오늘날 정보와 정보시스템은 조직의 핵심 자원 중의 하나이다. 이러한 자원이 효율적이고 효과적으로 활용되지 못하면, 조직의 전략적인 목표 달성에 지장을 초래하게 된다. 이처럼 중요한 자원을 효율적이고 효과적으로 관리하기 위해서는 정보시스템에 대한 적절한 통제가 수립되고 이러한 통제가 적절하게 작동하는지를 점검하고, 여기에 대해서 조언을 해 주는 기능, 즉 정보시스템 감사 기능을 수립하여 실행하는 것이 필요하다. 그러나 정보시스템 통제/감사 체계를 도입하더라도 그 수준은 조직에 따라서 달라질 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 정보시스템 감사/통제 성숙수준을 평가할 수 있는 한 모델인 CobiT의 기본 개념과 적용 사례에 대해서 알아본다.
정보 산업의 급속한 발전에 따라, 컴퓨터 통신망을 통한 자료의 위협 및 손실에 대처하기 위한 방법중에 하나로서 현재 방호벽 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서, 이 논문에서는 효율적인 전산망 보호를 위하여 방호벽 시스템과 전산망 감사 추적 시스템과의 연계성을 통하여 전산망에 대한 위협 및 손실을 줄일 수 있는 방법 및 문제 발생시 사후 조치할 수 있는 시스템 모델을 제시하고자 한다. 또한, 감사 자료 분석을 위하여 감사 분석기에서 사용되는 데이터베이스의 유형과 감사 분석기의 실행 모델을 제시한다. 전산망 감사 추적 시스템은 불법 침입자에 대한 모든 활동을 감시함으로서, 침입 유형을 식별하고, 감사 자료를 분석하는 기능을 갖는다.
연구목적: 본 연구는 향후 급변하는 감사 및 업무 환경에서 효율적인 감사방법을 개발할 수 있 군 조직내 예방적 감사체계 구축방안을 연구하는 것이다. 연구방법: 군 자체감사의 실태와 문제점, 현재 정부 부처 및 기관에서 사용하고 있는 지속적 예방감사제도 사례, 외국 감사원 정보시스템 내부통제점검 등을 살펴보았다. 연구결과: 본 연구에서는 군사감사제도의 문제점을 극복하기 위하여 정부부처, 기관 등이 활용하는 지속적 예방감사제도를 벤치마킹하여 군내 지속적 예방감사제도를 구축하는 방안을 제안하였다. 결론: 상시 예방 감사 시스템사업의 한계성 및 사업효과의 신뢰성을 고려하여 육군을 시험사업으로 추진하고 이어서 해군·공군·해병대로 사업을 점진적으로 확대해야 할 것이다.
최근 네트워크의 발달로 인해 네트워크 감사데이터의 양이 점점 증가하고 있다. 이렇게 증가하는 네트워크 감사데이터를 능동적이고 효율적으로 분석하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 지금까지의 연구들은 특정 침입탐지시스템에 제한되어 데이터 마이닝 기법을 적용하여 감사데이터를 분석하고 침입탐지모델을 구축하는 연구였다. 따라서 이 논문에서는 특정 침입탐지시스템에 의존하지 않고 감사데이터를 효율적으로 분석하여 알려지지 않은 공격패턴이나 규칙들을 발견하여 보안정책 실행시스템에서 활용할 수 있도록 하기위한 감사데이터 분석 마이너를 설계하고 구현하였다. 보안관리자는 구현된 감사데이터 마이너를 이용하여 원하는 정보를 가공 추출하여 고수준의 의미추출에 이용할 수 있다.
