[논문]안드로이드 센서 정보의 선택적 암호화를 지원하는 HCCL 기반 SEED 암호의 캡슐화 기능 연구

김형종; 안재윤

doi:10.9709/jkss.2020.29.2.073

안드로이드 센서 정보의 선택적 암호화를 지원하는 HCCL 기반 SEED 암호의 캡슐화 기능 연구
Encapsulation of SEED Algorithm in HCCL for Selective Encryption of Android Sensor Data 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.29 no.2, 2020년, pp.73 - 81

김형종 , 안재윤 (서울여자대학교 정보보호학과)

초록
AI-Helper

HCCL 이란 Heterogeneous Container Class Library의 약자로써, 이종의 데이터 유형을 하나의 레코드로 저장이 가능하도록 하고, 이의 리스트를 만들어 정보의 저장이 가능하도록 하는 라이브러리이다. HCCL을 사용할 경우, 데이터 유형이 다르더라도 암/복호화를 문자열을 기반으로 용이하게 할 수 있다. 최근 스마트폰에 내재되어 있는 다양한 센서들을 활용하여 사용자에게 편리한 서비스를 제공해 주고 있다. 하지만, 센서 정보를 API에 전달해 주는 과정에서 개인 정보의 침해가 발생할 수 있으며, 이에 대해 사용자들의 대비가 필요한 것도 사실이다. 본 연구에서는 센서의 정보를 HCCL을 기반으로 관리하면서 SEED 암호 알고리즘을 활용한 기존의 보안성을 강화하는 데이터 모델을 개발하였다. 안드로이드 환경이 센서에 대한 권한 관리 기능을 제공하지 않는 문제가 있음으로, 본 연구에서는 사용자의 판단을 기반으로 한 선택을 통해 센서 정보의 암호화 여부가 결정되도록 하여 안전한 데이터의 생성 및 저장을 사용자가 판단하도록 하였다. 또한, 개발된 라이브러리의 성능을 평가하여 본 연구의 효과성을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

HCCL stands for Heterogenous Container Class Library. HCCL is a library that allows heterogeneous types of data to be stored in a container as a single record and to be constructed as a list of the records to be stored in database. With HCCL, encryption/decryption can be done based on the unified data type. Recently, IoT sensor which is embedded in smartphone enables developers to provide various convenient services to users. However, it is also true that infringement of personal information may occur in the process of transmitting sensor information to API and users need to be prepared for this situation in some sense. In this study, we developed a data model that enhances existing security using SEED cryptographic algorithms while managing information of sensors based on HCCL. Due to the fact that the Android environment does not provide permission management function for sensors, this study decided whether or not to encrypt sensor information based on the user's choice so that the user can determine the creation and storage of safe data. For verification of this work, we have presented the performance evaluation by comparing with the situation of storing the sensor data in plaintext.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Structure of Application
그림 Fig. 2. Structure of HCCL
그림 Fig. 3. Flow chart of function AddRec
그림 Fig. 4. Flow chart of function putColumn
그림 Fig. 5. Flow chart of function getColumnValbyname
그림 Fig. 6. Double HashMap for Mapping String to Value of Column
그림 Fig. 7. Function call relationship
표 Table 1. Description of function
그림 Fig. 8. Operating process
그림 Fig. 9. Initial screen when running the app
그림 Fig. 10. Screen when you select 'selective encryption'
표 Table 2. Column name of DB
그림 Fig. 11. Performance Comparison

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

물리적인 객체인 센 서를 HCCL 라이브러리를 이용해서 각자 서로 다른 타입의 데이터를 하나의 레코드로 만들어 리스트로 관리해서 컴퓨터 상에 저장하는 모델링 과정을 통해 복잡하지 않고 효율적으로 데이터를 관리할 수 있을 뿐만 아니라 해당 데이터에 대한 암/복호화를 편리하게 수행할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 암호화로 인한 성능 저하를 테스트 해 봄으로서 본 연구에서 제시하는 암호화 기능이 갖는 성능적 특성을 제시하였다.
본 논문에서는 HCCL 라이브러리를 통해 효율적으로 센서 데이터의 저장과 처리가 가능하다는 것과 그 데이터들을 seed 암호화 알고리즘 수행 과정을 통해 센서 데이터를 API에 전달해 주는 과정에서 보안성을 높일 수 있다는 것을 제시하였다.
본 논문에서는 안드로이드 환경에서 실행 가능한 HCCL 라이브러리를 활용한 Sensing data 암호화 처리에 대한 애플리케이션을 구현하였다. 물리적인 객체인 센 서를 HCCL 라이브러리를 이용해서 각자 서로 다른 타입의 데이터를 하나의 레코드로 만들어 리스트로 관리해서 컴퓨터 상에 저장하는 모델링 과정을 통해 복잡하지 않고 효율적으로 데이터를 관리할 수 있을 뿐만 아니라 해당 데이터에 대한 암/복호화를 편리하게 수행할 수 있다는 장점이 있다.
위의 관련 연구들을 바탕으로, 안드로이드 환경에서 센서에 대한 권한 요청 기능이 없기 때문에 발생하는 데이터 관리의 취약점으로 센서 환경에서의 암호화의 필요성을 파악하였고, 이를 HCCL 기반으로 구축할 때 좀 더 효과적인 구현을 할 수 있을 것이라는 가능성을 확인하고 연구를 진행하였다.

