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IPTV 시스템에서의 효과적인 콘텐츠 보호를 위한 일회성 암호와 수신제한시스템을 사용한 보안 모델
서기택(Ki-taek Seo),김태훈(Tae-hun Kim),김정제(Jung-je Kim),임종인(Jong-in Lim),문종섭(Jong-sub Moon) 한국정보보호학회 2010 정보보호학회논문지 Vol.20 No.4
최근 네트워크의 발전과 인터넷의 대중화로 인하여 IPTV의 서비스가 전 세계적으로 활성화되고 있다. IPTV는 인터넷 프로토콜을 사용하되 방송 특성을 만족해야 하는데 현재는 인터넷 특성상 보안을 제공하지 못하고 있다. 따라서 IPTV에서도 사용자가 요구하는 콘텐츠에 대하여 알맞은 서비스를 제공하는 것이 중요하며 동시에, 콘텐츠의 안전성 및 보안성을 강화해야 할 필요가 있다. 현재 IPTV에서는 콘텐츠를 보호하기 위한 기술로 수신제한시스템(Conditional Access System)과 디지털 저작권 관리(Digital Right Management) 시스템을 도입하고 있지만 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 IPTV에서 사용되고 있는 보안 시스템을 효율적으로 보완하고 안전성을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 OTP를 사용하여 콘텐츠를 암/복호화하고 사용자에 관한 권한 관리와 키 관리는 CAS가 수행하는 모델로써 시스템의 부하를 줄일 수 있고 사용자 인증, 콘텐츠 보호, 스트림 데이터 전송의 안전성을 제공할 수 있다. The evolution of internet have opened the world of IPTV. With internet protocol, IPTV broadcasts contents stream. The IP protocol doesn't provide secure service due to IP characteristics. So, it is important to provide both connect and secure service. Conditional Access System and/or Digital Right Management are being used to protect IPTV contents. However, there exist restrictions in the view of security. In this paper, we analyse existing security technologies for IPTV and propose a novel method to enforce security efficiently. In the proposed method, OTP is used for encryption/decryption contents and CAS controls key for encryption/decryption and the right of user. With this scheme, it reduces the load of the system and provides more security.
엔트로피를 이용한 분산 서비스 거부 공격 탐지에 효과적인 특징 생성 방법 연구
김태훈(Tae-hun Kim),서기택(Ki-taek Seo),이영훈(Young-hoon Lee),임종인(Jong-in Lim),문종섭(Jong-sub Moon) 한국정보보호학회 2010 정보보호학회논문지 Vol.20 No.4
최근 분산 서비스 거부 공격의 근원인 악성 봇 프로그램이 널리 유포되고 있으며 보안이 유지되지 않는 PC를 통하여 악성 봇이 설치된 PC의 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이를 통한 분산 서비스 거부 공격이 계속적으로 발생하고 있으며 최근 금품을 요구하는 사례도 발견되었다. 따라서 분산 서비스 거부 공격에 대응하기 위한 연구가 필요하며 본 논문에서는 네트워크 패킷 헤더의 속성에 대해 불확실성을 나타내는 척도인 엔트로피를 이용하는, 분산 서비스 거부 공격 탐지에 효과적인 특징 생성 방법을 제안한다. DARPA 2000 데이터셋과 직접 실험을 통해 구성한 분산 서비스 거부 공격 데이터셋에 대해 향상된 엔트로피 수식과 효율적인 엔트로피 계산 기법, 다양한 엔트로피 특징 값을 사용하는 제안 기법을 적용해보고 베이지안 네트워크 분류기를 이용하여 분류함으로써 제안하는 방법이 효과적인지를 검증해 본다. Malicious bot programs, the source of distributed denial of service attack, are widespread and the number of PCs which were infected by malicious bot program are increasing geometrically thesedays. The continuous distributed denial of service attacks are happened constantly through these bot PCs and some financial incident cases have found lately. Therefore researches to response distributed denial of service attack are necessary so we propose an effective feature generation method for distributed denial of service attack detection using entropy. In this paper, we apply our method to both the DARPA 2000 datasets and also the distributed denial of service attack datasets that we composed and generated ourself in general university. And then we evaluate how the proposed method is useful through classification using bayesian network classifier.