네트워크의 광역화와 새로운 공격 유형의 발생으로 침입 탐지 시스템에서 새로운 시퀀스의 추가나 침입탐지 모델 구축의 수동적인 접근부분이 문제가 되고 있다. 특히 기존의 침입탐지 시스템들은 대량의 네트워크 하부구조를 가진 네트워크 정보를 수집 및 분석하는데 있어 각각 전담 시스템들이 담당하고 있다. 따라서 침입탐지 시스템에서 증가하는 많은 양의 감사데이터를 분석하여 다양한 공격 유형들에 대해서 능동적으로 대처할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 최근, 침입 탐지 시스템에 데이터 마이닝 기법을 적용하여 능동적인 침입탐지시스템을 구축하고자 하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 이 논문에서는 대량의 감사 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위한 마이닝 시스템을 설계하고 구현한다. 감사데이터는 트랜잭션데이터베이스와는 다른 특성을 가지는 데이터이므로 이를 고려한 마이닝 시스템을 설계하였다. 구현된 마이닝 시스템은 연관규칙 기법을 이용하여 감사데이터 속성간의 연관성을 탐사하고, 빈발 에피소드 기법을 적용하여 주어진 시간 내에서 상호 연관성 있게 발생한 이벤트들을 모음으로써 연속적인 시간간격 내에서 빈번하게 발생하는 사건들의 발견과 알려진 사건에서 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술할 수 있는 규칙을 생성한 수 있다. 감사데이터의 마이닝 결과 생성된 규칙들은 능동적인 보안정책을 구축하는데 활용필 수 있다. 또한 데이터양의 감소로 침입 탐지시간을 최소화하는데도 기여한 것이다.
최근 기업에서 구축하는 IT 아키텍쳐가 점점 복잡해져 가는 환경변화에 따라 각 시스템 구성요소의 조건이나 특성을 저장하는 설정파일(Configuration file)의 중요성이 강조되고 있지만, 대부분의 형상관리시스템이 응응 소프트웨어를 중심으로 구성되어 설정파일의 특징을 반영한 활동에 한계를 갖고 있다. 또한 품질보증 목적으로 수행하는 형상감사 활동도 응용 소프트웨어를 대상으로 품질중심 감사 활동이 이루어지면서, 등록된 개별 소프트웨어 별로 변경통제와 버전관리가 이루어져 설정 파일이 포함되는 경우 버전 무결성 차원의 문제를 적발하지 못하는 문제가 있다. 이 논문에서는 추가적으로 필요한 감사활동 요구기능을 정의하고, 동일한 원본에서 배포된 설정파일들이 서로 버전이 다르게 관리 될 수 있는 문제를 감사(Audit)를 통해 탐지할 수 있는 버전 무결성 감사 프레임워크를 제시한다. 제안하는 프레임워크는 기존 형상관리 개념과 액티비티, 프로세스를 기반으로 감사기능을 보완한다. 이를 통해 기존 감사활동에 버전 무결성 검증을 수행하는 형상감사 기능이 포함되며, 이는 설정파일의 버전 차이에 의해 사전/사후 발생될 장애, 오동작 등의 문제 해결에 활용된다. 이 논문에서 제안 프레임워크의 검증을 위하여 웹 시스템 기반 자바환경으로 구현하였고, 현장 적용한 부분을 평가 함으로써 검증하였다.
본 논문에서는 베이지안 네트워크와 통합 감사자료를 이용하여 시스템 사용자에 대한 비정상행위를 탐지하고 분석하는데 효과적인 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 리눅스 시스템에서의 여러 가지 감사자료들을 통합한 감사자료로부터 사용자의 행위에 대해 베이지안 네트워크로 구성하고자 한다. 베이지안 네트워크를 구성할 때 효율적인 학습이 가능한 Sparse Candidate 알고리즘을 적용하고, 감사자료의 일부가 결여되어 있는 경우에도 추론이 가능하도록 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)의 일종인 Gibbs Sampling 방법을 적용한다.
산업 및 통신기술이 급속히 발전함에 따라, 다양한 형태의 침입기법을 통해 클라이언트-서버 구조의 정보 공유 및 서비스 개념으로 운영되는 시스템상에서 중요한 정보에 대한 유출 및 파괴로 인한 역기능이 심각할 정도로 증가하고 있다. 따라서, 정보시스템에서의 정보의 불법유출을 방지하고 문서나 시스템에 대한 불법행위를 감지할 수 있는 감사추적 기법이 요구된다. 이 논문에서는 능동데이타베이스의 능동규칙을 기존 기법보다 효과적으로 침입자를 감지할수 있는 새로운 감사추적 및 분석시스템 모델을 제안하였다. 이 모델은 시스템사용자에 의해서 발생되는 감사자료의 비정상 여부를 판단할수 있는 기법과 유형별 침입자를 감지하는 알고리즘을 제시하여 정상적인 사용자의 이탈된 행동을 판단할 수 있는 바업을 제시한다.
