네트워크 등의 환경에서 정보의 사용 범위가 확대됨에 따라 PC 및 다기능의 단말 등을 사용하여 내부 정보에 접근 가능하도록 하는 기능적 요구가 확대되고 있다. 그러나 이러한 요구에 따라 내부 정보 접근이 용이 해 지면서 내부 정보 유출의 가능성이 증가 하게 되었다. 실제로 최근 발생한 정보유출 사건들은 단순 정보유출이나 일회성 공격에 지나지 않고, 자산의 유출로 인해 기업의 존폐를 흔들 만큼 그 영향이 커지고 있다. 이러한 정보유출사고 발생이 증가함에 따라 정보를 취급하는 정부기관 및 기업은 이를 막기 위하여 정보유출방지시스템을 운영한다. 그러나 정보유출을 방지하기 위한 솔루션이 확인 하는 데이터에는 정보유출방지시스템에 연결되어있는 사용자들의 개인정보가 포함되어있다. 개인의 프라이버시는 어떠한 경우에서도 반드시 보호되어야 한다는 관점으로 볼 때, 정보유출탐지시스템 설계 시 사용자들의 프라이버시 보호가 가능한 솔루션이 필요한 상황이라고 볼 수 있다. 본고에서는 정보유출 방지를 위한 기술이 갖는 프라이버시 침해 관계에 대해 살펴보고, 이를 막기 위한 요소기술들을 제시하고자 한다. 본고는 정보유출과 개인정보보호에 대한 상관관계 분석에 대한 연구 내용을 요약하는 형태로 작성되었다.
구글 플레이 스토어와 애플 앱 스토어 등 모바일 앱 스토어는 금융, 쇼핑, 엔터테인먼트 등 다양한 카테고리로 영역을 확장하고 있으며, 등록되어 있는 어플리케이션(이하 앱)만 수백만 개에 이른다. 하지만 휴대성과 편리성을 제공하는 모바일 앱의 보안 취약점으로 인해서 최근 모바일 앱을 통한 개인정보 및 데이터 유출이 급격히 증가되고 있는 상황이다. 본 논문에서는 국내 최대 규모의 사용자가 사용하는 상용 모바일 앱을 카테고리별로 분류하고, 사용자가 각 카테고리 별 모바일 앱을 사용하는 경우 유출될 수 있는 개인정보를 분석한다. 분석 결과 해당 앱들을 통해서 실시간으로 개인정보가 유출될 수 있음을 증명하고, 모바일 앱 사용자의 개인정보 유출방지와 안전한 사용을 위한 보안강화 방안을 제안한다.
DDoS 공격은 인터넷 환경에서 네트워크나 개인 호스트를 위협하는 대표적인 공격 트래픽이다. DDoS 공격은 간단한 Tool 로 공격이 가능하면서 네트워크 기반 구조에 큰 피해를 입힐 수 있기 때문에 그 심각성이 크다. DDoS 공격의 효과적인 방어와 대응을 위해서는 DDoS 공격 트래픽에 대한 정확한 분석과 탐지가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 DDoS 공격 징후를 신속하게 탐지해 낼 수 있는 효율적인 트래픽 비율 분석법(ETAM)을 제안하고, ETAM 기법을 통해 공격을 빠르고 신속하게 탐지할 수 있음을 보인다.
다수의 민간기업체 및 공공기관들은 영업, 홍보, 민원처리 등의 업무를 위하여 다양한 방법을 통해 개인정보를 수집하고, 조직의 이익 및 업무처리를 위해 개인정보를 활용하고 있다. 하지만 이렇게 수집된 개인정보에 대한 기술적, 관리적 조치 및 내부통제의 미숙으로 인해 개인정보의 오남용 및 유출이 사회적 문제로 크게 대두되고 있으며, 정부에서도 개인정보보호에 대한 중요성을 인식해 개인정보보호법의 시행을 추진하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 조직에서 관리하고 있는 개인정보의 취급 패턴을 분석하여 이상징후를 탐지하고, 사전에 개인정보 유출 및 오남용에 대한 대처가 가능한 방안에 대해 기술하고 있다. 특히 개인정보 유출과 관련된 요소들을 객관적으로 측정이 가능한 핵심위험지표들로 수치화하여 관리할 수 있는 개인정보 유출 모니터링 시스템의 설계 방안에 대해 제시하고자 한다.
