KR102177771B1 - 사용자 인증 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 사용자 인증 장치에서 사용자의 인터넷 로그인 환경정보를 이용하여 사용자 인증을 하는 방법에 있어서, 사용자의 로그인 환경정보를 추출하는 단계; 상기 로그인 환경정보를 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding)으로 변환정보를 생성하는 단계; 상기 변환 정보를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 2-클래스 사용자 모델을 생성하는 단계; 및 사용자가 인터넷 로그인 시 상기 2-클래스 사용자 모델을 적용하여 사용자가 본인인지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

Description

사용자 인증 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR AUTHENTICATING USERS}
본 발명은 서포트 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 인터넷 사용자를 인증할 수 있는 사용자 인증 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
온라인 인터넷 사이트 보안을 위 해킹을 방지하는 IT 방법들이 수행되고 있다. 그러나, 인터넷 부정 사용자가 원 소유자의 아이디와 암호를 내부 결탁 또는 기존 해킹을 통하여 취득한 후 이를 도용하여 온라인 인터넷 사이트에 접속하는 경우에는 이를 적발하지 못하고 있다.
원래의 사용자(원 소유자)의 아이디와 암호 유출이 빈번히 발생되고, 불법적으로 취득된 아이디와 암호를 가지고 인터넷 사이트에 로그인하여 부정 사용하는 보안사고가 많이 발생되고 있다.
종래에는 사용자가 로그인 시 일정 임계값을 설정하고 임계값 이상 입력되면 부정 사용으로 간주하여 접속을 부정하는 방법이 이용되었다.
보다 구체적으로 아이디와 비밀번호 입력 횟수를 일정 임계값으로 설정하고, 사용자가 아이디와 비밀번호를 임계값 이상 입력하면 부정 사용으로 간주하여 원 소유자를 인증하는 새로운 방법을 통하지 않고는 접속을 부정하게 된다.
이와 같은 종래 사용자 인증 방법은 부정 사용자가 원 소유자의 아이디와 비밀번호를 취득하여 로그인하는 경우에는 부정 사용을 방지할 수 없다는 문제가 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 인터넷 사이트 로그인 시 아이디와 비밀번호 이외에도 본인과 타인의 인터넷 사이트 로그인 환경 차이를 이용하여 사용자 인증을 할 수 있는 사용자 인증 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
이러한 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 방법은 사용자 인증 장치에서 사용자의 인터넷 로그인 환경정보를 이용하여 사용자 인증을 하는 방법에 있어서, 사용자의 로그인 환경정보를 추출하는 단계; 상기 로그인 환경정보를 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding) 방식으로 변환하여 변환정보를 생성하는 단계; 상기 변환 정보를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 2-클래스 사용자 모델을 생성하는 단계; 및 사용자가 인터넷 로그인 시 상기 2-클래스 사용자 모델을 적용하여 사용자가 본인인지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
상기 로그인 환경정보는 사용자의 IP 대역, 사용자 에이전트(User- Agent)일 수 있다.
상기 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding)은 사용자 본인의 환경정보의 값만 인코딩할 수 있다.
상기 SVM은 사용자 본인과 타인의 환경정보를 공간에 사상시킨 후 초평면을 생성하고, 상기 초평면 사이의 거리인 마진을 최대화하여 상기 2-클래스 사용자 모델을 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 장치는 사용자의 로그인 환경정보를 추출하는 환경정보 추출부; 상기 로그인 환경정보를 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding) 방식으로 변환하여 변환정보를 생성하는 변환정보 생성부; 상기 환경정보와 상기 변환정보를 저장하는 저장부; 상기 변환정보를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 2-클래스 사용자 모델을 생성하는 사용자 모델 생성부; 및 사용자가 인터넷 로그인 시 상기 2-클래스 사용자 모델을 적용하여 사용자가 본인인지 여부를 판단하는 인증부를 포함한다.
상기 로그인 환경정보는 사용자의 IP 대역, 사용자 에이전트(User- Agent)일 수 있다.
상기 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding)은 사용자 본인의 환경정보의 값만 인코딩할 수 있다.
상기 SVM은 사용자 본인과 타인의 환경정보를 공간에 사상시킨 후 초평면을 생성하고, 상기 초평면 사이의 거리인 마진을 최대화하여 상기 2-클래스 사용자 모델을 생성할 수 있다.
위에서 언급된 본 발명의 기술적 과제 외에도, 본 발명의 다른 특징 및 이점들이 이하에서 기술되거나, 그러한 기술 및 설명으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이상과 같은 본 발명에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.
본 발명은 인터넷 사이트 로그인 환정정보와 SVM(Support Vector Machine)를 이용함으로써 부정 사용자가 원 소유자의 아이디와 비밀번호를 도용하여 인터넷 사이트 로그인 할 경우에도 부정 사용을 적발하여 접속 거부할 수 있어 보안을 향상시킬 수 있다.
이 밖에도, 본 발명의 실시 예들을 통해 본 발명의 또 다른 특징 및 이점들이 새롭게 파악될 수도 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 방법을 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 방법의 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding)을 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조번호를 부가함에 있어서 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다.
한편, 본 명세서에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부되는 도면을 참고하여 상기 문제점을 해결하기 위해 고안된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 방법을 설명하는 도면이고, 도 2는 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 방법의 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding)을 설명하기 위한 도면이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 방법은 사용자의 로그인 환경정보를 추출하는 단계; 상기 로그인 환경정보를 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding)으로 변환정보를 생성하는 단계; 상기 변환 정보를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 2-클래스 사용자 모델을 생성하는 단계; 및 사용자가 인터넷 로그인 시 상기 2-클래스 사용자 모델을 적용하여 사용자가 본인인지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
먼저, 사용자의 로그인 환경정보를 추출한다.
사용자의 로그인 환경정보는 사용자가 인터넷 사이트 로그인 시 IP 대역과 사용자 에이전트(User-Agent)를 의미한다.
이때, 추출된 인터넷 사이트 전체 사용자의 로그인 환경정보는 저장부에 저장될 수 있다.
다음으로, 추출된 로그인 환경정보를 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding) 방식으로 변환하여 변환정보를 생성한다.
로그인 환경정보인 IP 대역과 사용자 에이전트(User-Agent)는 명목형 데이터여서 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding) 방식으로 변환할 수 있다. 이때, 변환된 변환정도도 저장부에 저장될 수 있다.
도 2를 참조하면, 환경정보 1은 IP 대역이고, 환경정보 2는 사용자 에이전트를 의미한다. 환경정보 별로 고유한 값들에 1부터 번호를 부여하여 라벨 인코딩(Label Encoding)한다.
이때, 사용자 본인의 환경정보의 값만 인코딩하고, 사용자가 사용하지 않은 환경정보의 값은 인코딩 하지 않는다.
다음으로, 변환 정보를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 2-클래스 사용자 모델을 생성한다.
SVM(Support Vector Machine)은 기계 학습 알고리즘 중 하나로 패턴 인식에 주로 사용된다.
SVM(Support Vector Machine)은 두 카테고리 중 어느 하나에 속한 데이터의 집합이 주어졌을 때, SVM 알고리즘은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단하는 비확률적 이진 선형 분류 모델을 만든다.
만들어진 분류 모델은 데이터가 사상된 공간에서 경계로 표현되는데 SVM 알고리즘은 두 카테고리 사이에서 가장 큰 폭을 가진 경계를 찾는 알고리즘이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 방법에서는 저장부에서 독출된 인터넷 사이트 전체 사용자의 변환 정보를 SVM을 이용하여 2-클래스 사용자 모델을 생성한다.
다음으로, 사용자가 로그인 시 2-클래스 사용자 모델을 적용하여 사용자가 본인지 여부를 판단한다.
사용자가 로그인 시 2-클래스 사용자 모델에 의해 사용자 본인인지 타인인지를 판별하게 된다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 방법은 인터넷 사이트 로그인 환정정보와 SVM(Support Vector Machine)를 이용함으로써 부정 사용자가 원 소유자의 아이디와 비밀번호를 도용하여 인터넷 사이트 로그인 할 경우에도 부정 사용을 적발하여 접속 거부할 수 있어 보안을 향상시킬 수 있다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 장치를 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 장치는 환경정보 추출부, 변환정보 생성부, 저장부, 모델 생성부, 및 인증부를 포함한다.
환경정보 추출부는 사용자의 로그인 환경정보를 추출할 수 있다.
변환정보 생성부는 로그인 환경정보를 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding) 방식으로 변환하여 변환정보를 생성할 수 있다.
저장부는 인터넷 사용자의 추출된 환경정보와 생성된 변환정보를 저장할 수 있다.
모델 생성부는 변환 정보를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 2-클래스 사용자 모델을 생성할 수 있다.
인증부는 용자가 인터넷 로그인 시 상기 2-클래스 사용자 모델을 적용하여 사용자가 본인인지 여부를 판단할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명이 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.

