랜섬웨어는 2021년 가장 주목해야 할 사이버 위협으로 여겨지며, 전 세계적으로 큰 피해를 입혔다. 특히 국가 핵심 인프라 시설과 기업을 대상으로 대규모 공격을 지속하였으며, 파일을 암호화하는 것 뿐만 아니라 기업의 기밀 정보를 유출함으로써 2차 피해 우려를 낳고 있다. 이에 따라 세계 각국에서는 랜섬웨어를 대응 및 예방하고자 다양한 지침을 발표하였다. 본 논문에서는 2021년 국내·외에서 발생한 랜섬웨어 사건·사고와 새롭게 등장한 랜섬웨어에 대해 알아보고, 국가별 랜섬웨어 대응 및 예방 정책에 관해 소개한다.

본 고에서는 최근 급격히 발전하고 있는 양자컴퓨터와 이를 이용한 암호분석의 최신 동향에 대해 확인해 보도록 한다. 특히 양자컴퓨터를 이용한 블록암호에 대한 대표적인 공격 기법인 Grover 알고리즘과 최근에 연구가 진행되고 있는 양자인공지능을 활용한 암호 공격에 확인해 보도록 한다.

신경망 암호해독은 딥러닝 기술을 기반으로 암호해독을 수행하는 기술을 말한다. 2000년대부터 신경망 암호분석 연구가 일부 수행된 바 있지만 대부분 가능성을 제시하기 위하여 실제로 사용되지 않는 암호를 대상으로 수행되어 활용에 어려움이 있었다. 그러나 최근 암호학계 저명 컨퍼런스인 CRYPTO, EUROCRYPT에서 전통적인 암호해독 기법보다 우수한 성능을 보이는 신경망 암호분석 연구 결과가 발표된 바 있다. 하지만, 신경망 암호해독 기술은 딥러닝 기술이 활용되고 있는 타 분야 대비 상대적으로 연구 초기 단계에 있어 다양한 한계점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 현재까지 수행된 신경망 암호분석 연구에 대한 동향을 분석하고 한계점 및 향후 연구 방향을 제시한다.

다양한 스마트 홈 IoT가 개발됨에 따라 가정 내에서 IoT를 활용한 서비스가 확장되고 있다. 스마트 홈 IoT와 IoT가 등록된 스마트 폰은 서비스 제공을 위해 클라우드 서버와 통신을 수행한다. 클라우드 서버와 통신 과정에서 스마트 홈 IoT와 스마트 폰, 클라우드 서버에는 사용자에 대한 다양한 정보가 저장될 가능성이 있다. 사용자에 대한 다양한 정보가 클라우드 서버로 전송되는 것은 개인정보 문제를 야기할 수 있지만, 포렌식 관점에서는 범죄를 해결하는 데 증거로 사용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 서버와 통신을 수행하는 클라우드 기반의 스마트 홈 IoT를 대상으로 데이터를 수집하는 기법을 알아보고 데이터 수집 기법이 적용된 기존의 스마트 홈 IoT 연구를 스마트 홈 IoT 기기 별로 나누어 분석한다.

미국, 중국 등에 이어 국내에서도 KT에서 2021년 7월 5G 단독모드(StandAlone)를 상용화 하였다. 5G 비단독모드(Non-StandAlone)에서는 다년간 사용되었던 기존 LTE(Long Term Evolution) 망의 장비를 재활용하기 때문에 신규 장비의 도입은 5G 기지국으로 제한된다. 그러나 5G 단독모드에서는 새롭게 정의된 5G 장비들을 사용하기 때문에 이에 대한 위협 분석과 보안 기능의 정의에 따라 각 장비에 보안의 구현이 제대로 되어 있는지 검증하는 절차가 요구된다. 이러한 환경에서 본 논문은 5G 단독모드 기기의 보안 인증 현황을 제공하고자 한다.

홈, 산업 환경, 운송 네트워크 및 기타 장소의 사물 인터넷 장치가 계속 확산됨에 따라 악의적인 IoT 네트워크 공격자의 공격 표면도 증가하고 있다. 2021년 4월 IBM에 따르면 네트워크 공격 지표 중 전체 IoT 공격이 매년 500% 증가하고 있다. X-Force 연구에 따르면 이 급증은 주로 미라이 봇넷과 코드를 공유하는 비교적 새로운 봇넷인 Mozi 봇넷 활동에 의해 발생한다. 2020년에 이 악성코드는 한 해 동안 탐지된 총 IoT 공격의 89%를 차지했다. 2020년 3월 팔로알토 네트웍스의 Unit 42 IoT Threat Report에 따르면 IoT 임베디드 기기 대상 위협은 익스플로잇 감염, 멀웨어, 사용자 정보 탈취로 나뉜다. 그 중 IoT 임베디드 기기의 주요 익스플로잇은 네트워크 스캔, RCE, Command injection, Buffer Overflow 등으로 관찰된다. 본 논문에서는 이러한 IoT 환경에서의 취약점 악용 공격 대응 및 탐지 정책 생성을 위해 IoT 취약점을 악용한 익스플로잇을 분석 연구하였다.

사용자들의 간접 경험 및 다양한 커뮤니티 생성을 위해 사용되었던 기존의 2차원 온라인 세상은 시각적 표현 및 사람의 특징을 반영하는 것에 한계점이 뚜렷하다. 따라서, 보다 현실과 유사한 환경을 구축하기 위해 많은 연구가 수행되었으며 특히, 사람의 행동 및 상태 등을 수집하고 활용할 수 있는 기술이 발전하였다. 그 결과 현실과 유사한 3차원 세계인 메타버스가 새롭게 주목받고 있다. 메타버스는 새로운 신분인 아바타로 사용자들의 높은 자유도를 보장하며 현실 세계와 유사한 활동과 함께 현실에서 경험할 수 없는 서비스를 제공하고 있다. 이러한 메타버스의 발전을 위한 연구가 활발히 수행되고 있지만, 메타버스에서 발생할 수 있는 보안 위협에 관한 연구는 상대적으로 부족하다. 현재, 3차원 세계 구축을 위해 기존보다 많은 종류의 데이터 수집으로 새로운 보안 이슈가 꾸준히 발생하고 있으며, AR, VR 등의 다양한 디바이스 활용과 사용자들의 자유도 보장에 따른 보안 위협이 존재한다. 이에, 본 논문에서는 메타버스에서 발생할 수 있는 보안 위협에 대해 분석하고, 이전의 다양한 연구들을 정리하여 새로운 관점에서 보안 위협을 분류한다. 그리고 해당 위협의 대응방안과 함께 앞으로의 연구 방향을 제시한다.