최근 발생한 대규모 정보유출사고나 주요 보안사고 사례를 살펴보면, 내부자에 의한 보안위협이 급증하고 있음을 알 수 있다. 특히 권한 있는 내부자에 의해 발생한 보안사고는 외부에서의 침입행위보다 훨씬 치명적인 결과를 초래하고 있어, 내부자 위협을 실시간으로 모니터링하면서 정보유출이나 보안사고를 조기에 차단할 수 있는 체계 도입의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 내부자위협통합관리체계(EITMS : Enterprise Insider-Threats Management System)를 제안한다. EITMS는 직무와 역할 및 개인 활동에 근거한 정상패턴을 추출하여 특정한 권한을 가진 내부자에 의해 발생 가능한 위협을 실시간으로 탐지하고 관리한다. 또한, 위협행위를 가시화하여 관리함으로써 조기에 정보유출과 보안사고를 차단하기 위한 스코어링 시스템도 포함한다.
내부자 위협이란, 조직의 보안 및 데이터, 시스템에 대한 내부 정보에 접근하는 현 임직원 및 전 임직원, 계약자와 같이, 동일한 조직 내부의 사람들로부터 발생하는 위협을 의미한다. 일반적으로 내부자들은 업무를 위하여, 시스템에 대한 합법적인 접근 권한을 가지며, 만약 이러한 권한이 오남용되는 경우에는 조직에 매우 심각한 피해를 입힐 수 있다. 이러한 내부자 위협은 외부로부터의 위협보다 방어 및 탐지가 훨씬 어려운 한계점이 있으며, 그 피해 규모가 매우 방대하다는 문제점도 존재한다. 이에 따라, 본 논문에서는 내부자 위협을 탐지하기 위하여, 이메일을 통한 기밀정보를 유출하는 유형의 위협에 대응하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 조직 내에서 이메일을 발신하는 경우를 대상으로, 파일이 포함된 이메일에 발신자를 식별하기 위하여, 파일에 키 값 및 서명을 삽입하며, 발신되는 이메일을 모니터링하여 첨부된 파일의 유형을 파악함으로써, 동적 그래프를 통하여 시각화한다. 내부 시스템 및 네트워크에서의 보안관제 담당자 및 관리자는 시각화된 그래프를 확인함으로써, 직관적으로 정보 유출을 파악하고 대응할 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문에서 제안하는 방안을 통하여, 조직 내의 내부자 위협을 탐지할 수 있으며, 데이터 유출 사고가 발생하는 경우, 유출자를 빠르게 식별하고 초기에 대응할 수 있을 것으로 판단된다.
내부자에 의한 위협이 증가됨에 따라, 기업 내 핵심기술이 유출되어 큰 피해가 발생하고 있다. 내부자들이 합법적인 권한을 통한 불법적인 정보유출을 시도하는 위험을 예측 관리하기 위하여, 본 논문에서는 내부자들의 위험도를 평가하기 적합한 위험분석 방법론 ISMS-AIR(ISMS - Against Insider Risk)을 제안하였다. 내부자 위협의 정의와 위험도 평가를 위한 기존 위험분석 방법론들을 연구하였으며, 기존 자산 중심의 위험분석 방법론인 ISMS에 사용자 중심의 행위 모니터링을 강화하여 위험도 산출하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 사용자 행위에 따른 프로파일링 데이터와 이상징후 시나리오를 적용하여 내부자들의 위험도를 산출하고, 주요 모니터링 대상을 선정하여 내부자들의 불법적인 정보유출 시도행위를 모니터링 할 수 있다.
본 논문에서는 지속적으로 늘어나고 있는 내부의 유출자를 탐지하기위해 컨소시엄 블록체인 기술을 활용하여 기업간 직원의 PC사용 행위 로그 데이터를 가명처리하여 블록에 기록하여 네트워크에 참여한 다른 기업들간의 안전한 공유를 통해 내부자 유출 데이터 및 시나리오의 확장하여 내부에서의 유출을 탐지할 수 있는 데이터 셋을 확보하는 연구를 제안한다. 현재 내부자 위협탐지의 한계점중 가장 큰 요소를 차지하는 부족한 실제 사례의 내부자 유출 데이터 셋의 문제점을 본 연구를 통해서 네트워크 참여 기업간의 내부자 유출 데이터를 확장하고 타기업의 유출 사례를 활용해 기업에서 발생할 수 있는 내부자 유출을 미연에 방지할 수 있다.
