최근 악성코드를 이용한 위협은 사이버 상에서 가장 위협적이고 점차 지능화되고 있다. 하지만 안티 바이러스 제품이나 기존의 탐지 솔루션은 복잡해지고 정교해지는 악성코드에 대해 효과적으로 대응하지 못한다. 본 논문에서는 분석 환경 회피 기술을 갖는 악성코드를 보다 효과적으로 식별하기 위해 실제 컴퓨터 환경을 기반으로 악성코드의 동작 및 상태를 감지하고 악성코드의 요구사항을 동적으로 핸들링하는 환경을 제안한다. 제안하는 방법은 리얼머신 기반의 바이너리 자동실행 환경과 가상머신 환경에서의 악성코드 악성행위 활동성을 비교하여 지능형 악성코드를 효과적으로 분석하기 위한 동적 분석환경을 제공할 수 있음을 실험하여 보였다.
최근의 사이버 공격은 내부 직원을 목표로 하거나 불특정 다수의 PC를 이용하는 등 지능화, 대규모화 되고 있어 기술적인 보안대책만으로 대응하는데 한계가 있으며, 관련 인력이 중심이 되는 종합적인 대책이 필요하다. 그러나 정보보호 전문 인력을 양성하는데 있어서 근간이 되는 국내의 정보보호 교육체계는 정보보호 교육 중장기 계획 부재, 교육 프로그램에 대한 검증 부족, 교육기관 간의 정보 교류 부재 등 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 국내 정보보호 교육체계의 문제점을 해결하고 사이버 정보보호 환경을 개선하기 위한 정보보호 교육 발전 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 정보보호 교육체계 발전 방안은 국가 정보보호 교육 마스터플랜의 기획 및 추진, 정보보호 교육 프로그램 인증제도 도입, 정보보호 전문인력 DB 운영, 정보보호 전문 인력에 대한 다양한 혜택 개발 등의 세부 방안을 포함한다.
2009년에 발생한 7.7 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격에 이어 2010년 3월 4일에도 주요 기관 사이트를 대상으로 대규모의 DDoS 공격이 발생 하였다. 악성코드 제작과 배포는 누구나 쉽게 좀비 PC를 양산할 수 있게 되고 DDoS 공격기법이 지능화 고도화되어 감에 따라서 DDoS 공격을 대응하는 보안담당자의 어려움은 점점 커져가고 있다. 정상 PC에서 좀비 PC로 감염되어 호스트에서 발생하는 변조내용을 분석하여 활성 포렌식 기술로 점검해야 하는 항목이 무엇인지 연구한다. 본 논문에서는 PC 보안관제시스템 구축 및 운영 방안에 대하여 다루었으므로 해당 시스템을 도입하려는 기업에게 좋은 기준서로 활용될 수 있다.
지능형 모바일 및 가전기기의 등장은 다양한 멀티미디어 콘텐츠 뿐 아니라 교육용 콘텐츠의 이용량을 증대시켰다. 특히 이동성을 강조한 단말 기기인 스마트폰과 스마트패드의 보급 및 지능화된 스마트 TV의 등장은 다양한 단말 환경에서 편리하게 학습할 수 있는 환경을 제공하였고, 언제 어디서나 이용자가 교육용 콘텐츠를 이용할 수 있도록 했다. 그러나 현재 이용되고 있는 스마트 디바이스들은 단말 제조사 및 모바일 OS 공급자의 정책이 통일되지 않아 다양한 환경 내에서의 콘텐츠의 재사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 NeS(N-Screen e-learning System)를 제안하고자 한다. NeS는 이용자 학습 관리, 교육 콘텐츠 관리의 교육 관련 시스템과 콘텐츠 변환과 양방향 처리로 이루어지는 N-Screen 대응 콘텐츠 전송 시스템으로 구성된다. NeS에서는 새로운 웹 표준으로 각광받고 있는 HTML 5 언어를 이용해 각종 기기간의 상호호환성을 보장한다. 본 논문에서 제시하는 NeS를 통해 사용자가 소유하고 있는 각종 기기 및 다양한 OS의 종류에 구애받지 않고 콘텐츠의 OSMU를 실현할 수 있고, 콘텐츠의 연속성을 보장하여 보다 편리하게 교육용 콘텐츠를 이용할 수 있다.
