최형기 교수
Hyunggi Choi
성균관대학교 정보보호학과 · 컴퓨터과학
연구실 소개
최형기 교수의 연구실은 사이버보안 및 네트워크 안정성 분야에서 핵심적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히 네트워크 공격 탐지, 이상징후 진단, 개인화 추천 시스템 설계, 차량 통신 네트워크(VANET)의 보안 및 프라이버시 보호 기법 등 다각도의 기술적 문제를 해결하기 위한 지능형 분석 및 보안 프로토콜 개발에 주력하고 있습니다. 기존 기법의 한계를 극복하고자 데이터 기반의 통계적·기계학습 기반 탐지 기법과 실시간 시스템 설계를 융합한 연구를 지속적으로 전개하고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
15인터넷 서비스의 질을 떨어뜨리고 온라인 범죄를 유발시키는 네트워크 공격들은 오늘날 현대 사회에서 해결해야 될 문제 중 하나이다. 이러한 문제 해결을 위해 시그니처 IDS(Intrusion Detection System)라는 침입 탐지 시스템이 개발되었지만 이들은 기존에 알려진 유형의 공격만 탐지해 낸다. 결과적으로 알려지지 않은 공격들에 대해서는 탐지하지 못하기 때문에 네트워크 공격 탐지를 위한 근본적인 해결책이라 할 수 없다. 본 논문에서는 시그니처 IDS의 단점을 보완하고자 K-평균 알고리즘 기반의 네트워크 유해트래픽 탐지 방법을 제안한다.
최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자 정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를
LTE/SAE는 공격자의 키 획득 및 공격에 노출된 네트워크 노드를 고립시키기 위해 핸드오버 키 관리기법을 정의하고 있다. 본 논문에서는, 핸드오버 키 관리 기법이 비동기화 공격에 의해 전방향안전성이 보장되지 못 함을 보일 뿐만 아니라, 재전송 공격을 통해 안전한 핸드오버 키 전달을 저해하여, 핸드오버 지연을 유발할 수 있음을 보인다. 또한 상기의 공격들을 방지하기 위한 해결책을 제시하고, 해결책에 따른 연산 및 통신소모를 분석한다.
본 논문에서, 가스절연개폐장치(GIS)의 정상상태와 비정상상태에 대해 예방진단기술을 이용하여 자세하게 서술하였다. 이 기술은 지능형 GIS 감시시스템에 의해 저장된 GIS의 데이터의 분석과 진단에 근거한다.<BR> GIS음의 파형은 방전과 자체내의 코로나 방전음에 의해 발생되는 것으로 잡음과 비슷하다. 그러므로, 본 논문에서, GIS음의 정상 상태와 비정상 상태로 분류하는데, 정상과 비정상 상태를 레벨교차율(LCR)과 스펙트로그램 에너지비율로 이용하여 구분하였다.
Vehicular Ad Hoc Network(VANET)은 차량과 차량, 차량과 네트워크 기반 구조 간에 통신을 지원하는 네트워크로서, 다양한 서비스를 제공할 수 있어 학문적으로나 상업적으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 VANET이 널리 사용되기 위해서는 보안과 프라이버시 관련 문제들이 선행적으로 해결되어야 한다. VANET은 무선 통신과 ad hoc network의 성질을 그대로 이어받아, 다양한 보안 취약점이 존재하며 이에 따라 다양한 공격이 가능하다. 또한, 프라이버시 요구사항을 만족시키지 못하는 경우, 공격자는 특정 차량에 대해서 추적할 수 있으며, 운전자의 민감한 개인정보들이 노출될 수 있다. VANET에서 프라이버시와 보안을 제공하기 위해 많은 연구들이 진행되었지만, 대부분이 차량 간의 통신 혹은 차량과 네트워크 기반 구조 간의 통신 중 하나에만 집중하고 있으며, 차량의 폐지목록(Revocation List)으로 인해 많은 네트워크 자원을 소비하고 있다. 본 논문에서는
본 논문에서는 엔트로피에 기반한 이상징후 탐지 시스템을 제안한다. 엔트로피는 시스템의 무질서정도를 측정하는 지표로써, 이상징후 출현 시 네트워크의 엔트로피는 급증한다. 네트워크를 IP와 포트번호를 기준으로 분류하여, 패킷별로 역학을 관찰하고 엔트로피를 각각 측정한다. 분산서비스거부공격이나 웜, 스캐닝 등의 네트워크 공격 출현 시 패킷 교환과정이 정상적일 때와는 다르므로 엔트로피를 통하여 기존기법 보다 높은 탐지율로 이상징후를 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 웜과 서비스거부공격을 포함한 데이터 셋을 수집하여 제안기법을 검증하였다. 또한 지수평활법, Holt-winters 등의 시계열예측 기법과 주성분분석을 이용한 이상징후 탐지 기법과 정확도 측면에서 비교한다. 본 논문에서 제안한 기법으로 웜, 서비스거부공격 등의 이상징후 탐지에 있어 오탐지율을 낮출 수 있다.