정보보호 분야 중 내부자 위협은 미국 카네기멜런대학 부설 연구소를 중심으로 연구가 꾸준히 이어오고 있을 정도로 중요도가 높다. 이에 반해 우리는 별도 연구기관이 없는 실정이며, 특히 국가 생존과 직결되는 국방 IT 환경에 대한 내부자 위협 연구가 보다 깊이 있게 진행되고 있지 않은 것이 현실이다. 그뿐만 아니라 군의 특수성으로 인해 국방 IT 보안은 학문으로서의 연구가 제한되며, 따라서 개념에 대한 정립조차도 제대로 이루어지지 못하고 있다. 뿐만아니라 환경의 차이로 인해 미국의 기준을 그대로 빌릴 수 없기 때문에, 본 논문에서는 국방 IT 환경을 분석한 뒤 한국군 환경에 적합한 내부자(위협)를 정의하고, 내부자 위협 종류 및 완화방안에 대해 제안해 보고자 한다.
최근 클라우드 및 원격 근무 환경의 비중이 증가함에 따라 다양한 정보보안 사고들이 발생하고 있다. 조직의 내부자가 원격 접속으로 기밀 자료에 접근하여 유출을 시도하는 사례가 발생하는 등 내부자 위협이 주요 이슈로 떠오르게 되었다. 이에 따라 내부자 위협을 탐지하기 위해 기계학습 기반의 방법들이 제안되고 있다. 하지만, 기존의 내부자 위협을 탐지하는 기계학습 기반의 방법들은 편향 및 분산 문제와 같이 예측 정확도와 관련된 중요한 요소를 고려하지 않았으며 이에 따라 제한된 성능을 보인다는 한계가 있다. 본 논문에서는 편향 및 분산을 고려하는 부스팅 유형의 앙상블 학습 알고리즘들을 사용하여 악의적인 내부자 탐지 성능을 확인하고 이에 대한 면밀한 분석을 수행하며, 데이터셋의 불균형까지도 고려하여 최종 결과를 판단한다. 앙상블 학습을 이용한 실험을 통해 기존의 단일 학습 모델에 기반한 방법에서 나아가, 편향-분산 트레이드오프를 함께 고려하며 유사하거나 보다 높은 정확도를 달성함을 보인다. 실험 결과에 따르면 배깅과 부스팅 방법을 사용한 앙상블 학습은 98% 이상의 정확도를 보였고, 이는 사용된 단일 학습 모델의 평균 정확도와 비교하면 악의적인 내부자 탐지 성능을 5.62% 향상시킨다.
기존의 전자금융 이상거래 분석 및 탐지기술은 전자금융 업무시스템으로부터 발생된 대량의 전자금융 거래로그를 빅데이터 기반의 저장 공간으로 수집하고, 기존 고객의 거래패턴 프로 파일링 및 다양한 사고거래를 분석한 탐지룰을 이용하여 비정상적인 이상거래를 실시간 또는 준 실시간으로 탐지하고 있다. 하지만, 정작 피해금액 규모 및 사회적 파급효과가 큰 금융회사 내부자의 전자금융 부정접속 시도 및 내부 통제환경의 우회를 통한 전자금융 이용자의 중요정보 탈취와 같은 적극적인 분석은 제대로 이루어지지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 금융회사의 전자금융 보안프로그램에 대한 관리 실태를 분석하고, 관리상 취약점을 악용한 내부자의 보안통제 우회사고 가능성 도출한다. 또한, 이를 효율적으로 대응하기 위하여 기존 전자금융 이상거래탐지시스템에 더불어 내부자 위협모니터링과 연계한 포괄적인 전자금융 보안관리 환경을 제시하고자 한다.
DHCP는 인터넷에서 호스트의 설정 정보를 전달하는데 주로 이용되고 있는데, 내부자 위험에 취약하고 그룹별로 동적인 주소 할당이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 장기적으로는, 보안 위협을 해소하기 위해 제안된 DHCP 메시지 인증을 이용하면, 이러한 문제점들을 해결할 수 있지만, DHCP 서버와 상대적으로 다수인 DHCP 클라이언트 양측의 기능 확장을 요구하므로 단시간내의 실제 적용이 불가능하다. 본 논문에서는 DHCP 서버만의 기능 확장과 DHCP 서버 감시자를 통해 그룹별 동적 주소 할당과 내부자 보안 위협을 해소하는 방법을 제시한다.
항공 테러는 역사적으로 다양한 형태의 공격 방법으로 민간항공의 취약한 부분을 공격해왔다. 최근 테러 수법은 승객과 별개의 전용 통로 사용, 개인물품 운반, 민감한 정보 접근 등의 권한을 가진 항공업계 종사자로 인한 것으로 보안 위협이 높아지고 있다. 또한, 전 세계적으로 인터넷과 소셜 미디어 등을 통한 급진화 현상으로 인한 내부자 위협은 더욱 고조되고 있는 실정이다. 대한민국 정부는 해외에서 발생한 내부자 보안 사례와 국제민간항공기구 및 미국, 영국 등에서 수립, 권고한 지침 등을 참고하여 항공보안의 불법방해행위에 직간접적으로 악용될 수 있는 내부자 위협에 대해 보안 규정을 사전에 수립하여 대처하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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