진동 신호를 이용한 카드 단말기 부채널 공격

장수희(Soohee Jang),하영목(Youngmok Ha),윤지원(Jiwon Yoon) 한국정보보호학회 2014 정보보호학회논문지 Vol.24 No.6

본 논문에서는 카드 단말기로부터 발생할 수 있는 부채널 신호를 통해 금융 중요 정보의 누수가 발생할 수 있다고 가정하고, 실제 적용 가능한 공격 모델을 새로이 제안한다. 논문에서 제안하는 공격 모델은 소형 센서를 카드 단말기에 부착하여 카드 단말기에서 발생하는 진동 신호를 이용한 진동 신호 기반 부채널 공격이다. 이 소형 센서를 통해 카드결제 승인 단말기의 버튼을 누를 때 발생되는 진동신호를 알아낼 수 있으며, 이러한 정보는 금융 정보를 탈취하는 기반이 된다. 이러한 연구는 기존에 실시된 다른 부채널 연구들과 어느 정도 유사한 면도 있으나, 본 논문은 비언어적 모델을 기반으로 한다는 점에서 그 성격이 다르다. 왜냐하면 금융 결제에 필요한 카드 번호, 비밀번호, 휴대전화 번호 등은 일정한 패턴을 가질 수 없기 때문이다. 또한 소형 카드 단말기를 이용한 연구가 거의 없었다는 점에서 본 연구는 의미를 가진다. 이에 소형 무선 센서를 데이터를 수집하고, 데이터 특성을 고려해 주파수 영역의 스펙트럼 및 주성분 분석 방법을 이용한 통계적 신호처리 및 패턴 인식 알고리즘을 이용해 수집 정보를 분석을 실시한 뒤, 그 실험 결과를 선보인다. In this paper, we assume that the information leakage through side-channel signal may occur from the card payment terminal and newly introduce a real application attack model. The attack model is a side channel attack based on vibration signals, which are detected by a small sensor attached on card terminal by attacker. This study is similar to some other studies regarding side channel attack. However, this paper is different in that it is based on the non-language model. Because the financial transaction information such as a card number, password, mobile phone number and etc cannot have a constant pattern. In addition, there was no study about card terminal. Therefore, this new study is meaningful. We collected vibration signals on card terminal with a small wireless sensor and analyzed signal data with statistical signal processing techniques using spectrum of frequency domain and principal component analysis and pattern recognition algorithms. Finally, we evaluated the performances by using real data from the sensor.

비정형 농업기상자료를 활용한 배추 도매가격 예측모형 연구

장수희,전희주,조인호,김동환,Jang, SooHee,Chun, Heuiju,Cho, Inho,Kim, DongHwan 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.3

주로 노지에서 재배되는 배추는 기상 여건에 따라 생산량의 변화가 크고, 대체 작물의 존대로 인해 가격 변동이 크게 나타난다. 기존의 연구에서는 실제 기상정보를 활용해 배추의 생산량을 예측하였으나, 본 연구에서는 실제 기상정보가 아닌 웹상의 비정형 농업기상 정보를 활용하여 도매가격을 예측하였다. 2009년 1월부터 2016년 10월까지 포털사이트에서 배추를 포함한 문서를 수집하여, 수집된 문서 내에 나타난 기상 관련 키워드를 추출하였다. 도매가격만을 이용해 자기회귀 (autoregressive; AR)모형으로 작형별 출하시기인 1, 5, 8, 11월을 예측한 단순모형과 비정형 농업기상 정보를 추가적으로 활용해 AR모형으로 예측한 농업기상모형을 비교하였다. 그 결과 비정형 농업기상 정보를 활용한 농업기상모형의 성능이 더 우수하고 예측력에 도움이 되는 것으로 나타났다. The production of cabbage, which is mainly cultivated in open field, varies greatly depending on weather conditions, and the price fluctuation is largely due to the presence of a substitute crop. Previous studies predicted the production of cabbage using actual weather data, but in this study, we predicted the wholesale price using unstructured agricultural meteorological data on the web. From January 2009 to October 2016, we collected documents including the cabbage on the portal site, and extracted keywords related to weather in the collected documents. We compared the forecast wholesale prices of simple models and unstructured agricultural weather models at the time of shipment. The simple model is AR model using only wholesale price, and the unstructured agricultural weather model is AR model using unstructured agricultural weather data additionally. As a result, the performance of unstructured agricultural weather model was has been found to be more accurate prediction ability.