Sun et al. proposed a new design of wearable token system for security of mobile devices, such as a notebook and PDA. In this paper, we show that Sun et al.'s system is vulnerable to off-line password guessing attack and man in the middle attack based on known plain-text attack. We propose an improved scheme which overcomes the weaknesses of Sun et al.'s system. The proposed protocol requires to perform one modular multiplication in the wearable token, which has low computation ability, and modu
스팸의 피해가 이메일 서비스를 넘어 인터넷 전반에 걸쳐 급증하는 현재 인터넷은 익명성을 악용하여 해당 커뮤니티의 공동 관심사와는 무관한 메시지들, 즉 상업적 광고, 상호비방, 종교 홍보 등의 스팸 메시지들을 게재하면서 심각한 사회적 문제를 일으키고 있다. 본고에서는 인터넷 커뮤니티 상의 스팸 메시지를 해결하고자 기존의 스팸 메일 차단에 이용되고 있는 베이지안 접근법을 적용한 인터넷 커뮤니티 상의 스팸 메시지 차단 방법을 소개한다. 나아가 인터넷 커뮤니티 상에서의 스팸 메시지 필터링의 효과를 증대시키기 위한 방편으로 스팸 메시지를 다양한 소분류로 세분화가 가능토록 구성했다. 이는 인터넷 커뮤니티의 다양한 이용자의 요구를 충족시키기 위한 방안이다. 구현된 베이지안 필터링 기법은 현재 운영되고 있는 사이트들을 대상으로 정확도를 측정하였다.
최근 소비자들의 다양한 요구로 인하여 IPTV에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. IPTV는 트리플 플레이(음성, 인터넷, 비디오)를 소비자에게 전달하며, IP 컨버젼스 네트워크의 킬러 어플리케이션으로 주목 받고 있다. IPTV는 서비스 공급자의 이익을 위하여 수신자 접근 제어 수단으로 CAS를 이용한다. 현재 CAS는 수신자 인증을 통하여 접근 제어를 제공하지만, 서비스 공급자로부터 전달되는 컨텐츠에 대해서는 어떠한 인증도 제공하지 않는다. 그러므로, 공격자가 서비스 공급자로부터 전달되는 컨텐츠를 조작하여 해로운 정보를 수신자에게 전달할 수 있는 보안 취약점이 존재한다. 본 논문은 해쉬 트리 스킴에 기반하여 현재 IPTV 시스템의 취약점을 제거하는 효율적이고 강력한 소스 인증 프로토콜을 제안한다. 또한, IPTV의 요구사항 관점에서 제안한 프로토콜을 평가한다.
스팸 메일의 양의 급증함에 따라, 다양한 스팸 메일 필터링 기법이 제시되고 있다. 이런 필터링 기법 가운데, 학습 기반 필터링 기법은 현재 가장 보편화된 필터링 기법 가운데 하나이다. 본고에서는 신경망과, 유전자알고리즘, 카이제곱통계를 이용한 학습 기반 필터링 기법을 제시한다. 제안된 필터링 기법은 기존 필터링 기법의 문제를 해결하고, 스팸 메일 필터링에 높은 정확도를 제공할 수 있다. 제안된 필터링 기법은 스팸 메일 필터링 정확도와 정상 메일 필터링 정확도에서 각각 95.25%와 95.31%의 높은 정확도를 보인다. 이런 실험 결과는 기존의 규칙 기반 필터링 기법과 베이지안 필터링 기법에 비해 각각 7%, 12% 이상 높은 수치이다.
공공 장소에서 끊김없이 통신할 수 있도록 하기 위하여 펨토셀에 대한 요구가 엄청나게 증가하고 있다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서 새로 발표한 “Release 9”에서 Home eNode B는HeNB(Home evolved Node B)로 언급된 펨토셀을 처리하기 위한 새로운 구조와 보안 요구사항을 정의했다. 따라서 본 논문에서는 HeNB의 보안에 대한 상호 인증, 접근 제어 및 안전한 키 동의 과정을 분석한다. 본 논문의 분석을 통하여 3GPP 기술 규격에 의해 정의된 보안 취약점 중에서 언급되지 않았거나 아직도 해결되지 않고 있는 보안취약점들에 대해 설명한다. 이러한 보안 취약점으로는 도청, 중간자 공격, 가입자 접근 목록 손상, 그리고 유효한HeNB로의 위장 등이 있다. 이 논문의 후반부에서는 HeNB에 대해 위임 서명된 위임 서명을 적용한 개선된 인증과키 동의 메커니즘을 제안한다. 분석 결과 제안된 방법은 다양한 보안에 대한 위협
In mesh networks, various types of routing matrix are applicable. This document proposes a routing methodology, which makes use of the ETR (Expected Transmission Rate). The ETR is based on a load balancing metric contingent on the linked bandwidth of each integrated node. This routing methodology can be applied when selecting a relay node based on the present link efficiency between the available nodes determined dynamically while the service is used. The proposed method, called EETR (Efficient
안드로이드 마켓을 보면 서드 파티 어플리케이션이 상당한 비중을 차지하는 것을 볼 수 있다. 하지만 이런 서드 파티 어플리케이션의 보안 측면에 대한 연구는 많이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 그 중에서도 서드 파티 어플리케이션이 많이 사용되는 것 중 하나가 모바일 VoIP(Voice Over IP) 어플리케이션이다. 모바일 VoIP 어플리케이션 중에서 본 논문은 구글 보이스 서비스를 연동시켜주는 대표적인 3 가지 서드 파티 어플리케이션의 사용자 인증 구조에 대해 알아본다. 그리고 안드로이드 파일 시스템 구조속에서 사용자 계정 정보를 저장하고 있는 파일을 통해 계정 정보를 전달하는 흐름을 파악하고 현재 쓰이고 있는 방법에 대한 취약점을 통해 일어날 수 있는 위험 요소를 알아보고 타원 곡선 디피-헬만 키 교환과 해시 체이닝을 사용해 개선된 인증 메커니즘 방안을 제안한다
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