위협모델링을 이용한 전기차 충전 인프라의 보안요구사항에 대한 연구
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 차예슬 | - |
dc.contributor.author | 김승주 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-03T13:44:09Z | - |
dc.date.available | 2021-09-03T13:44:09Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.issn | 1598-3986 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/85923 | - |
dc.description.abstract | 기차 충 인라에서는 충 결제 데이터를 포함하여 다양한 데이터가 송되기 때문에 안한 기차 충 인라를 구축하기 해서는 이에 한 보안 연구가 요구된다. 그지만 기존에 진행된 연구들은 기차 충을 한 충 인라 보다는 력 계통 인라와 같은 스마트 그리드 련 보안 연구가 주를 이루고 있다. 한 충 인라 련 연구는 아직 부족한 실이며, 모델링과 같은 체계인 방법론을 이용한 연구는 아직 진행되고 있 지 않다. 따라서 안한 기차 충 인라의 구축을 해 모델링을 용하여 보안 을 식별하고 보안요구 사항을 체계으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 Data Flow Diagram, STRIDE, Attack Tree를 활용한 모델링을 이용하여 충 인라에서 발생 가능한 을 정확히 식별하고 객인 보안요구사항을 도출 하여 기차 충 인라를 분석한다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보보호학회 | - |
dc.title | 위협모델링을 이용한 전기차 충전 인프라의 보안요구사항에 대한 연구 | - |
dc.title.alternative | A Study on Security Requirements of Electric Vehicle Charging Infrastructure Using Threat Modeling | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김승주 | - |
dc.identifier.doi | 10.13089/JKIISC.2017.27.6.1441 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보보호학회논문지, v.27, no.6, pp.1441 - 1455 | - |
dc.relation.isPartOf | 정보보호학회논문지 | - |
dc.citation.title | 정보보호학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 27 | - |
dc.citation.number | 6 | - |
dc.citation.startPage | 1441 | - |
dc.citation.endPage | 1455 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002293751 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Threat-Modeling | - |
dc.subject.keywordAuthor | Electric Vehicle Charging Infrastructure | - |
dc.subject.keywordAuthor | Threat Analysis | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
(02841) 서울특별시 성북구 안암로 14502-3290-1114
COPYRIGHT © 2021 Korea University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.