현재 대부분의 상용 운영체제는 운영체제의 보안성을 높이기 위하여 높은 수준의 감사 기능을 제공한다. Linux의 성능 및 안정성은 기존 상용 운영체제에 뒤떨어지지 않지만, 감사 기능을 거의 제공하지 못하고 있다. Linux를 서버 운영체제로 사용하기 위해서는 C2 수준 이상의 보안성을 필요로 하며, 이를 만족시키기 위해서는 시스템 콜에 대한 감시와, 감사 이벤트가 요구된다. 본 논문의 LxBSM은 Linux 커널에서 C2 수준의 감사 기능을 제공하는 커널 모듈이다. LxBSM은 SunShield BSM의 감사 자료와 호환되는 C2 수준의 감사 자료를 제공하며, 동적 커널 모듈(Loadable Kernel Module) 방식으로 구현되어 운용성을 높였다. 또한 사용자 프로세스에 대한 감사 자료를 생성함으로써, 기존의 Linux 기반 감사 모듈보다 풍부한 감사 자료를 제공한다. 파이프와 파일로 감사 자료의 출력이 가능하여 감사 자료를 활용하는 침입 탐지 시스템의 연계성을 높였다. LxBSM의 성능을 측정한 결과, fork, execve, open, close와 같이 감사 자료를 생성하는 시스템 콜이 호출될 때의 응답 시간은 지연되었으나, 그 외의 다른 성능 감소 현상은 나타나지 않았다.
빅데이터 환경 하에서 프로세스 마이닝은 업무수행 시 발생하는 수많은 데이터들을 활용하여 기업의 ERP시스템 상의 이벤트 로그로부터 프로세스의 수행과 개선에 관련한 많은 정보 및 통찰력을 얻게 해준다. 최근에는 프로세스 마이닝의 최대 강점을 활용하여, 기업조직의 감사업무에 적극적으로 활용하려고 하는 다양한 연구 활동이 활발히 진행 중에 있다. 그러나 프로세스 마이닝을 이용한 영업감사 적용에 관한 최근의 국내 연구는 빅데이터 환경 하에서는 매우 미흡한 실정이다. 이러한 상황에 착안해서, 본 연구는 프로세스 마이닝이 감사 분야에 적용된 기존 연구를 한층 더 강화시킴으로써, 온라인 방식 및 전통적 감사에 최적으로 적용할 수 있는 프로세스 마이닝 적용 방안을 제안하고자 한다. 또한 빅데이터 환경하에서 기업 조직의 리스크 발생 요인들을 사전에 모니터링함으로써, 리스크의 조기 발견 및 이를 예방할 수 있는 상시 모니터링 정보 서비스 시스템을 제안한다. 이를 위해서 리스크 요인을 기반으로 데이터들을 추출하고 평가에 대한 관리기준을 설정한다. 본 논문의 연구의 범위는 영업감사에 있어 실제 사례를 통해 위험요소의 사전 검증 시스템을 설계 한다. 그리고 이러한 영업감사 시스템을 통해 예방감사 실현, 높은 리스크 요인들에 대한 상시 대응, 사기 발생 억제, 규칙 및 지침 위반에 대한 적시조치, 경영환경 변화에 대한 감사 아이템 추가 발굴 체계 구축, 프로세스 개선 중심의 사전적인 컨설팅 감사의 실현, 내부통제 회계제도 준수 및 강화를 행한다. 이 결과로 영업 감사 실시간 관련 통합 모니터링이 강화되어 재무 리스크 회피, 감사기간 단축 및 감사 품질 개선 등의 효과가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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