E-BLP(Extended BLP) 보안모델은 시스템 내에서 실질적인 주체가 되는 프로세스에 대한 신뢰성을 고려한 BLP 모델의 확장이다. 본 논문은 임베디드 시스템의 보안을 위하여 E-BLP 보안모델을 구현한 내용을 다룬다. 구현된 EBSM(E-BLP Based Security Module)은 식별인증, 접근통제 및 프로세스의 동적 신뢰성 검사를 위한 DRC(Dynamic Reliability Check) 부분으로 구성된다. EBSM의 접근통제에 의해 악의적인 프로세스의 중요객체에 대한 접근 시도가 차단되는 것과, 정상적인 내부사용자가 불법적인 루트권한 탈취를 위해 버퍼 오버플로우 공격을 하는 경우 DRC에 의해 차단되는 것을 보인다. 또한 EBSM을 적용한 임베디드 시스템의 성능 오버헤드에 대해 소개한다.
현재 사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기 어렵다. 이를 해결하려는 방법으로, 데이터 학습을 통해 지능형 공격의 패턴을 분석하는 딥러닝(Deep Learning) 기반의 침입 탐지 시스템 모델이 등장했다. 침입 탐지 시스템은 설치 위치에 따라 호스트 기반과 네트워크 기반으로 구분된다. 호스트 기반 침입 탐지 시스템은 네트워크 기반 침입 탐지 시스템과 달리 시스템 내부와 외부를 전체적으로 관찰해야 하는 단점이 있다. 하지만 네트워크 기반 침입 탐지 시스템에서 탐지할 수 없는 침입을 탐지할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 호스트 기반의 침입 탐지 시스템에 관한 연구를 수행했다. 호스트 기반의 침입 탐지 시스템 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위해서 2018년에 공개된 호스트 기반 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 해당 데이터 세트를 통한 모델의 성능 평가에 있어서 각 데이터에 대한 유사성을 확인하여 정상 데이터인지 비정상 데이터인지 식별하기 위해 1차원 벡터 데이터를 3차원 이미지 데이터로 변환하여 재구성했다. 또한, 딥러닝 모델은 새로운 사이버 공격 방법이 발견될 때마다 학습을 다시 해야 한다는 단점이 있다. 즉, 데이터의 양이 많을수록 학습하는 시간이 오래 걸리기 때문에 효율적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 적은 양의 데이터를 학습하여 우수한 성능을 보이는 Few-Shot Learning 기법을 사용하기 위해 Siamese-CNN(Siamese Convolutional Neural Network)을 제안한다. Siamese-CNN은 이미지로 변환한 각 사이버 공격의 샘플에 대한 유사성 점수에 의해 같은 유형의 공격인지 아닌지 판단한다. 정확성은 Few-Shot Learning 기법을 사용하여 정확성을 계산했으며, Siamese-CNN의 성능을 확인하기 위해 Vanilla-CNN(Vanilla Convolutional Neural Network)과 Siamese-CNN의 성능을 비교했다. Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정한 결과, Vanilla-CNN 모델보다 본 연구에서 제안한 Siamese-CNN 모델의 Recall이 약 6% 증가한 것을 확인했다.
