다량의 네트워크 대역폭을 소모하는 P2P 응용 프로그램 트래픽을 차단하기 위해, 학내망 혹은 기업망의 방화벽에는 상례적으로 P2P 트래픽 차단 규칙들이 등록되고 있다. 하지만 포트 번호만을 사용하는 단순한 차단 규칙들은 'Port Hopping' 등의 기법으로 방화벽을 우회하거나, HTTP 기반 인터넷 디스크 서비스 등으로 위장된 P2P 응용의 트래픽은 차단해 내지 못한다. 이러한 트래픽을 올바르게 식별하고 차단하기 위해서는 페이로드 시그너춰(payload signature) 기반의 패킷 식별 방법을 사용하여야 하며, 현재 상당수의 IDS 시스템들이 이를 지원한다. 하지만 이 방법은 정확도가 높고 간단하게 적용될 수 있는 반면, 시그너춰를 찾는 작업 자체의 난이도가 높아서 시그너춰의 목록을 최신 상태로 유지하는 것이 어렵다. 그러므로 이 방법이 효율적으로 운용되기 위해서는 패킷의 페이로드(payload)로부터 시그너춰를 자동 추출하는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 디스크 형태로 서비스되는 P2P 응용 프로그램의 시그너춰를 자동 추출하는 방안을 소개하고, 해당 방안을 충남대학교 학내망에 적용한 사례를 보인다.
네트워크에 연결된 컴퓨터 시스템에 대한 공격을 탐지하기 위하여 침입 탐지 시스템을 설치한다. 기존의 침입 탐지 시스템은 포트 스캔 공격을 탐지하기 위해서 동일 발신지 주소를 갖는 시스템에서 특정시간에 일정 임계값을 초과하는 연결 설정 요청 패킷이 발생했는지를 검사하여 공격을 탐지하므로 실제 공격이 아닌데 공격이라고 탐지하는 False Positive가 높고, 특정시간의 임계값 보다 더 긴 주기로 공격을 시도하는 Slow 스캔 공격과 발신지 주소를 위조하여 공격하는 Coordinated 스캔 공격을 탐지하기 힘들다. 본 논문에서는 TCP의 비정상 연결 시도에서 응답하는 RST/ACK 플래그 패킷을 탐지하여 포트 스캔을 판단하는 탐지 규칙과 데이터 저장 구조를 제안하고 이를 기반으로 포트 스캔 탐지시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 RST/ACK 플래그 패킷을 탐지하여 공격을 판단하므로 False Positive를 감소시키고, 적은 양의 데이터를 저장하여 긴 시간동안 데이터 유지할 수 있어 Slow 스캔을 탐지할 수 있고, 공격 대상에서 응답한 RST/ACK 패킷을 검사하여 Coordinated 스캔공격을 효율적으로 탐지할 수 있다.
다양한 정보보안 구축 사례를 보면, Firewall과 가상 사설 통신망[VPN(Virtual Private Network)], 침입 탐지 시스템[IDS(Intrusion Detection System)], 기업 보안 관리[ESM(Enterprise Security Management)] 등 단계적인 발전 절차를 갖는다. 각각의 보안 솔루션과 장비는 특성화된 보안 기술을 통해서 TCP/IP Layer별 또는 공격형태, 공격유형, 침해로 인한 보안정책의 문제점과 같은 분류를 기준으로 정보보안 을 위한 방어와 공격을 분석한다. 본 논문의 연구 방향은 TCP/IP Layer의 L3 계층 이상의 상위 등급 보안정책과 장비를 통한 기존 네트워크에 L2 계층 이하 등급의 장비 또는 정책을 적용 시에 발생하는 침입 가능한 대기시간[Latency Time]을 확인하고 보안장비 정책에서 특정 IP 영역에 대한 제한정책 설정과정에서 IP 선점(Preoccupation)으로 인한 발생 가능한 보안 취약점을 분석함으로써 기술적인 문제점을 알아보고자 한다.
