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초록

영어

The rapid development of mobile technology has increased the use of mobile devices, and the possibility of security incidents is also increasing. The leakage of information through photos is the most representative. Previous methods for preventing this are disadvantageous in that they can not take pictures for other purposes. In this paper, we design and implement a system to prevent information leakage through photos using object recognition and beacon. The system inspects pictures through object recognition based on deep learning and verifies whether security policies are violated. In addition, the location of the mobile device is identified through the beacon and the appropriate rules are applied. Web applications for administrator allow you to set rules for taking photos by location. As soon as a user takes a photo, they apply appropriate rules to the location to automatically detect photos that do not conform to security policies.

한국어

모바일 기술의 급격한 발전으로 업무 간 모바일 기기 사용이 증가하였고, 이로 인한 보안사고의 가능성 역시 높아지 고 있다. 사진을 통한 내부정보 유출이 가장 대표적인데, 이를 막기 위한 기존 방법들은 사생활을 침해하거나 정보 유출 목적 이 아닌 다른 용도의 사진도 찍을 수 없도록 해 사용자의 불편을 야기하는 단점이 있다. 본 논문에서는 사물인식과 비콘을 활용하여 사진을 통한 내부정보 유출을 방지하는 시스템을 설계 및 구현한다. 구현 시스템은 심층학습을 기반으로 한 사물인 식을 통해 사진을 검사하여 보안 정책 위반 여부를 확인한다. 또한 비콘을 통해 모바일 기기의 위치를 파악하여 그에 맞는 규칙을 적용함으로써 위치에 따른 유연한 정책 적용을 가능하게 한다. 관리자용 웹 애플리케이션을 통해 장소별로 사진 촬영 에 대한 규칙을 설정할 수 있도록 하였으며, 사용자가 사진을 찍자마자 해당 위치에 적합한 규칙을 적용해 보안 정책에 어긋 나는 사진을 자동으로 검출한다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련 연구
  1. 심층학습을 통한 사물인식
  2. 비콘
 Ⅲ. 내부정보 유출방지 시스템 설계
  1. 시스템 동작 과정
  2. 시스템 구조
  3. 사용자 애플리케이션 내부 동작 과정
 Ⅳ. 내부정보 유출방지 시스템 구현
 Ⅴ. 결론
 References

키워드

저자

• 채건희 [ Geonhui Chae | 정회원, 대전대학교 정보보안학과 ]
• 최성민 [ Seongmin Choi | 정회원, 대전대학교 정보보안학과 ]
• 설지환 [ Jihwan Seol | 정회원, 대전대학교 정보보안학과 ]
• 이재흥 [ Jaeheung Lee | 정회원, 대전대학교 정보보안학과 ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380