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김건우,장구영,김익균,Kim, Keonwoo,Chang, Ku-Young,Kim, Ik-Kyun 한국전자통신연구원 2018 전자통신동향분석 Vol.33 No.1
Data deduplication is a common used technology in backup systems and cloud storage to reduce storage costs and network traffic. To preserve data privacy from servers or malicious attackers, there has been a growing demand in recent years for individuals and companies to encrypt data and store encrypted data on a server. In this study, we introduce two cryptographic primitives, Convergent Encryption and Message-Locked Encryption, which enable deduplication of encrypted data between clients and a storage server. We analyze the security of these schemes in terms of dictionary and poison attacks. In addition, we introduce deduplication systems that can be implemented in real cloud storage, which is a practical application environment, and describes the proof of ownership on client-side deduplication.
클라우드 환경의 오픈소스 기반 분산 파일 시스템 분석 및 비교
김건우 ( Keonwoo Kim ),김지홍 ( Jeehong Kim ),엄영익 ( Young Ik Eom ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
클라우드 컴퓨팅이 많은 관심을 받고 발전하면서 여러 IT선도업체에서 클라우드 컴퓨팅 기술 개발에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 대부분의 데이터를 서버에 저장한다. 이러한 이유로 클라우드 환경에서 사용되는 파일 시스템은 기존의 파일 시스템 보다 많은 데이터를 저장하게 된다. 이에 따라 많은 데이터를 처리하기 위해서 클라우드 환경에서는 분산 파일시스템 기술을 활용하고 있다. 또한 분산 파일 시스템은 네트워크상의 여러 스토리지 서버에 데이터가 분산되어 저장되기 때문에 데이터의 관리뿐만 아니라 성능, 장애 허용, 보안 등의 요구사항을 만족해야 한다. 본 논문에서는 XtreemFS, Ceph, GlusterFS, MooseFS 등의 분산 파일 시스템들을 기능적 측면에서 살펴보고, 각 분산 파일 시스템을 본 논문에서 제안하는 기능적 평가요소 측면에서 비교하고 평가한다.
중복제거 파일 시스템을 적용한 분산 파일 시스템에서의 청크 배치 기법
김건우 ( Keonwoo Kim ),김지홍 ( Jeehong Kim ),엄영익 ( Young Ik Eom ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.1
대량의 데이터를 효과적으로 저장하고 관리하기 위해서 클라우드 스토리지 시스템에서는 분산파일 시스템 기술이 이용되고 있다. 그러나 데이터가 증가함에 따라 분산 파일 시스템을 이용함에도 스토리지 확장 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분산 파일 시스템의 스토리지 확장 비용을 줄이기 위해서 우리는 중복제거 파일 시스템을 적용한 분산 파일 시스템에서의 청크 배치 기법을 제안한다. 오픈 소스 기반의 분산 파일 시스템인 MooseFS 에 중복제거 파일 시스템인 lessfs 를 적용함으로써 스토리지의 가용공간을 늘릴 수 있으며, 이는 스토리지 확장 비용을 줄이는 효과를 가져온다. 또한, 동일한 청크는 같은 청크 서버에 배치 시킴으로써 중복제거 기회를 높인다. 실험을 통해서 제안 시스템의 중복제거량과 성능에 대해서 평가한다.
김건우(Keonwoo Kim),홍도원(Dowon Hong) 한국정보보호학회 2009 情報保護學會誌 Vol.19 No.5
개인용 컴퓨터의 디스크 용량 증가와 저장, 분석되어야 하는 방대한 양의 데이터는 포렌식 수집과 분석 시간을 점점 더 요구하고 있다. 이에 ETRI는 대용량 데이터에 대한 고속 수집 및 검색, 분석을 가능하게 하는 고속 포렌식 시스템을 개발하였다. 포렌식 분석은 질의어에 대한 검색의 연속된 과정이라고도 할 수 있어 고속 포렌식 시스템은 하드웨어 가속기를 이용하거나 인덱스를 구축하여 고속으로 데이터를 검색하는 기술을 제공한다. 또한, 안티포렌식 기법중 하나인 파일 암호화는 문서 열람을 불가능하게 해 증거 발견을 어렵게 한다. 이에 고속 포렌식 시스템은 제한된 수사 시간을 고려하여 고속으로 패스워드를 해독하는 기능을 제공한다.