Objective: Iris pattern recognition system is well developed and practiced in human, however, there is a scarcity of information on application of iris recognition system in animals at the field conditions where the major challenge is to capture a high-quality iris image from a constantly moving non-cooperative animal even when restrained properly. The aim of the study was to validate and identify Black Bengal goat biometrically to improve animal management in its traceability system. Methods: Forty-nine healthy, disease free, 3 months±6 days old female Black Bengal goats were randomly selected at the farmer's field. Eye images were captured from the left eye of an individual goat at 3, 6, 9, and 12 months of age using a specialized camera made for human iris scanning. iGoat software was used for matching the same individual goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages. Resnet152V2 deep learning algorithm was further applied on same image sets to predict matching percentages using only captured eye images without extracting their iris features. Results: The matching threshold computed within and between goats was 55%. The accuracies of template matching of goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages were recorded as 81.63%, 90.24%, 44.44%, and 16.66%, respectively. As the accuracies of matching the goats at 9 and 12 months of ages were low and below the minimum threshold matching percentage, this process of iris pattern matching was not acceptable. The validation accuracies of resnet152V2 deep learning model were found 82.49%, 92.68%, 77.17%, and 87.76% for identification of goat at 3, 6, 9, and 12 months of ages, respectively after training the model. Conclusion: This study strongly supported that deep learning method using eye images could be used as a signature for biometric identification of an individual goat.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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