인터넷의 사용자 증가와 네트워크 환경이 점점 복잡해지고 제공되는 서비스 및 사용자의 요구사항들이 다양해짐에 따라 안정적이고 효과적인 환경을 유지하기 위한 서비스 운용관리는 점점 어려워지고 있다. 또한 초창기 보안은 침입차단시스템에 국한되었지만, 최근에는 침입탐지시스템(IDS), 가상 사설망(VPN), 시스템 보안, 인증 등 관련 솔루션이 대거 등장함에 따라 통합관리가 중요시되어 지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 제안한 본 로그 분석을 통한 침입 대응시스템은 로그 파일을 XML 형식으로 저장함으로써 XML의 장점인 로그 파일의 검색이 용이하고 빠르게 이루어 질 수 있으며, 데이터의 구조화에 따라 시스템의 로그 파일들을 통합 분석, 관리하는데 이점을 가질 수 있다. 또한, 본 논문에서 제안한 생성된 로그파일을 IP 주소에 의해 소트된 로그와 Port 번호에 의해 소트된 로그, 침입 유형에 의해 소트된 로그, 탐지 시간에 의해 소트된 로그 등 다양한 형태로 변환하기 때문에 다른 침입탐지시스템에서 생성된 로그 파일과 비교 분석이 가능하다.
정보통신기술이 발전함에 따라 내부자의 불법적인 시스템 사용이나 외부 침입자에 의한 중요 정보의 유출 및 조작을 알아내는 침입탐지시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이제까지는 네트워크 패킷, 시스템 호출 감사자료 등의 척도에 은닉 마르코프 모델, 인공 신경망, 통계적 방법 등의 모델링 방법을 적용하는 연구가 이루어졌다. 그러나 사용하는 척도와 모델링 방법에 따라 취약점이 있어 탐지하지 못하는 침입이 많은데 이는 침입의 형태에 따라 흔적을 남기는 척도가 다르기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 단일척도 침입탐지시스템의 단점을 보완하기 위해 시스템 호출, 프로세스의 자원점유율, 파일 접근이벤트 등의 세 가지 척도에 대하여 은닉 마르코프 모델, 통계적 방법, 규칙기반 방법을 사용하여 모델링한 후, 그 결과를 규칙기반 방법으로 결합하는 침입탐지 방법을 제안한다. 실험결과 다양한 침입 패턴에 대하여 다중척도 결합방법이 매우 낮은 false-positive 오류율을 보여 그 가능성을 확인할 수 있었다.
운전자의 안전성 및 편의성을 향상시키기 위하여, 최근 자동차에는 다수의 전자제어장치가 탑재되고 있다. 전자제어장치들은 차량의 상태를 서로 공유하기 위하여 일반적으로 CAN 통신 프로토콜을 이용하여 통신한다. 현대의 자동차는 안전성 및 편의성과 관련된 최첨단 서비스를 제공하고 있지만, 사이버보안 위협에 대한 Attack Surface가 증가하는 문제점이 있다. 자동차 해킹의 경우에는 운전자 생명과 직접적 영향이 있기 때문에, 이에 대응하기 위한 자동차 보안 기술 개발은 매우 중요하다. 차량용 침입탐지 기술은 자동차 해킹에 대응하기 위해 연구되고 있는 가장 대표적인 자동차 보안 기술 중 하나지만, 현재 제품화 가능한 수준의 차량용 침입 탐지 기술은 모두 주기 메시지에 대한 침입 탐지 여부만 분석이 가능하고 주기 메시지와 이벤트 메시지가 혼합된 형태인 PE (Periodic-and-on-Event) 메시지에 대해서는 분석이 어렵다. 본 논문에서는 PE 메시지를 이용하여 자동차 내부 네트워크에 침입하는 공격자 유형을 분류하고 이를 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 그리고 실제 차량에서 제안하는 기법을 우리의 공격자 모델에서 평가한 결과 0%의 FPR과 FNR을 보여준다.
