본 논문은 SIMVA(Simulation Vulnerability Analyzer)를 이용한 시뮬레이션 기반의 네트워크 취약성 분석을 주목적으로 한다 SIMVA는 네트워크 상태를 감시하고, 이를 토대로 취약성을 분석하기 위하여 개발된 S/W로서, SES/MB (System Entity Structure / Model Base) 프레임워크 및 DEVS(Discrete Event System Specification) 이론을 적용하여 네트워크 보안 모델링을 수행할 수 있으며, 취약성 메트릭스를 통하여 정량적으로 취약성을 분석할 수 있다. 본 연구에서는 SIMVA를 이용하여 최근 네트워크 보안 문제에 심각한 영향을 미치는 슬래머 웜 공격 시나리오에 대한 취약성 분석을 수행함으로써 SIMVA의 검증 및 적용 가능성을 제시한다.
취약성 진단을 위한 시뮬레이션 시스템의 주요 구성 요소인 네트워크 모델의 설계 및 구현을 소개한다. 특히, 네트워크에 존재하는 취약점을 진단, 분석하기 위한 모델링 방법론을 제시하고, 구체적인 모델의 설계와 구현을 수행하였다. 네트워크 모델은 네트워크 구성요소인 허브, 라우터 및 네트워크 호스트들을 추상화한 모델들의 결합(Coupling) 형태로 구성되며, 각 구성 요소들은 각자의 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 각 구성요소의 취약성의 집합으로 네트워크를 표현하고, 취약성을 기반으로 한 네트워크 모델의 구조적인 특성과 동적인 특성을 제시한다. 취약성 진단을 위해 제시된 모델링 방법을 통해 구현된 네트워크 모델은 시뮬레이션 실행을 통해 분석되어 그 유효성을 검증하였다.
액티브 네트워크는 프로그램을 담은 액티브 패킷을 사용하여 네트워크에 프로그램이 가능하도록 함으로써 네트워크와 서비스에 유연성을 제공하는 새로운 접근방법이다. 그러나 액티브 패킷의 실행 능력은 액티브 노드에 새로운 취약성을 생성하며, 이러한 취약성을 이용한 공격은 액티브 패킷의 이동성을 이용하여 네트워크 전역에 쉽게 전파될 수 있다. 이러한 공격을 미리 방지하기 위해서는 기존의 취약성 분석 모델보다 향상된 모델이 필요하다. 본 논문에서는 액티브 네트워크 기반에서의 취약성 분석 모델의 요구사항을 기술하고, 요구사항을 수용할 수 있는 분산 취약성 분석 모델에 대해서 기술하고자 한다. 분산 취약성 분석 모델은 네트워크에 뛰어난 확장 적응성을 제공할 것이다.
현재 다양한 공격 대응을 위해 효과적이고 효율적인 방법으로 네트워크와 정보시스템의 취약성을 평가하는 일은 매우 중요하게 여겨지고 있다. 그러나 네트워크와 정보시스템의 취약성 및 위험 평가 방법론은 센서 네트워크에 직접 적용하기가 어렵다. 왜냐하면 센서 네트워크는 전통적인 네트워크와 정보시스템과 비교해 다른 특성을 지니고 있기 때문이다. 본 연구 논문은 클러스터 기반 센서 네트워크에서의 취약성 평가 프레임워크를 제안하고 있다. 센서 네트워크에서 취약성을 평가하며 몇 가지 케이스를 통해 클러스터 기반 센서 네트워크의 취약성 평가 프레임워크의 실효성을 증명해 보인다.
취약성 점검 및 진단을 위해서는 표준화된 취약성 분석 자료와 취약성 진단의 단계가 구축되어야 한다. 본 논문에서는 취약성 점검 및 진단의 기능이 분산화 된 네트워크 환경에서 효율적으로 수행할 수 있도록 분산 취약성 점검도구를 설계한다. OVAL을 기반으로 하여 설계하였고, 취약성 데이터베이스는 표준화되고 정확한 취약점을 진단 할 수 있도록 항상 최신의 정보를 유지하여 분산된 네트워크 환경에 적합하도록 구성하였으며, Nessus와 OVAL을 기반으로 취약성 진단도구를 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 통합 취약성 진단도구를 사용하면 분산 네트워크 환경에서의 취약점을 빠르고 정확하게 진단하며 그에 따른 해결방안을 제시할 수 있다.