자동차에 여러 종류의 통신기기가 장착되고 운전자는 통신기기를 이용해 다양한 정보를 자동차에서 수집할 수 있게 되었다. 최근 운전자는 스마트폰을 이용하여 자동차의 상태정보를 실시간으로 획득하고 원격으로 자동차를 제어할 수 있다. 그러나 안드로이드 기반 앱은 변조와 재배포가 쉽다. 운전자는 임의의 공격자가 변조하여 배포한 악성 앱을 사용하게 되면 자동차에서 발생하는 다양한 정보의 유출위협과 운전자의 의도와 다른 제어로 사고를 유발하는 위협에 노출될 수 있다. 더욱이 자동차 내부 네트워크에는 보안기법이 적용되어 있지 않아 보안 위협으로부터 쉽게 노출되어 사고발생 시 인명과 재산상의 큰 피해를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 공식 앱 마켓인 구글 플레이에 배포된 다양한 자동차 진단용 앱의 취약점을 분석한다. 분석된 취약점을 통해 배포된 자동차 진단용 앱에서 발생 가능한 공격모델을 알아본다. 그리고 실제 자동차에서 실험으로 공격모델에 대한 위험성을 검증한다. 마지막으로 자동차 진단용 앱 리패키징을 사용한 공격자의 악성행위로부터 안전한 보호기법을 제안한다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 수요가 증가하고 자택근무 및 외부 업무로 인한 원격접속의 증가했다. 또한 외부 공격자의 접근뿐만이 아니라 내부 직원의 업무 접속과 같은 내부에서의 접근을 경계해야 할 필요성이 증가함과 동시에 다양한 공격 기법들이 고도화되는 현 상황에서 그에 맞는 새로운 보안 패러다임이 요구된다. 이로 인해 모든 것을 의심하고 신뢰하지 않는다는 핵심 원칙을 가진 제로 트러스트(Zero-Trust)를 적용한 네트워크 보안 모델이 보안업계에서 주목받기 시작했다. 제로 트러스트 보안은 모든 네트워크를 감시하고 접근을 허용 받기 위해선 먼저 인증을 받아야 하며 접근 요청자에 대한 최소한의 접근 권한을 부여함으로써 보안성을 높인다. 본 논문에서는 제로 트러스트와 제로 트러스트 아키텍처에 대해 설명하고, 제로 트러스트와 블록체인을 이용하여 기존 보안 시스템의 한계점을 극복하고 다양한 기업에서 활용할 수 있고 접근제어 강화를 위한 새로운 클라우드 보안 체계를 제안하고자 한다.
침입방지시스템은 내부 시스템 보안 또는 외부 공격의 문제를 해결하기 위한 중요한 솔루션이다. 이러한 침입방지시스템을 도입 시 가장 우선적으로 고려해야 될 사항으로는 다양한 기능보다 안정성이다. 본 논문은 침입방지시스템 보안모델의 사용자 인증기능에 대한 안정성 검증을 위하여 칼라 페트리 네트를 이용하였다. CPN은 분산되어있고, 동시 발생적이며, 결정적 또는 동기화 방식의 비결정적인 시스템들에 대하여 그래픽적인 모델링 언어로 표현이 가능하다. 이런 칼라 페트리 네트는 각 처리 단계에 대하여 모든 가능한 상태와 발생 그래프로 표현된다. 침입방지시스템 보안 모델의 안정성은 칼라 페트리 네트를 이용한 모든 상태표현과 발생그래프의 분석결과가 무한반복 혹은 교착상태가 없으므로 검증되었다.
최근, 네트워크 확장 및 클라우드 인프라 확장 그리고 코로나 상황에 따른 근무 형태의 변화인 자택근무 및 외부업무로 인한 원격접속의 증가로 외부 공격자의 접근뿐만이 아니라 내부 직원의 업무 접속과 같은 내부에서의 접근을 경계해야 할 필요성이 증가하고 있다. 이로 인해 제로 트러스트라는 새로운 네트워크 보안 모델이 주목받고 있다. 제로 트러스트는 신뢰할 수 있는 네트워크는 존재하지 않는다는 핵심원칙을 가지고 있으며 접근을 허용받기 위해선 먼저 인증을 받아야하며 인증 받은 사용자와 인증된 디바이스로만 데이터 리소스에 접근 할 수 있다는 개념으로 진행된다. 이 논문에서는 이러한 제로 트러스트와 제로 트러스트 아키텍처에 대해 설명하고, 제로 트러스트를 이용하여 다양한 기업에 적용할 수 있는 새로운 보안 적용 전략과 제로 트러스트 아키텍처 모델을 기반으로 하는 새로운 보안체계의 구축 프로세스를 고찰하려 한다.