노트북, 스마트 기기 및 다양한 IoT 장비를 통한 서비스 환경은 매우 빠르게 발달하고 있다. 이러한 인터넷 환경에서 최근의 보안 대책은 주로 네트워크 응용 수준의 보안 대책인 방화벽(침입 차단 시스템-Firewall)과 IDS(침입 탐지 시스템-Intrusion Detection System)으로 이루어지고 있다. 또한, 최근에는 다양한 보안 데이터의 현장 활용이 이루어지고 있고 이런 보안 데이터의 관리와 파기에 대한 이슈 소요가 제기되고 있다. 이러한 보안 데이터의 관리를 위해 문서보안(DRM:Digital Rights Management)이나 데이터 손실 방지 솔루션(DLP:Data Loss Prevention)과 같은 제품이 사용되고 있다. 그러나 이런 보안 대책에도 사용성 문제로 인해 현장에서 사용하기 위해 반출된 데이터 보안 대책은 대부분 환경에서 해당 데이터를 암호화하여 전달하고 저장하는 정도로 운영되고 있으며, 암호키 관리나 데이터의 파기에 관한 대책이 미흡한 것이 현실이다. 이러한 문제점을 기반하여 OS 기반의 보안 모듈을 제공함으로써 사용자는 동일한 인터페이스로 보안 데이터를 관리 운영할 수 있는 SecureOS Module을 제시하고자 한다.
최근 증가하고 있는 인터넷 및 기타 네트워크 시스템에 대한 위협은 그 공격의 목적과 기법, 피해의 종류가 늘어남에 따라 효과적인 대응책으로 단순한 기술적 접근 이외에 법률 및 심리, 사회 공학적 접근의 결합적인 대처방안이 강구되어야 할 것이다. 이를 효과적으로 보조할 수 있는 시스템이 Honeypot이다. 하지만 Honeypot 자체는 공격의 위협을 그 즉시 막는데는 별다른 능력이 없기 때문에 Honeypot 시스템의 의도대로 공격자가 속지 않거나 Honeypot의 정보가 다른 보안 도구와 보안 정책 갱신에 이용되기 이전의 공격에 대해서는 취약점을 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 Honeypot이 설치된 시스템의 효과적 활용을 위해 신경망 이론에 기반한 침입 탐지 모듈을 연동하며 이를 통해 초기 공격에 대한 Honeypot 시스템 보호, Honeypot 시스템이 활성화 된 다음의 상호 연동 효과 및 향후 과제 등을 기술한다. 또한 이에 대한 보다 확실한 접근을 위해 Honeypot 시스템을 통해 DDoS를 방어하도록 제안되었던 시스템의 취약점과 이를 효과적으로 해결할 수 있는 방법을 제안한다.
In this paper an intrusion detection system technique of wireless Ad Hoc network is explained and the advantage of making them work in IEEE 802.15.4/ZigBee wireless standard is also discussed. The methodology that is mentioned here is intrusion detection architecture based on a local intrusion database [1]. An ad hoc network is a collection of nodes that is connected through a wireless medium forming rapidly changing topologies. Due to increased connectivity (especially on the Internet), and the vast spectrum of financial possibilities that are opening up, more and more systems are subject to attack by intruders. An ideal IDS should able to detect an anomaly caused by the intruders quickly so that the misbehaving node/nodes can be identified and appropriate actions (e.g. punish or avoid misbehaving nodes) can be taken so that further damage to the network is minimized
방송, 통신, 정보가전 등의 통합과 무선인터넷 환경이 활성화되는 등 정보통신 전반의 융합과정이 가속화되면서, 시스템 침해, 네트워크 교란 등 정보통신 침해사례가 다양화되고 피해규모도 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 또한 사이버 공간이 사회 경제생활의 중심영역으로 부각되는 반면 사이버테러의 위협 역시 증가하고 있는 바, 정보통신인프라의 신뢰성(reliability) 보장 여부가 향후 고도화된 정보통신사회의 성패를 좌우하게 됨으로써 이에 대한 효과적인 대응기술이 요구된다. 이에 본 논문에서는 정보보호 산업 전반에 대한 동향을 분석하여 그 대비책을 강구해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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