초록

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U-Healthcare는 언제 어디서나 환자의 생체 건강을 관리하고 유지할 수 있도록 하는 정보통신기술이다. U-Healthcare통신은 대부분 무선통신을 사용하여 검진 결과나 위급 시에 감지된 환자의 정보를 병원 서버로 전송한다. 이 때 U-Healthcare기기나 병원 서버에 악의적인 행위자가 DDoS공격을 하면 환자의 정보는 병원서버까지 전송되지 못해 병원의 도움을 받을 수 없는 상황이 발생된다. 이에 대응하기 위하여 본 논문은 U-Healthcare 통신 공격 패턴과 시나리오를 빅데이터로 구축한다. 그 후 악의적인 사용자가 U-Healthcare기기나 서버를 공격하면 DB와 연동하여 일치된 공격을 막을 수 있다. 앞으로 원격의료 서비스에서 나타날 수 있는 보안 위협을 알아보고, 빅데이터를 활용하여 보안 위협에 대응할 수 있는 방법을 제안한다.

U-Healthcare는 언제 어디서나 환자의 생체 건강을 관리하고 유지할 수 있도록 하는 정보통신기술이다. U-Healthcare통신은 대부분 무선통신을 사용하여 검진 결과나 위급 시에 감지된 환자의 정보를 병원 서버로 전송한다. 이 때 U-Healthcare기기나 병원 서버에 악의적인 행위자가 DDoS공격을 하면 환자의 정보는 병원서버까지 전송되지 못해 병원의 도움을 받을 수 없는 상황이 발생된다. 이에 대응하기 위하여 본 논문은 U-Healthcare 통신 공격 패턴과 시나리오를 빅데이터로 구축한다. 그 후 악의적인 사용자가 U-Healthcare기기나 서버를 공격하면 DB와 연동하여 일치된 공격을 막을 수 있다. 앞으로 원격의료 서비스에서 나타날 수 있는 보안 위협을 알아보고, 빅데이터를 활용하여 보안 위협에 대응할 수 있는 방법을 제안한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 그래서 무수한 공격을 대응하기 위해 빅데이터를 사용하고 분산처리를 통해 분석함으로써 빠르고 능동적으로 대처할 수 있도록 할 것이다. 본 논문에서는 빅데이터를 통해 원격 의료 서비스에 대한 보안 취약점을 진단하고 해결하기 위해 대응방안을 제안한다.
• 지금까지 발생한 DDoS 공격을 빅데이터로 분석하여 원격 의료 서비스의 위협적인 보안에 대해 효율적으로 대응하기 위해 제안하고자 한다.

제안 방법

• 원활한 원격 의료 서비스를 보안하기 위해 보안에 취약한 공격 패턴이나 시나리오에 대한 대응 기술을 수집하여 로그를 분석한다. 수집한 방대한 로그들은 데이터베이스에 저장한 후 하둡 분산시스템과 맵리듀스를 통해 하둡에 적재한다.
• 서버가 다운이 되면 위급 시 보내지는 패킷을 받을 수 없기 때문에 환자의 상태가 위험해진다. 이렇게 발생한 DDoS 공격 분석을 빅데이터를 이용하여 보안 위협을 줄인다.

성능/효과

• 악의적인 사용자가 U-Healthcare기기나 병원서버에 공격을 가하게 된다면 위급한 환자의 데이터를 받지 못하는 위험이 발생하게 되는 보안의 취약점이 있다. 또 네트워크에서 중요시 여기는 무결성, 기밀성, 가용성을 지켜야 한다는 것을 깨달았고, 이것을 지키기 위해서 다양한 기기들에 대한 보안 리스크시나리오, 패턴 등 정보를 저장하기엔 방대하다는 점을 알았다. 그래서 무수한 공격을 대응하기 위해 빅데이터를 사용하고 분산처리를 통해 분석함으로써 빠르고 능동적으로 대처할 수 있도록 할 것이다.

후속연구

• 또 네트워크에서 중요시 여기는 무결성, 기밀성, 가용성을 지켜야 한다는 것을 깨달았고, 이것을 지키기 위해서 다양한 기기들에 대한 보안 리스크시나리오, 패턴 등 정보를 저장하기엔 방대하다는 점을 알았다. 그래서 무수한 공격을 대응하기 위해 빅데이터를 사용하고 분산처리를 통해 분석함으로써 빠르고 능동적으로 대처할 수 있도록 할 것이다. 본 논문에서는 빅데이터를 통해 원격 의료 서비스에 대한 보안 취약점을 진단하고 해결하기 위해 대응방안을 제안한다.

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