시뮬레이션을 통한 다양한 로버스트 회귀추정량의 비교 연구

장수희,윤정연,전희주,Jang, Soohee,Yoon, Jungyeon,Chun, Heuiju 한국통계학회 2016 응용통계연구 Vol.29 No.3

회귀모형의 대표적인 추정법인 최소제곱법은 오차항의 분포가 정규분포를 따르고 이상치가 없는 상황에서는 최적이지만, 자료가 회귀모형의 가정을 만족하지 않을 경우 또는 이상치를 포함하는 경우와 같이 자료가 오염된 상황에서는 왜곡된 추정 결과를 준다. 따라서 이상치에 민감한 최소제곱법의 단점을 보완하기 위해 다양한 로버스트 추정방법이 제안되었다. 본 논문에서는 MLE를 기반으로 제안된 M 추정량, 순서형 통계량을 기반으로 제안된 L 추정량, 잔차의 순위를 기반으로 제안된 R 추정량 계열에서 높은 붕괴점 또는 높은 효율을 갖는 대표적인 추정량들을 다양한 모의실험을 통해 비교 연구하였다. 추정량의 성능을 비교하는데 효율성 뿐만 아니라 편의, 분산을 포함한 분포를 살펴보았다. 그 결과 실제 데이터 적용에는 MM 추정량과 GR 추정량이 좋은 성능을 가진 것으로 보였다. Least squares (LS) regression is a classic method for regression that is optimal under assumptions of regression and usual observations. However, the presence of unusual data in the LS method leads to seriously distorted estimates. Therefore, various robust estimation methods are proposed to circumvent the limitations of traditional LS regression. Among these, there are M-estimators based on maximum likelihood estimation (MLE), L-estimators based on linear combinations of order statistics and R-estimators based on a linear combinations of the ordered residuals. In this paper, robust regression estimators with high breakdown point and/or with high efficiency are compared under several simulated situations. The paper analyses and compares distributions of estimates as well as relative efficiencies calculated from mean squared errors (MSE) in the simulation study. We conclude that MM-estimators or GR-estimators are a good choice for the real data application.

60, 81mm 박격포탄의 저장수명 요인 연구

장수희,전희주,조인호,윤근식,강민정,박동수,Jang, SooHee,Chun, Heuiju,Cho, Inho,Yoon, KeunSig,Kang, MinJung,Park, DongSoo 한국통계학회 2018 응용통계연구 Vol.31 No.5

ASRP(Ammunition Stockpile Reliability Program; 저장탄약신뢰성평가) 업무는 인적, 물적 문제로 인하여 모든 탄에 대해 주기적 검사 수행이 어려운 실정으로, 저장탄약 수명예측 연구는 효율적인 ASRP 업무 수행에 기여할 수 있다. 본 연구는 2003년 2016년에 수행한 60,81mm 박격포탄약에 대한 ASRP 결과를 기초로 저장수명 요인을 연구하였다. 기존의 수명예측 연구에서 저장기간을 주요 독립변인으로 분석한 연구방법과는 다르게, 탄약고형태, 기상요인 등 저장환경을 독립변인으로 Cox의 비례위험모형을 활용하여 분석하였다. 그 결과 60, 81mm 박격포탄의 저장수명에 영향을 미치는 요인은 탄약고형태, 최고온도 요인, 강수량 요인으로 분석되었다. Limitations on human and material resources make it is difficult to conduct Ammunition Stockpile Reliability Program (ASRP) tasks for the entire ammunition. Stockpile ammunition life prediction studies can contribute to efficient ASRP tasks. This study assess the shelf-life of ammunition, using survival analysis based on ASRP results for 60mm and 81mm mortar ammunition from 2003 to 2016. Traditional assessments often use solely storage duration as the only main independent variable; however, this assessment used other factors such as ammunition magazine shape and weather factors with the stockpile shelf-life as independent variables to conduct a Cox's proportional hazard model analysis. This was then followed by an assessment of ammunition magazine type, maximum temperature and rainfall factors influence on the shelf-life of 60mm and 81mm mortar ammunition. As a result, the type of ammunition magazine, maximum temperature and the rainfall influence the shelf-life of 60mm and 81mm mortar ammunition.

안드로이드 모바일 단말기를 위한 효율적인 악성앱 감지법

이혜림(Hye Lim Lee),장수희(Soohee Jang),윤지원(Ji Won Yoon) 한국정보보호학회 2014 정보보호학회논문지 Vol.24 No.4

스마트폰 사용이 급증하였고 스마트폰에 탑재되는 OS 중 안드로이드가 차지하는 비중이 가장 높아졌다. 그러나 오픈소스로 제공되는 안드로이드의 특성이 악의적인 사용자들에게 유용하게 사용되어 스마트폰 사용자들의 프라이버시를 위협하고 있다. 이 논문에서 우리는 안드로이드 앱에서 요구하는 권한 정보를 사용하여 효율적인 악성앱 감지법을 제안한다. 이를 위하여 주성분 분석과 kNN 분류자를 사용하였으며, 새로운 앱들의 특성들을 분류자에 실시간으로 반영하기 위한 incremental kNN 분류자를 제안한다. 또한 이 분류자들의 정확률을 측정하기 위하여 k-묶음 교차 검증법을 사용하였다. 실험에 사용된 실제 악성앱 샘플을 얻기 위하여 Contagio에 요청하였으며 이를 이용하여 분류자의 정확률을 측정하였다. Smart phone usage has increased exponentially and open source based Android OS occupy significant market share. However, various malicious applications that use the characteristic of Android threaten users. In this paper, we construct an efficient malicious application detector by using the principle component analysis and the incremental k nearest neighbor algorithm, which consider an required permission, of Android applications. The cross validation is exploited in order to find a critical parameter of the algorithm. For the performance evaluation of our approach, we simulate a real data set of Contagio Mobile.