$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

블록체인 네트워크 보안 위협 탐지 기술 동향 분석 원문보기

情報保護學會誌 = KIISC review, v.31 no.3, 2021년, pp.61 - 71  

이은영 (성신여자대학교 미래융합기술공학과) ,  문정현 (성신여자대학교 융합보안공학과) ,  한채림 (성신여자대학교 융합보안공학과) ,  이일구 (성신여자대학교 융합보안공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

최근 블록체인 기술의 적용 범위가 전 산업으로 확대되고 있으며, 고부가가치 정보와 디지털 자산이 블록체인 분산 데이터베이스에 저장되고 관리되면서 블록체인을 대상으로 하는 보안 위협이 급격히 증가하고 있다. 특히 가용성 저하 공격, 분산 서비스 거부 공격, 비정상 거래, 악의적 거래, 51% 공격과 같이 블록체인을 대상으로 한 공격 기법이 고도화되고 피해 규모가 커지고 있다. 블록체인은 금융, 물류, 의료, 인증 등 전 산업 분야에 활용될 가능성이 높아지고 있어서 블록체인 네트워크 보안 위협을 신속하고 정확하게 탐지하는 기술에 대한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 블록체인 네트워크 보안 위협에 대해 분석하고, 주요 위협 탐지 기술과 최신 동향을 분석한다.

참고문헌 (24)

  1. Nakamoto, Satoshi. "Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system," Manubot, 2019. 

  2. Lovelock, J. D., et al. "Forecast: Blockchain business value, worldwide, 2017-2030," Gartner, 2017. 

  3. 블록체인 전문위원회, "블록체인 기술 동향 보고서", 한국정보보호산업협회, 2020. 

  4. Manuel, Scott, and Sarah Andrews. "Blockchain technology: Is 2016 the year of the blockchain," Thomson Reuters: Toronto, 2016. 

  5. Kandaswamy, R., D. Furlonger, and A. Stevens. "Digital Disruption Profile: Blockchain's Radical Promise Spans Business and Society," Gartner, 2018. 

  6. Decker, Christian, and Roger Wattenhofer. "Bitcoin transaction malleability and MtGox," European Symposium on Research in Computer Security. Springer, Cham, 2014. 

  7. Androulaki, Elli, et al. "Evaluating user privacy in bitcoin," International Conference on Financial Cryptography and Data Security. Springer, Berlin, Heidelberg, 2013. 

  8. Kim, In-Yeung, Ji-Soo Park, and Chang-Hoon Lee. "New consensus algorithm against 51% attack," Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference, Korea Information Processing Society, 2018. 

  9. Shrivas, Mahendra Kumar, Thomas Yeboah Dean, and S. Selva Brunda. "The Disruptive Blockchain Security Threats and Threat Categorization," 2020 First International Conference on Power, Control and Computing Technologies (ICPC2T), IEEE, 2020. 

  10. CryptoScamDB, last modified Jun 29,2018, accessed May 20,2021, https://cryptoscamdb.org/ 

  11. Kumar, Nitesh, et al. "Detecting Malicious Accounts on the Ethereum Blockchain with Supervised Learning," International Symposium on Cyber Security Cryptography and Machine Learning. Springer, Cham, 2020. 

  12. Ko, Kyungchan, et al. "Design of RPC-based Blockchain Monitoring Agent," 2018 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC), IEEE, 2018. 

  13. Zheng, Peilin, et al. "A detailed and real-time performance monitoring framework for blockchain systems," 2018 IEEE/ACM 40th International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice Track (ICSE-SEIP), IEEE, 2018. 

  14. Dinh, Tien Tuan Anh, et al. "Blockbench: A framework for analyzing private blockchains," Proceedings of the 2017 ACM International Conference on Management of Data. 2017. 

  15. Weber, Ingo, et al. "On availability for block-chain-based systems," 2017 IEEE 36th Symposium on Reliable Distributed Systems (SRDS), IEEE, 2017. 

  16. Signorini, Matteo, et al. "Bad: blockchain anomaly detection," arXiv preprint arXiv:1807.03833, 2018. 

  17. Signorini, Matteo, et al. "ADVISE: Anomaly Detection tool for blockchain Systems," 2018 IEEE World Congress on Services (SERVICES), IEEE, 2018. 

  18. Swathi, P., Chirag Modi, and Dhiren Patel. "Preventing sybil attack in blockchain using distributed behavior monitoring of miners," 2019 10th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT), IEEE, 2019. 

  19. Farrugia, Steven, Joshua Ellul, and George Azzopardi. "Detection of illicit accounts over the Ethereum blockchain," Expert Systems with Applications, 2020 

  20. "How to interact with the Ethereum blockchain and create a database with python and sql," Medium, last modified Jun 29,2018, accessed May 20,2021, https://medium.com/validitylabs/how-to-interact-with-the-ethereum-blockchain-and-create-a-database-with-python-and-sql-3dcbd579b3c0 

  21. Patel, Vatsal, Lei Pan, and Sutharshan Rajasegarar. "Graph Deep Learning Based Anomaly Detection in Ethereum Blockchain Network," International Conference on Network and System Security. Springer, Cham, 2020. 

  22. Putz, Benedikt, Fabian Bohm, and Gunther Pernul. "HyperSec: Visual Analytics for block-chain security monitoring," arXiv preprint arXiv:2103.14414, 2021. 

  23. Bang, Jiwon, and Mi-Jung Choi. "Design and Implementation of Storage System for Real-time Blockchain Network Monitoring System," 2019 20th Asia-Pacific Network Operations and Management Symposium (APNOMS), IEEE, 2019. 

  24. Lee, Chaehyeon, et al. "Blockchain Explorer based on RPC-based Monitoring System," 2019 IEEE International Conference on Blockchain and Cryptocurrency (ICBC), IEEE, 2019. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로