네트워크와 컴퓨터시스템의 보안을 강화하기 위해서는 보안상의 취약성이 발견되는 대로 파악하고 점검해 주어야 한다. 그러나 대부분의 네트워크기반 침입탐지 시스템은 취약성을 파악하기 위해서는 국내외 관련 사이트들을 수동적인 방법으로 검색하기 때문에, 취약성 규칙을 갱신하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 에이전트가 스스로 관련 사이트에서 취약성 정보를 검색하여 새로운 취약성 정보를 추출한 후, Snort의 최적 규칙 형태로 변환하고 취약성 규칙을 갱신해주게 된다. 본 에이전트에 의해 갱신된 취약성 규칙 DB는 많은 규칙이 추가될지라도 침입을 탐지하는 속도가 떨어지지 않고, 확장성 및 이식성이 용이하다는 특징을 가진다.
네트워크 보안의 중요성과 필요성이 증대됨에 따라 많은 조직들이 다양한 보안 시 스템을 네트워크에 적용하고 있다. 침입 차단 시스템, 침입 탐지 시스템, 취약점 스캐너와 같은 보안 시스템들이 취약성 정보를 공유하게 되면 일관된 통합 보안 환경을 구축할 수 있다. 본 연구진은 통합 보안 시뮬레이션 환경의 구축을 위해 여러 보안 시스템 모델들이 사용할 수 있는 취약성 정보들을 집약시킴으로써 보안 시스템간의 정보 공유를 쉽게 할 수 있는 SVDB (Simulation based Vulnerability Data Base)를 구축하였다. 네트워크의 한 구성요소인 SVDB는 보안 시스템 모델의 구성에 필요한 다양한 정보를 담고 있어 한 호스트나 네트워크가 갖는 취약성을 조기에 발견할 수 있다. 또한 SVDB는 침입 탐지 시스템과 같은 보안 시스템이 존재하는 네트워크를 시뮬레이션 하는데 필요한 보안 정보를 제공한다. 보안시스템을 위한 시뮬레이션 모델은 DEVS (Discrete EVent system Specification) 방법론을 사용하여 구성하였다. 또한 이렇게 구축된 시뮬레이션 모델들이 SVDB와 연동하기 위한 인터페이스 모듈을 구현하였다. 취약성 스캐너, 침입 탐지 시스템, 침임 차단 시스템이 정보를 공유함으로써 공격에 효과적인 대응하는 것을 시뮬레이션을 통해 보인다.
기존의 개별적 보안 사항에 맞추어 서비스를 제공하는 여러 보안 솔루션들이 급변하는 네트워크 환경에 적절한 대응을 못하고 있는 실정이다. 단순한 보안 문제에 대한 특화된 솔루션에 의존을 해왔기 때문에 해당 네트워크와 시스템 환경에 맞는 적절한 대응책을 마련하지 못하고 있으며, 그 이전에 취약성 분석조차도 미비하기 때문이다. 그러므로 적절한 취약성 분식에 대한 방법론 제시가 필수적이다. 사이버 공격과 방어 메커니즘 분석을 통해 얻어지는 시스템의 각 요소들을 Modeling하고, 시뮬레이션 기법을 이용하여 취약성을 평가하고 다시 재구성하여 적용해보는 취약성 분석 방법을 기술하고자 한다. 다양한 공격들로부터 전체 시스템을 보호하고, Survivability를 증가시키기 위해서는 취약성 분석이 기반이 되어야 하며, 그 시스템은 취약성에 의한 결함이나, 공격에 의한 장애에도 불구하고, 고유의 기능을 완전하게 제공하기 위해서 지속적으로 수행되는 속성을 유지해야 할 것이다.
액티브 네트워크는 중간 노드에 "처리" 능력을 부여함으로써 새로운 서비스의 빠른 전개가 가능하도록 하고 네트워크 기반 구조에 유연성을 부여할 수 있는 새로운 접근 방법이다. 중간 노드에서 프로그램의 실행은 장점도 있지만 성능과 보안에 있어서 단점을 수반하고 있으며 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 액티브 네트워크 보안은 액티브 네트워크 구성요소 즉, 노드운영체제, 실행환경 등의 보안과 공격의 탐지 및 대응 그리고 기반 구조의 보안에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만 존재하는 취약성에 대한 연구는 전무한 상태이다. 본 논문은 액티브 네트워크에 암시적으로 존재할 수 있는 취약성을 기존의 취약성과 연관지어 분석한다.
최근 무선 네트워크의 이용이 증가하고 있다. 일반적으로 무선 네트워크 환경은 유선 네트워크 환경 보다 취약한 것으로 알려져있다. 본 논문에서는 무선랜 취약점과 이동 단말 운영체제 취약점 분석에 단위 취약성과 복합 취약성을 이용한 취약점 분석 방법을 적용하여본다. 단위 취약성 분석 방법은 Bishop의 가설을 바탕으로 보안 취약성 평가를 위한 시뮬레이션에 적용할 수 있도록 구체화한 것이다. 이를 통하여 단위 취약성 분석방법이 무선 환경까지 적용가능한지를 알아보고, 그 특성을 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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