모바일의 확산, 이동성, 그리고 휴대성은 유선 인터넷의 추세를 점차 무선 인터넷으로 전이시키고 있다. 이에, 기업의 일선 업무 담당자들과 일반인들은 모두 모바일 폰. PDA를 활용하여 지역에 관계없이 이동을 하면서 기업정보와 국가정보에 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 기업정보 도용과 개인정보를 악용하는 경우가 자주 등장함에 따라 정보보호가 사회전반에 큰 이슈화되고 있다. 본 논문에서는 정보보호를 위한 침입탐지 시스템을 설계하고자, 유선 인터넷의 침입 유형과 침입탐지 기법을 살펴보았다. 본 논문은 모바일 무선 인터넷에 의한 시스템 접근 시에 침입을 탐지, 분리하며, 정상으로 가장하여 시스템 내부에 침입한 경우를 탐지하고자 circuit patrol을 시스템 내부에 위치시켜 정상적인 것처럼 시스템에 들어온 침입에 대한 공격을 탐지하는 모델을 제시하였다.
정부 주요인사의 스마트폰을 대상으로 한 해킹과 인터넷뱅킹 보안소프트웨어 제작업체의 내부 전산망 장악시도 및 방글라데시 중앙은행의 계좌 이체 등에서 보듯이 최근의 사이버공격은 국내외는 물론 공공과 민간영역을 구분하지 않고 동시다발적으로 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 사이버위협에 대처하기 위한 관계기관간의 사이버위협정보 공유 필요성을 제기하면서 법 제도 미흡, 통합된 정보시스템 미비, 민 관의 공동 협의기구 부재 등 현실태를 지적하였다. 이를 해결하기 위해 정보공유 가이드라인 제정 등 법 제도 개선, 국가정보공유센터 설립 및 통합정보시스템 구축 운영, 사이버위협정보 수집 분석 검증 등 전 과정 자동처리기술 개발, 민 관 합동 정보공유협의체 구성 등 사이버위협 정보공유 활성화를 위한 관리적 기술적 개선모델을 제시함으로써 사이버위협을 사전 차단하고 사이버공격 발생 시에도 피해의 확산을 방지하고자 한다.
이전의 네트워크 환경에서의 보안모델은 신뢰를 기반으로 하는 Perimeter모델을 사용하여 일단 신뢰된 사용자에게 대한 리소스 접근통제가 적절하게 이루어지지 못하는 취약점이 존재해 왔다. Zero Trust는 내부 데이터에 액세스하는 사용자와 장치가 어느 것도 신뢰할 수 있는 것이 없다고 가정하는 것을 절대적 원칙으로 한다. Zero Trust 원칙을 적용하면 조직의 공격 표면을 줄이는 데 매우 성공적이며, 또한 Zero Trust를 이용하면 세분화를 통해 침입을 하나의 작은 영역으로 제한하여 공격이 발생했을 때 피해를 최소화하고 할 수 있다는 평가를 받고 있다. ZTNA는 조직에서 Zero Trust 보안을 구현할 수 있도록 하는 주요 기술로서 소프트웨어정의경계(SDP)와 유사하게, ZTNA는 대부분의 인프라와 서비스를 숨겨서 장치와 필요한 리소스 간에 일대일로 암호화된 연결을 설정한다, 본 연구에서는 ZTNA 아키텍처의 원칙이 되는 기능과 요구사항을 검토하고, ZTNA 솔루션의 구축과 운영에 따른 보안요구사항과 검토사항에 대해 연구한다.
자동차에 정보기술 도입비율이 높아짐에 따라서 최근 스마트 카, 커넥티드 카로 일컬어지기 시작했다. 스마트자동차 시스템이 적용되어 외부 네트워크에서 차량과 접속하게 되면서 통신보안 위협 또한 증가하고 있다. 차량에 다양한 보안 위협에 대한 모의시험 결과로 관련된 취약성이 사회적 이슈와 기사화 되고 있으며, 자동차 융합 보안통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 자동차 해킹이 일반적인 해킹보다 위험한 것은 운전자의 생명위협 및 사회적인 혼란을 야기할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 차량 대 차량, 차 내부 통신 등에 안전한 통신을 위해 해시함수, 난수, 공개키, 타임스탬프 및 Password 등을 이용하여 융합 프로토콜을 설계하였다. 정형검증 도구인 Casper/FDR을 이용하여 검증하였으며 제안한 프로토콜이 보안적으로 양호하게 동작되며 외부 공격자의 공격에 안전함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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