Earticle

기존 고정된 패스워드 인증 방식은 패스워드 노출 및 추측 공격에 취약하지만 높은 편리성으로 인 해 가장 널리 사용되는 사용자 인증 방식이다. 해시체인 기반 일회용 패스워드 인증 방식은 이러한 패스 워드 인증 방식의 문제를 해결한 방식으로 Lamport가 제안한 이후 많은 개선이 이루어져왔다. 특히 2017 년 제안된 일회용 패스워드 방식은 재등록 및 비밀공유가 필요없는 장점이 있지만, 전송되는 정보의 무 결성 검증에 한계가 있어 서비스거부 공격에 취약한 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제에 대해 설 명한 후 이를 해결하기 위한 방식을 제안하고, 제안한 방식의 안전성 및 효율성을 분석하고자 한다.

The existing fixed password authentication method is vulnerable to password exposure and guessing attacks, but is the most widely used user authentication method due to high convenience. Since Lamport proposed a hashchain based one-time password(OTP) authentication scheme to solve the problems of the existing password authentication method, many improved schemes have been proposed so far. An OTP scheme proposed in 2017 has the advantage of not requiring secret sharing nor re-registration, however, it suffers from denial of service attack due to the rack of integrity verification. In this paper, we will explain this problem and then suggest a way to solve this problem, and analyze the safety and efficiency of the proposed scheme.

최근 IoT와 연계된 서비스들이 다양한 환경에서 활용되면서 IoT와 인공지능 기술이 융합되고 있다. 그러나, IoT 데이터를 안정적으로 처리하는 기술들이 완벽하게 지원되고 있지 않아 이를 위한 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는 IoT 데이터를 머신러닝 기반으로 임베디드 벡터를 생성한 후 IoT 데이터를 최적화 할 수 있는 처리 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 처리 효율을 위해서 IoT 데이터의 인덱스, 수집 위치(X와 Y축 좌표의 이진값), 그룹 인덱스, 타입, 종류 등을 QR 기반으로 임베디드 벡터화를 수행한다. 또한, IoT 데이터를 비대칭적으로 연계하 도록 IoT 데이터 수집 과정에서 로드밸런싱을 수행할 수 있도록 다양한 IoT 장치에서 생성한 데이터를 통합 관리한 다. 제안 기법은 비대칭적으로 IoT 데이터를 그룹화할 수 있도록 IoT 데이터를 해쉬기반으로 서로 직교화하도록 처리한다. 또한, IoT 데이터 종류 및 특성에 따라 주기적으로 생성 및 그룹화하기 때문에 IoT 데이터 간 간섭은 최소화할 수 있다. 향후 연구에서는 IoT 서비스를 제공하는 여러 환경에서 제안 기법을 비교 평가할 계획이다.

Recently, IoT-linked services have been used in various environments, and IoT and artificial intelligence technologies are being fused. However, since technologies that process IoT data stably are not fully supported, research is needed for this. In this paper, we propose a processing technique that can optimize IoT data after generating embedded vectors based on machine learning for IoT data. In the proposed technique, for processing efficiency, embedded vectorization is performed based on QR such as index of IoT data, collection location (binary values of X and Y axis coordinates), group index, type, and type. In addition, data generated by various IoT devices are integrated and managed so that load balancing can be performed in the IoT data collection process to asymmetrically link IoT data. The proposed technique processes IoT data to be orthogonalized based on hash so that IoT data can be asymmetrically grouped. In addition, interference between IoT data may be minimized because it is periodically generated and grouped according to IoT data types and characteristics. Future research plans to compare and evaluate proposed techniques in various environments that provide IoT services.

복수의 온라인 상거래 및 SNS 서비스에 가입해서 로그인 할 때 마다 사용자의 입장에서는 중복된 회원가입 및 별도의 식 별자 / 패스워드를 관리해야 한다. 특히, 사용자와 SNS 서버는 동일한 비밀정보를 공유하기 때문에 서버공격에 의한 개인정 보 유출은 사용자의 프라이버시 침해 및 금전적 피해를 유발 시킬 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 로그인 인증을 위해 사용 자 인증정보를 블록체인에 저장하여 다수의 SNS 서버가 공유하는 방식을 고려한다. 해시체인 기반 OTP를 개선한 인증기법 을 사용하기 위해 Hyperledger Fabric을 이용하여 블록체인 네트워크의 노드를 구성하고 사용자는 단 한 번의 등록으로 동일 한 식별자와 OTP를 사용하여 서비스를 제공받을 수 있는 아키텍처를 제안한다.

Each online user should perform a separate registration and manage his ID and password for each online commerce or SNS service. Since a common secret is shared between the user and the SNS server, the server compromise induces the user privacy breach and financial loss. In this paper, it is considered that the user’s authentication material is shared between multiple SNS servers for user authentication. A blockchain service architecture based on Hyperledger Fabric is proposed for each user to utilize an identical ID and OTP using the enhanced hash-chain-based OTP.

전세계적으로 2년 넘게 지속되고 있는 코로나 팬데믹 상황으로 우리의 삶은 많은 변화를 겪고 있다. 세계 각국은 팬데믹 상황에 맞게 다양한 방역정책을 시행하였는데, 특히 우리나라의 방역정책이 전세계적으로 주목을 받고 있다. 우리나라의 방역정책은 3T로 요약할 수 있는데, 3T란, 검사(Testing) - 추적(Tracing) - 격리/치료(Treatment)를 뜻하는 것으로 이 가운데 핵심이라고 할 수 있는 추적은 전자출입명부(KI-PASS : Korea Internet PASS)를 기반으로 하고 있다. 전자출입명부는 확진자 동 선 추적 및 접촉자 확인을 위해 사용되는데, 개인정보를 보호하면서 효과적으로 동선을 추적할 수 있 는 장점이 있지만, 악의적인 사용자가 자신의 동선을 감출 수 있는 문제가 있다. 본 논문에서는 해시 체인을 이용하여, 기존 전자출입명부의 장점을 유지하면서 악의적인 사용을 막을 수 있는 개선된 전 자출입명부 시스템을 제안하고자 한다.

Our lives have been undergoing a lot of changes due to the COVID-19 situation, which has been around for more than two years worldwide. Countries around the world have implemented various defense policies to fight against COVID-19 according to their situations. Korea's defense policy, attracting attention all over the world, can be summarized in so called 3T, which means that Testing, Tracing and Treatment(isolation). Tracing, the most important policy in 3T, is based on the KIPASS( Korea Internet PASS) which provides effective tracing of routes of comfirmed cases and contact cases preserving privacy. However, there is a problem that malicious users can hide their routes. In this paper, we will propose an improved KI-PASS that can prevent malicious use of KI-PASS while maintaining the advantages of the previous KI-PASS using hashchain.