• 정보보호학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.353-371
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• 2014

정보보호를 위해 다양한 종류의 시스템을 구축하고 운영하는 시대는 지나가고 이제는 구축한 시스템을 얼마나 잘 연동하고 활용하느냐가 중요한 시대가 되었다. 기업과 기관은 지속적이고 능동적인 APT 공격에 노출되어 있으며, 시그니처 기반의 보안시스템을 우회하고 회피하는 기술이 발달하여 침입 사실을 인지하지 못하고 침해사고를 당하는 일이 발생되고 있다. 과거 백신과 IPS, IDS 등을 이용하여 단순 보안관제를 통해 침입 대응이 가능하였다면 이제는 수십여종의 보안 솔루션과 시스템을 모니터링하고 관제하여야 한다. 이러한 시점에서 본 논문은 수십여 종에 달하는 단위 보안시스템을 융합하고 상호 연관분석에 필요한 기반환경에 대하여 알아보고 시그니처 기반의 공격탐지 기법에서 벗어나 APT 공격을 인지할 수 있는 기법과 방법 그리고 날로 늘어가는 정보자산의 정보와 보안이벤트를 통합하고 모니터링할 수 있는 방법을 연구해 보고자 한다. 또한 통합자원정보 수집과 네트워크 정보 등의 정보를 상호 융합하여 어떠한 효과를 얻을 수 있는지에 대하여 실 사례 통해 알아보고 향 후 발전해 나가야 할 방향에 대하여 논 하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.1045-1054
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• 2021

APT 공격이 빈번해지고, 정교해짐에 따라 보안시스템의 고도화뿐만 아니라 이를 운영하는 각 기관의 정보보호 담당자의 역량이 점점 중요해지고 있다. 다수의 블루팀(BT)이 참가하고 기관망 모사 및 방어 대상 시스템이 많은 대규모 훈련 운영 시에는 다양한 공격 패턴, 네트워크 페이로드, 시스템 이벤트를 생성할 수 있도록 공격을 모사할 수 있어야 한다. 그러나 하나의 레드팀(RT) 프레임워크를 사용할 경우 블루팀에 의해 쉽게 탐지될 수 있다는 한계가 있으며 수십 개 이상 다수의 RT 프레임워크를 운영할 때는 각 프레임워크 별로 훈련 설정 및 운영을 위한 전문가의 많은 시간과 노력이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 공개용 RT 프레임워크와 직접 제작한 RT 프레임워크 등을 통합하여 대규모 훈련을 자동으로 운영할 수 있는 통합 프레임워크(iRF)를 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1181-1190
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• 2013

디지털 변전 자동화 시스템의 국제 표준인 IEC 61850에서는 IED(Intelligent Electronic Device)간의 상호 통신을 위해 GOOSE(Generic Object Oriented Substation Event) 프로토콜을 사용하고 있다. 그러나 GOOSE 프로토콜은 TCP/IP 프로토콜과 유사하게 이더넷에 기반하여 운용되므로 다양한 형태의 보안 위협에 노출되어 있다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어 기반의 공개 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)으로 사용되는 Snort를 이용하여 GOOSE 프로토콜에 대한 IDS를 개발하였다. 개발된 IDS에는 디코딩 과정과 전처리 과정을 통해 GOOSE 패킷에 대한 키워드 탐색 기능과 DoS 공격 탐지 기능이 구현되어 있다. 또한, GOOSE 네트워크 실험 환경을 구축하고 GOOSE 패킷 생성 및 송 수신 실험으로 통해 IDS 시스템이 정상적으로 동작함을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제18권3호
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• pp.77-85
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• 2018