가설 설정

본 실험에서는 센서 데이터의 크기가 고정되어 있기 때문에 단일 센서의 암호화 및 저장에 걸리는 시간은 일정하다는 전제하에 수행한 것이다. 통상적으로 센싱 주기가 아주 작을 필요는 없지만 센서 데이터를 수집하는 주기 값이 작아진다면 동일한 시간에 더 많은 센서 데이터가 들어오기 때문에 암호화 처리에 대기가 발생할 수 있는 제약사항이 있다.

제안 방법

먼저 난독화와 변화량 분석을 통한 IoT 센싱 데이터의 경량 유효성 검증 기법의 연구는 외부 공격자에 의해 조작된 데이터를 효과적으로 제거하기 위한 IoT 센싱 데이터 유효성 검증 기법^[1]을 제안한다. IoT 센서 장치에서 난독화 함수를 통해 센싱 데이터를 변조하여 사용자에게 전송하고 사용자는 그 값을 원래의 값으로 되돌려 사용함으로써 난독화를 거치지 않은 거짓 데이터를 탐지할 수 있게 된다.
본 실험은 IoT 환경에서 HCCL을 통해 이종의 데이터가 리스트화되는 환경에 검증된 seed 암호화를 융합한 모델을 통해 데이터를 읽고 쓰는 것도 쉬워질 뿐만 아니라 이 구조 안에서 암/복호화도 간편하게 할 수 있는 환경에서 수행하였다.
아래의 그림은 작동 프로세스를 도식화한 그림인데, HCCL이라고 하는 다양한 데이터 타입을 효율적으로 저장할 수 있는 환경 위에 SEED 암호 알고리즘을 탑재한 모델을 개발해서 이 모델이 안드로이드 센서 데이터를 캡슐화해서 편리하게 관리할 수 있도록 암호 환경을 구현하였다.
안드로이드 환경에서 주요 5개의 센서의 데이터를 읽어와서 암호화해서 저장할 때까지 걸리는 시간을 측정해서 HCCL 라이브러리 사용에 대한 효과성을 검증하기 위해, 처리해야 할 센서 데이터의 개수에 따라 사용자의 판단을 기반으로 한 센서의 암호화 유무의 선택으로 인해 사용자가 데이터 전체를 암호화해서 저장할 경우와 암호화하지 않고 저장하는 경우에 대한 성능을 비교하는 실험을 수행해보았다.
위와 같이, 사용자 본인이 직접 암호화 강도를 선택함으로써 안전한 데이터의 생성 또는 저장을 사용자가 판단하도록 해서 기존의 안드로이드 자체에서 센서 권한에 대한 취약점을 보완할 수 있도록 보안성을 강화하는 기술을 개발하였다.
그 결과, HCCL을 기반으로 개발된 seed 알고리즘을 사용할 경우 암호화된 데이터만 DB에 남아있게 되고 사용자에게는 암호화된 데이터를 복호화 해서 출력하므로 안전한 데이터 생성 및 저장이 가능하도록 연구를 진행하였다^[15]. 즉, IoT 센서들에 대한 암호화를 위해서 SEED 암호 알고리즘을 HCCL로 캡슐화하여 사용자가 암호화를 선택적으로 할 수 있도록 응용기술을 개발하였다.

대상 데이터

이러한 환경이 갖는 특성으로 센서에서 수집되는 데이터들의 타입이 문자열, 실수형, 정수형, 날짜-시간형 등으로 다양해서 통합해서 관리하기에 어려움이 있다는 것이다. 본 논문에서는 센서를 통해 얻는 이종의 데이터를 간편하게 관리하기 위해 HCCL^[9]이라는 라이브러리를 사용한다. HCCL는 Heterogeneous Container Class Library의 약자로써, 이종의 데이터를 하나의 레코드로 저장해서 리스트로 저장하는 라이브러리이자 일종의 데이터모델이라고 할 수 있다.
본 연구의 개발은 안드로이드 3.5.1버전, SEED 암호 라이브러리의 CBC 모드를 사용했다. SEED 암호화에서 블록 암호화 운영 모드 중 하나인 CBC 방식은 암호화된 블록이 다음 블록의 암호화에 XOR 연산 입력으로 활용 되어 좀 더 안전한 암호 기법으로 활용되는 모드이다.

