랜섬웨어는 주로 정부기관과 금융기관, 기업 등을 대상으로 파일 또는 디스크 부팅 영역을 암호화하여 금전적인 피해뿐만 아니라 개인정보 탈취 등의 보안 이슈를 초래해 왔다. 본 논문에서는 NTFS(New Technology File System) 및 랜섬웨어 Petya에 대해 설명하고, 포렌식 기법을 적용하여 감염 후를 분석하며, MBR 영역 복구에 대한 방법을 서술한다.
스마트컨트랙트를 사용하는 블록체인 2세대를 넘어오면서 블록체인 생태계는 지속적으로 성장하고 있으며, 블록체인 플랫폼 내에서 자체 발행되는 암호화폐는 다양한 수익 상품들(ICO, DeFi, NFT, Staking 등)을 등장시켰다. 암호화폐가 실물 화폐를 대체할 새로운 대안이라고 여겨지고 있지만, 최근 암호화폐를 악용한 범죄가 증가하고 있다. 특히 시스템을 감염시켜 몸값을 요구하는 랜섬웨어의 경우 기존의 현금을 요구하기보다 자금 세탁에 용이한 암호화폐로 요구하는 빈도가 증가하고 있다. 암호화폐의 경우 손쉽게 믹싱 서비스를 받을 수 있으며, 블록체인의 특성상 모든 트랜잭션을 확인할 수 있음 제3의 신뢰기관이 존재하지 않으며 모든 네트워크는 계좌로 연결되기 때문에 익명성이 보장되어 범죄자들이 자금세탁에 이용하고 있다. 본 논문을 통해 랜섬웨어에 사용되는 암호화폐 자금세탁 사례를 살펴보고 자금 세탁 시 사용되는 믹싱 서비스에 대해서 분석했다. 또한 불법 자금세탁을 식별하기 위한 기술적 연구 동향에 대해서 분석하였다.
랜섬웨어가 확산됨에 따라 공격 대상이 개인에서 단체로 변하게 되었고 더 지능적이고 조직적으로 변하게 되었다. 이에 금융 산업을 포함한 국내의 기반시설들은 랜섬웨어의 위협에 대해 더 이상 무시 할 수 없는 단계로 접어들고 있다. 이러한 보안이슈에 대응하기 위해 기관들은 정보보호 관리체계인 ISMS를 사용하고 있지만 피해가 발생 했을 시 발생하는 피해규모를 산정 할 수 없어 경영진이 피해 현황에 대한 의사결정을 하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 ISMS의 문제로 여기어 지는 리스크에 대한 피해규모의 파악 및 합리적인 피해규모 산정을 시나리오를 기반으로 진행되는 FAIR 기반의 손실 측정모델을 통해 금융 산업에 랜섬웨어 공격이 미칠 수 있는 손실 및 위험을 확인하며 ISMS를 수정하는 것이 아닌 현재 적용되어 있는 ISMS 및 ISO 27001의 통제항목을 적용하여 손해금액을 낮출 수 있는 방안을 제시한다.
현대 사회의 정보 기술이 발전함에 따라 시스템의 중요 정보를 탈취하거나 파괴하는 목적을 가진 다양한 악성코드도 함께 발전하고 있다. 그 중 사용자의 자원을 접근하지 못하게 하는 대표적인 악성코드로 랜섬웨어가 있다. 암호화를 수행하는 랜섬웨어에 대해 탐지하는 연구는 최근에 계속해서 진행되고 있으나, 공격을 한 이후에 손상된 파일을 복구하는 추가적인 방안은 제안되지 않고 있다. 또한 기존 연구에서는 암호화가 여러 번에 걸쳐 진행되는 것을 고려하지 않고 유사도 비교 기법을 사용했기 때문에 정상적인 행위로 인식할 가능성이 높다. 따라서 본 논문에서는 파일 시스템을 제어하는 필터 드라이버를 구현하며, 랜섬웨어의 암호화 패턴 분석을 기반으로 검증된 유사도 비교 기법을 수행한다. 이에 접근한 프로세스의 악의적 유무를 탐지하고 클라우드 스토리지를 기반으로 손상된 파일을 복구하는 시스템을 제안하고자 한다.
형태 보존 암호는 암호화하고자 하는 목적 정보에 대한 변형 없이 형태를 유지한 상태로 암호화하는 기법으로써 최근에 국가보안기술연구소에 의해 제안되었다. 본 논문에서는 형태 보존 암호를 활용하여 기존의 사이버 보안 관련 문제를 해결하는 방안을 제안하고자 한다. 먼저 랜섬웨어 공격을 효과적으로 방어하기 위해 시그니처 및 확장자를 형태보존암호로 암호화하는 방안을 제시한다. 해당 기법은 최소한의 정보를 암호화함으로써 랜섬웨어에 대한 노출을 최소화할 수 있다. 두 번째로 스테가노그래피와 같이 비밀 정보를 숨기는 기술상에서도 해당 정보의 양을 최소화함으로써 공격에 대비할 수 있는 방안을 제시한다. 마지막으로 형태보존암호와 경량암호에서 암호화에 따른 동작 속도를 비교하고, 형태보존암호를 최적화하였을 때, 그에 따른 성능 향상까지 비교하고자 한다.