불법 프로그램을 이용한 게임 내 봇은 개인에서 조직으로 확장되고 있으며, 불량조직인 작업장을 통해 온라인 게임 산업에 심각한 문제를 야기하고 있다. 게임 봇을 효율적으로 관리하고 많은 게임머니를 취득하기 위해, 게임 봇들을 온라인 게임 내 소셜 커뮤니티인 길드로 구성하여 봇 길드 활동을 하는 작업장이 존재한다. 게임 사업자들은 게임 봇 탐지 알고리즘을 이용해 봇을 탐지하고 있지만, 이러한 탐지 알고리즘은 작업장의 일부만 탐지가 가능하다. 본 논문에서는 일반 길드와 봇 길드의 특징을 추출하여 분석하고, 봇 길드로 활동하는 작업장을 탐지 할 수 있는 방법을 제안한다. 봇 길드와 일반 길드를 구분하기 위해 개인거래와 경매장 거래, 채팅 패턴을 분석하고, 분석한 결과를 중심으로 봇 길드를 탐지할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 기법을 국내 유명 온라인 게임의 실제 데이터 샘플에 적용한 결과, 효율적으로 봇 길드를 탐지해 낼 수 있음을 확인 할 수 있었다.
대부분의 공공기관과 기업에서 개인정보가 포함된 문서를 마스킹 처리하여 온라인상에 게재하고 있다. 이 때, 여러 검색 엔진에서 특정 키워드를 통한 검색 결과를 통해 개인정보가 포함된 문서들이 대량으로 노출되고 있으며 마스킹 처리가 된 정보라 하더라도 2개 이상의 부가 정보들을 조합해서 개인을 특정할 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이를 통해 얻은 개인정보와 개인을 특정할 수 있는 정보는 다양한 범죄 피해를 발생시킬 우려가 있다. 따라서 본 논문은 검색 엔진과 온라인상에서 노출되고 있는 개인정보가 포함된 문서들을 탐지한다. 그 후 발견된 문서들의 통계와 조사를 통해 온라인상에 노출 중인 개인정보와 가명정보 등이 초래하는 피해의 심각성을 재고하고, 대안을 제시하고자 한다.
정부, 기관(연구기관, 교육기관 등) 심지어 일반 개인 생활에서 인터넷의 활용도가 증가하면서 네트워크 장비의 중요성은 한층 강조되고 있다. 현재 네트워크 장비의 보안은 방화벽, 침입탐지장치에 의존하고 있으나, 이 장비들은 잘 알려진 공격을 기준으로 패턴 매정 방식으로 검출한다. 따라서 잘 알려지지 않은 공격에는 취약하다. 본 논문에서는 네트워크 보안장비를 위회한 보안위협이 탐지될 경우 네트워크 자원에서 발생하는 로그를 실시간으로 수집하여 관리함으로써 침해사고 시 그 원인을 분석할 수 있는 근거자료를 확보하고, 실시간 로그 분석을 통해 신속한 보안 위협의 탐지 및 해결방안을 제공한다.
최근 스마트폰 사용자의 급격한 증가와 앱스토어를 통한 새로운 스마트폰용 앱의 수익 모델은 스마트폰 용 앱 시장의 폭발적인 성장을 가져왔다. 이에 따라 스마트의 악성 앱에 의한 위협 역시 매우 커지고 있다. 특히 기기의 특성상 스마트폰은 사용자의 개인정보나 인증서 같은 민감한 데이터가 많고, 문자 메시지 및 통화 서비스와 같은 과금을 유발하는 기능이 많으므로 실제 피해가 발생할 경우 그 피해는 매우 클 것으로 예상된다. 실제 이런 다양한 악성 앱들이 이미 발견되고 있으므로 스마트 폰 보안에 대한 연구는 매우 시급하다고 할 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트폰 환경에서, 최소한의 CPU 부하로 악성 앱을 탐지하는 시스템을 제안함으로써 스마트폰에서의 새로운 보안 대책을 제안한다.
인터넷의 급격한 성장과 함께 컴퓨터 통신 이용률이 폭발적으로 증가함에 따라 여러 악성코드가 등장하게 되었다. 이러한 악성코드는 시스템의 비정상 동작 유발, 네트워크 성능 저하, 개인정보유출의 문제를 발생시킨다. 현재의 악성코드 분석은 Signature 분석이 대부분이며, Signature 분석은 특정 패턴의 악성코드는 빠르게 탐지하나, 변조된 코드는 탐지하지 못하며, 이미 피해가 널리 퍼진 뒤 분석 및 차단이 가능하다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문은 NDIS(Network Driver Interface Specification)를 이용하여 악성코드에 대해 수동적인 Signature 분석의 단점을 보완 하는 시스템 및 네트워크 상태 분석모델을 제시 하여 보다 능동적인 탐지 및 차단 프로세스를 정의하고, 모델 구현을 위한 방법을 제시한다.
모바일 단말은 다양한 서비스와 컨텐츠를 지원하지만, 최근 모바일 악성코드의 급증으로 인하여 사용자에게 개인 정보 유출, 요금 과다 등의 피해를 초래하고 있다. 특히, 안드로이드 플랫폼은 오픈 플랫폼으로서 공격자들이 악성코드를 배포하기에 유리한 환경을 가지고 있어 시그니처/행위기반 분석방법을 통한 악성코드 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 악성코드를 탐지하기 위한 Feature를 선정하였다. 또한 SVM(Support Vector Machine) 기계학습 알고리즘을 통하여 악성코드 탐지성능을 분석하고 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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