Claims (8)

  1. 사용자 인증 장치에서 사용자의 인터넷 로그인 환경정보를 이용하여 사용자 인증을 하는 방법에 있어서,
    사용자의 로그인 환경정보를 추출하는 단계;
    상기 로그인 환경정보를 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding) 방식으로 변환하여 변환정보를 생성하는 단계;
    상기 변환 정보를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 2-클래스 사용자 모델을 생성하는 단계; 및
    사용자가 인터넷 로그인 시 상기 2-클래스 사용자 모델을 적용하여 사용자가 본인인지 여부를 판단하는 단계를 포함하며,
    상기 SVM은 사용자 본인과 타인의 환경정보를 공간에 사상시킨 후 초평면을 생성하고, 상기 초평면 사이의 거리인 마진을 최대화하여 상기 2-클래스 사용자 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 인증 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 로그인 환경정보는 사용자의 IP 대역, 사용자 에이전트(User- Agent)인 것을 특징으로 하는 사용자 인증 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding)은 사용자 본인의 환경정보의 값만 인코딩하는 것을 특징으로 하는 사용자 인증 방법.
  4. 삭제
  5. 사용자의 로그인 환경정보를 추출하는 환경정보 추출부;
    상기 로그인 환경정보를 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding) 방식으로 변환하여 변환정보를 생성하는 변환정보 생성부;
    상기 환경정보와 상기 변환정보를 저장하는 저장부;
    상기 변환정보를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 2-클래스 사용자 모델을 생성하는 사용자 모델 생성부; 및
    사용자가 인터넷 로그인 시 상기 2-클래스 사용자 모델을 적용하여 사용자가 본인인지 여부를 판단하는 인증부를 포함하며,
    상기 SVM은 사용자 본인과 타인의 환경정보를 공간에 사상시킨 후 초평면을 생성하고, 상기 초평면 사이의 거리인 마진을 최대화하여 상기 2-클래스 사용자 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 인증 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 로그인 환경정보는 사용자의 IP 대역, 사용자 에이전트(User- Agent)인 것을 특징으로 하는 사용자 인증 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 원-핫-인코딩(One-Hot-Encoding)은 사용자 본인의 환경정보의 값만 인코딩하는 것을 특징으로 하는 사용자 인증 장치.
  8. 삭제
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