산업스파이에 의한 핵심기술 유출이 점차 지능화, 첨단화, 복잡화 되어가고 있으며 이로 인한 피해 또한 심각해지고 있다. 이러한 상황에 대응하는 방안으로 융합보안이 대두되었고 모든 산업분야에 점차 확대되고 있다. 특히 국가적 핵심기술과 인력 및 시설을 포함하고 있는 방위산업은 융합보안이 더 요구되는 산업분야이다. 방위산업은 국가의 안전보장에 필요한 방위산업물자를 연구, 개발, 생산하는 산업이다. 방위산업은 군사기밀, 산업비밀, 핵심기술인력, 방위산업물자, 국가중요시설, 정보통신체계 등 다양한 보안요소를 포함하고 있다. 방위산업보안은 군사보안과 산업보안의 복합체이며 방위산업의 모든 보안요소를 통합하는 융합보안이다. 따라서 방위산업보안은 융합보안의 대표적인 실천모델이라고 할 수 있다. 방위산업보안에 대한 연구는 일반적인 다른 산업분야에서의 보안과 관련된 연구에 비해 미흡한 실정이다. 방위산업의 핵심기술 유출을 방지하고 기술인력 및 시설을 보호하기 위해서, 방위산업보안을 융합보안의 개념에서 연구하고 실천하는 노력이 절실한 시점이다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 발전에 따라 일대일 개인화 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 상황과 환경, 즉 상황인식 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 스마트 홈은 현실공간과 가상공간을 연결하여 가상공간에서 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 사용자 중심의 지능화된 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴 발견을 제안하였다. 마이닝을 이용하여 위치 트랜잭션에서 발생하는 위치간의 연관 규칙에 시간의 변이를 추가하여 행동 순차 패턴을 발견하였다. 인식된 시간 순서에 따라 사용자가 이동한 경로의 파악 및 행동 방향을 예측하고 그에 따른 서비스가 가능하다. 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 t검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용 분야에 활용이 가능하다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 디지털 시대의 새로운 패러다임으로서 급격한 사회 문화의 변화에 대응하기 위해 도입될 수 밖에 없는 흐름이다. 현재 세계 각국의 기술 연구는 핵심 기술의 선점뿐만 아니라 보다 지능화, 고도화된 상황인지 서비스 제공을 위한 기술 개발에 집중되고 있으며, 최근에는 온톨로지를 이용한 지능형 프로비저닝 시스템을 구현하는 연구가 진행되고 있다. 현재까지의 프로비저닝 기술 시스템은 사용자의 적합한 상황을 인식한 뒤 서비스를 제공하는 개인 맞춤형 서비스를 제공해주지는 못하고 있다. 따라서, 사용자에게 필요한 환경과 상황이 고려된 지능형 상황인지 프로비저닝 기법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 요구에 최적화된 서비스를 제공하기 위해 사용자의 상황과 사용 패턴을 고려한 온톨로지 기반의 지능형 프로비저닝 서비스 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 상황을 인식하고 그에 적합한 추천을 위해 이에 따른 추론 기술이 이루어지는 과정을 보여주고 있으며, 지능확장이 가능하도록 하였다.
최근 초고속 인터넷의 확산과 댁내 가전기기들의 지능화에 따라, 홈 네트워크(Home Network)에 대한 사회적인 관심이 높아지고 있다. 언제 어디서나 컴퓨팅이 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅 사회에서는 개인의 컴퓨터환경 의존도가 증가함에 따라 사이버공격으로 인한 개인생활의 위협도 증가할 수 밖에 없다. 홈네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 가는 시작점이라고 할 수 있으므로 인터넷을 통한 사이버공격의 증가는 눈앞에 현실로 다가오고 있는 홈네트워크의 활성화를 방해하는 장해물로 대두될 것이 틀림없으므로 이에 대한 대응책 마련이 시급하다고 할 수 있다. 이와 같은 다양한 환경에서는 현재보다도 복잡한 위협이 존재할 것이다. 따라서 본 논문에서는 현재의 홈네트워크 시스템 환경을 분석하고 이에 따른 보안 위협과 향후 다가올 유비쿼터스 환경의 침해 유형에 대해서 살펴보고자 한다.
최근 사이버공격은 국경을 초월하여 국가의 사이버 공간을 지속적으로 위협하고 있다. 이런 사이버공격은 국가 주요기반시설을 마비시킬 수 있는 수준으로 지능화 고도화되는 양상을 보여주고 있다. 이런 사실은 원전 해킹 위협, 3.20 사이버테러 등의 사건에서 잘 볼 수 있다. 특히 국가 중요 정보가 존재하는 국가 공공기관에서는 이와 같은 사이버공격으로 대규모 피해가 예상되기 때문에 사전예방이 중요하다. 기술적인 대응도 중요하지만 국가 공공기관 근무자에게 사이버보안 교육을 통해 사이버 보안의식 고취 및 보안 전문지식 향상을 통해 보안 수준을 높이는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 공공분야 근무자들에 대한 단기 교육과정을 통해 최고의 보안 효과 상승을 위한 교육과정을 제안한다.
공격자의 무기가 점차 지능화 및 고도화되고 있어 기존 백신만으로는 보안 사고를 막을 수 없으므로 endpoint까지 보안 위협이 검토되고 있다. 최근 endpoint를 보호하기 위한 EDR 보안 솔루션이 등장했지만, 가시성에 중점을 두고 있으며, 이에 대한 탐지 및 대응 기술은 부족하다. 본 논문에서는 보안 관리자 관점에서 효과적인 분석과 분석 대상을 선별하기 위해 실 환경 EDR 이벤트 로그를 사용하여 지식 기반 MITRE ATT&CK 및 AutoEncoder 기반 Anomaly Detection 기술을 종합적으로 사용하여 이상 공격징후를 탐지한다. 이후, 탐지된 이상 공격징후는 보안 관리자에게 로그정보와 함께 alarm을 보여주며, 레거시 시스템과의 연계가 가능하다. 실험은 5일에 대한 EDR 이벤트 로그를 하루 단위로 탐지했으며, Hybrid Analysis 검색을 통해 이를 검증한다. 따라서, EDR 이벤트 로그 기반 언제, 어떤 IP에서, 어떤 프로세스가 얼마나 의심스러운지에 대한 결과를 산출하며, 산출된 의심 IP/Process에 대한 조치를 통해 안전한 endpoint 환경을 조성할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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