제어시스템은 공공 네트워크와의 통신망 융합에 따라 다양한 루트를 통해 정보유출 및 변조 등의 위협이 제어시스템에서도 그대로 나타날 수 있다. 최근 다양한 보안에 대한 이슈와 새로운 공격기법에 의한 침해 사례가 다변화됨에 따라서, 단순히 차단 및 확인 등의 학습을 통해 정보를 데이터베이스화하는 보안 시스템으로는 새로운 형태의 위협에는 대처하기 힘들어지고 있다. 현재 제어시스템에서는 이처럼 외부에서 내부로의 위협에 치중하여 보안 시스템을 운용하고 있으며, 보안 접근 권한을 가진 내부자에 의한 보안위협 탐지에 대해서는 미비한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 NSA에서 발표한 "Spotting the Adversary with Windows Event Log Monitoring"의 주요 Event Log 목록을 토대로 중요도 분석을 실시하였다. 그 결과 제어시스템에 내부자 위협탐지를 위한 Event Log의 중요도 여부를 알 수 있었으며, 분석결과를 바탕으로 이 분야의 연구에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.267-281
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• 2012

SCADA 시스템은 국가 산업의 주요기반 시설인 교통 상수도 전기 가스 등의 원격지 시설 장치를 감시 및 제어하는 시스템이다. SCADA 시스템은 보안상 여러 취약점을 내재하고 있지만 가용성이 극히 요구되는 특수한 환경에서 운영되고 있다는 점 때문에 보안 기술을 적용하기에 여러 제약을 받는다. 또한, 급속한 정보 통신의 발전과 함께 현대 사회의 많은 부분이 사이버 공간으로 확장되고, 스마트그리드의 필요성이 높아짐에 따라 폐쇄망에서 운영되던 SCADA 시스템이 인터넷과 연결된 개방된 망에서 운영되도록 발전하고 있다. 이로 인해 외부와 접촉할 수 있는 경로가 확장되면서 SCADA 시스템의 취약점이 해커에게 악용될 가능성이 높아졌다. SCADA 시스템에 대한 공격은 국가적 차원의 피해를 유발하므로 이를 예방하고 대응하기 위한 보안 방법이 연구되어야 한다. 일반적으로 정상적인 네트워크 트래픽에서는 자기 유사성의 특성이 나타나는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 SCADA 시스템의 자기 유사성을 측정하여 이상증후를 탐지하는 침입탐지방법론을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.27-37
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• 2011

인터넷 공격으로부터 내부 네트워크를 보호하기 위하여 침입탐지/차단시스템이 광범위하게 사용되고 있다. 패킷검사 시간을 단축하는 것은 침입탐지/차단시스템의 성능을 개선하는데 중요한 과제이다. 침입탐지/차단시스템에서의 패킷검사는 한 번에 여러 개의 패턴을 검색해야 하므로 다중패턴매칭 기법이 사용되는데, 유한 오토마타를 이용하는 방법과 시프트 테이블을 이용하는 방법으로 크게 구분된다. 본 논문에서는 비교해야 할 패턴 집합이나 페이로드에 따라 각 방법들의 성능이 악화되는 사례들을 보이고, 어떤 경우에도 적정 수준의 패턴매칭 성능을 보장하기 위하여 두 방법을 결합하는 혼합형 다중패턴매칭 기법을 제안한다. 실제 트래픽을 이용하여 실험한 결과는 제안된 기법이 패턴매칭에 소요되는 시간을 효과적으로 단축할 수 있음을 보인다.

• 융합보안논문지
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• 제21권2호
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• pp.57-66
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• 2021

딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있는 대표적인 딥러닝모델 중에 하나이다. 하지만 이러한 딥뉴럴네트워크는 적대적 샘플을 오인식하는 취약점이 있다. 적대적 샘플은 원본 데이터에 최소한의 노이즈를 추가하여 사람이 보기에는 이상이 없지만 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식 하게 하는 샘플을 의미한다. 이러한 적대적 샘플은 딥뉴럴네트워크를 활용하는 자율주행차량이나 의료사업에서 차량 표지판 오인식이나 환자 진단의 오인식을 일으키면 큰 사고가 일어나기 때문에 적대적 샘플 공격에 대한 방어연구가 요구된다. 본 논문에서는 여러 가지 파라미터를 조절하여 적대적 샘플에 대한 앙상블 방어방법을 실험적으로 분석하였다. 적대적 샘플의 생성방법으로 fast gradient sign method, DeepFool method, Carlini & Wanger method을 이용하여 앙상블 방어방법의 성능을 분석하였다. 실험 데이터로 MNIST 데이터셋을 사용하였으며, 머신러닝 라이브러리로는 텐서플로우를 사용하였다. 실험방법의 각 파라미터들로 3가지 적대적 샘플 공격방법, 적정기준선, 모델 수, 랜덤노이즈에 따른 성능을 분석하였다. 실험결과로 앙상블 방어방법은 모델수가 7이고 적정기준선이 1일 때, 적대적 샘플에 대한 탐지 성공률 98.3%이고 원본샘플의 99.2% 정확도를 유지하는 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.238-240
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• 2006