랜섬웨어는 1999년에 처음 만들어 졌지만 우리나라에서는 2015년부터 그 존재가 많이 알려지기 시작했다. 정보통신기술이 점점 발전하고 컴퓨터의 저장용량이 더욱 커지면서 컴퓨터가 저장하는 정보들이 증가했고 이 정보들을 효율적으로 관리하고 보관하는 것이 중요해졌다. 이런 상황에서 랜섬웨어는 타인의 컴퓨터에 무단으로 침입하고 정보를 담은 파일들을 컴퓨터 사용자의 허락 없이 임의로 암호화하기 때문에 사용자에게 심각한 악영향을 끼친다. 본 논문은 커널에서 특정 프로세스가 파일에 접근하는 것을 모니터링하고, 모니터링 한 정보를 바탕으로 파일에 접근하는 행위가 비정상적으로 일어났는지 탐지한다. 탐지한 결과를 통해서 특정 프로세스의 파일접근권한을 차단한다. 이러한 방법을 통해서 랜섬웨어가 비정상적으로 파일에 접근하고 암호화하는 행위를 차단하는 방법을 제시하고자 한다.
최근 아일랜드 보건당국, 미(美) 송유관 등 전(全) 세계적으로 랜섬웨어 피해가 급증하고 있으며, 사회 모든 분야에 피해를 입히고 있다. 특히, 랜섬웨어 탐지 및 대응에 기존의 탐지방법뿐 아니라 머신러닝 등을 이용한 연구가 늘어 나고 있다. 하지만, 전통적인 머신러닝은 모델이 데이터가 많은 쪽으로 예측하는 경향이 강해 정확한 예측값을 추출하기 어려운 문제점이 있다. 이에 다수(Majority)의 Non-Ransomware(정상코드 또는 멀웨어)와 소수의(Minority) Ransomware로 구성된 불균형(Imbalance) 클래스에서 샘플링 기법을 통해 불균형을 해소하고 랜섬웨어탐지 성능을 향상시키는 기법을 제안하였다. 본 실험에서는 두가지 시나리오(Binary, Multi Classification)을 사용하여 샘플링 기법이 다수 클래스의 탐지 성능을 유지하면서 소수 클래스의 탐지 성능을 개선함을 확인하였다. 특히, 제안된 혼합샘플링 기법(SMOTE+ENN)이 10% 이상의 성능(G-mean, F1-score) 향상을 도출했다.
기만 기술(deception technology)은 허니팟(honeypot)의 확장된 개념으로, 공격자를 기만하여 공격을 탐지, 방지, 또는 지연시키는 기술을 의미한다. 기만 기술은 네트워크 포트, 서비스, 프로세스, 시스템 콜, 데이터베이스 등에 폭넓게 적용되어 왔다. 파일을 대상으로 하는 공격에도 유사한 개념을 적용할 수 있다. 파일을 대상으로 하는 대표적인 공격으로 랜섬웨어가 있다. 랜섬웨어는 사용자의 파일을 몰래 암호화한 후 값을 지불해야 복원할 수 있게 해 주는 멀웨어의 일종이다. 또 다른 예로는 와이퍼 공격으로 시스템에 있는 모든 또는 타겟 파일을 복구 불가능하게 삭제하는 공격이다. 본 논문에서는 이러한 종류의 공격에 대응하기 위한 방법으로 파일을 은닉하는 방법을 제안한다. 파일을 은닉하는 방법은 기존의 백업이나 가상화를 통한 파일 보호 기법에 비해 디스크 용량을 추가로 소비하지 않고 성능 저하도 최소화할 수 있는 장점이 있다.
정보화 사회가 도래함에 따라 정보를 가공, 처리 유통하는 활동이 주를 이루고 정보의 가치는 경제적 가치를 창출하는 요소로 연결됐다. 이와 맞물려 ICT(Information & Communication Technology) 산업이 발전함에 따라 정보를 디지털 데이터 형식으로 저장관리 한다. 이러한 이유로 디지털 정보를 노리는 악성 행위들이 디지털 세상에서 문제가 되고 있다. 그중 사용자의 동의 없이 컴퓨터에 불법으로 설치되어 사용자의 디지털 파일(정보)를 인질로 잡아 금전적인 요구를 하는 악성 프로그램인 랜섬웨어의 피해는 날로 증가하고 있다.[1]. 본 논문에서는 운영체제의 시스템 콜 후킹을 통한 읽기/쓰기 권한을 제한함으로써 다양한 종류의 랜섬웨어 중 파일 암호화 기반 랜섬웨어로부터 사용자가 선택적으로 파일을 보호할 수 있는 방안을 제시하려 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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