성능/효과

즉, 암호화의 선택은 센서에서 수집된 정보를 임시로 저장하는 기억 공간인 HCCL에 까지 암호화된 정보가 저장되도록 한다. 결과적으로 HCCL 알고리즘을 응용해서 Seed 암호 캡슐화와 함께 사용자의 센서 데이터를 보호할 수 있게 되는 것이다.
그 결과, 암호화해서 데이터를 저장할 경우와 암호화를 하지 않고 저장하는 경우의 데이터 처리하는데 걸리는 시간 차를 계산해보면 처리할 데이터의 양이 많아지더라도 약 0.002초 차이로 성능에 큰 영향을 미치지 않고 안전하게 데이터 처리가 가능하다는 것을 알 수 있다.
센서 데이터를 암호화해서 HCCL에 저장하는 모델링 과정이 일반적으로 성능에 영향을 끼칠 것이라고 생각하지만 위의 성능 평가 결과를 통해 SEED 암호의 경우 암호화 여부가 크게 데이터 처리 속도(성능)에 영향을 미치지 않는 것을 알 수 있다. 그렇기 때문에 안드로이드 환경에서 효과적으로 적용할 수 있는 라이브러리임을 확인할 수 있다.
실험의 결과를 볼 때 성능에 큰 영향을 끼치지 않으면서도 사용자의 선택으로 사용자 본인의 개인 정보를 보호할 수 있도록 보안성을 높일 수 있는 것으로 확인되었다. 그리고 기존의 안드로이드 환경에서는 센서에 대한 권한 관리 기능을 제공하지 않기 때문에 본 연구를 통해 사용자의 암호화 강도 선택 기능을 통해 안전한 데이터의 관리가 가능할 것이다.

후속연구

실험의 결과를 볼 때 성능에 큰 영향을 끼치지 않으면서도 사용자의 선택으로 사용자 본인의 개인 정보를 보호할 수 있도록 보안성을 높일 수 있는 것으로 확인되었다. 그리고 기존의 안드로이드 환경에서는 센서에 대한 권한 관리 기능을 제공하지 않기 때문에 본 연구를 통해 사용자의 암호화 강도 선택 기능을 통해 안전한 데이터의 관리가 가능할 것이다.
이러한 연구를 통해 안전한 센서 정보관리 및 운영 환경의 구축이 진행될 것이다. 그리고 현재 SEED 알고리즘의 키는 외부 별도의 파일로 존재하는데 추후에 키 management 기법을 연구해서 키 관리를 개선하도록 할 것이다.
향후 본 연구 결과를 바탕으로 HCCL을 기반으로 한 다양한 암호화 기법이 확장 적용될 것이다. 또한, 선택적 암호화가 단순히 사용자의 선택이 아닌 집단 지성의 선택 결과가 될 수 있도록 사용자들의 경험과 보안 전문가의 전문지식을 통해 적용될 수 있도록 개선될 것이다. 이러한 연구를 통해 안전한 센서 정보관리 및 운영 환경의 구축이 진행될 것이다.
마지막으로, 개발된 HCCL 라이브러리에 대해 효과성을 검증하기 위해서 데이터의 양에 따라 암호화를 할 경우와 하지 않는 경우를 비교해서 성능 평가를 수행하여 제안된 기법의 성능적 특성을 제시한다.
본 연구에서 제시하고 있는 전체/일부 암호화의 선택 기능은 응용 프로그램 개발자 입장에서는 사용자에게 선택권을 부여하지 않고 자체적으로 민감 정보에 대해서 강제적 암호화를 수행할 수 있는 기반이 되는 기능이 될 수 있다.
하지만 본 연구의 목적에서는 확인할 필요가 없는 사항이라 생각해서 하나의 센싱 데이터에 대한 실험만 하였다. 추후, 데이터양이 많은 다른 센서들의 데이터를 짧은 시간에 암호화해야 한다는 것을 고려해서 실험을 진행하도록 할 것이다.
향후 본 연구 결과를 바탕으로 HCCL을 기반으로 한 다양한 암호화 기법이 확장 적용될 것이다. 또한, 선택적 암호화가 단순히 사용자의 선택이 아닌 집단 지성의 선택 결과가 될 수 있도록 사용자들의 경험과 보안 전문가의 전문지식을 통해 적용될 수 있도록 개선될 것이다.

참고문헌 (15)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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