네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.627-635
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• 2017

현대전은 점차 네트워크 중심전으로 변하고 있으며, 이의 중심인 정보 전자전 역시 지속적으로 발전하고 있다. 현대전에서 전자전은 전자파 사용과 관련된 군사 활동을 총망라하는 것으로 적의 전파 수집, 감청, 정보 분석 및 전파를 이용한 대응공격으로 대변된다. 그중 적에 대한 정보를 획득하기 위한 전파 수집 기능 중 방향 탐지 기능은 적의 방향으로부터 방사되는 신호를 수집하여 적의 방향을 계산하는 것으로 전자전 장비의 핵심 기능 중 하나이다. 본 논문은 방향 탐지 장치에 적용되는 Watson-Watt 알고리즘 및 CVDF 알고리즘에 대해 고찰한 후, 해당 알고리즘이 적용된 장치에 대해 전자파 환경이 양호한 지역에서의 방향 탐지 정확도와 실 운용 환경에서의 방향 탐지 정확도의 차이를 분석 하였다. 실 환경에서는 주변 지형지물에 의한 반사파가 방향 탐지 정확도 감소에 영향을 끼침을 확인하여 이를 개선하기 위한 개선된 프로세스를 제안하였으며, 개선된 프로세스를 통해 방향 탐지 정확도가 기존 운용 장비에 적용된 프로세스 대비 최소 $1.24^{\circ}$ 이상 개선됨을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1235-1241
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• 2016

스마트 폰에서 활용할 수 있는 다양한 앱 (Apps)들의 개수가 기하급수적으로 증가함에 따라 개인 맞춤형 앱들을 추천해주는 시스템이 각광받고 있다. 하지만, 다양한 목적으로 악성 앱 (Malware)을 제작하여 구글 플레이(GooglePlay) 사이트에 등록 후 배포하는 경우가 동시에 증가함에 따라 사용자들은 만족도 하강의 단순 피해부터 개인정보 노출 및 금전 탈취 등 심각한 수준의 많은 피해까지 겪고 있다. 또한, 소셜 네트워크가 발전함에 따라 물리적인한 사용자가 많은 거짓 계정들을 만들어서 구글 플레이 사이트의 각 앱의 평점 (rating)들을 조작하는 시빌 공격(Sybil)도 존재할 수 있다. 이때까지 악성 앱과 시빌 공격 연구는 독립적으로 진행되어 왔다. 하지만 실시간으로 발전하고 있는 지능화된 공격 종류들을 고려했을 때 악성 앱 제작자가 구글 플레이 사이트에 노출 된 평점까지 조작 후 인지도를 높여서 결국 악성 앱을 다운받도록 유도하는 지능화된 공격의 유무를 판단하는 것이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 구글 플레이어 사이트를 직접 크롤링하고 시빌 공격과 악성 앱의 상관관계를 실험적으로 밝힌다. 실험결과, 구글 플레이어 사이트에서는 아직 시빌과 악성 앱의 상관관계가 낮음을 알 수 있었다. 이는 악성 앱 배포자가 인지도 및 평점까지 다수 조작하여 많은 사람들에게 노출되면 다양한 Anti-Virus (AV) 벤더들에게 오히려 더 빨리 탐지되어 목적을 달성할 수 없기 때문에 이를 고려하지 않았거나, 악성 앱 배포자가 악성 앱을 만들고 배포하는 것에만 초점을 두고 사이트 인지도 및 평점 조작까지는 아직 동시에 고려하지 않음으로 해석될 수 있다.