기존의 사이버 공격 탐지 솔루션은 일반적으로 시그니처 기반 내지 악성행위 분석을 통한 방식의 탐지를 수행하므로, 알려지지 않은 방식에 의한 공격은 탐지하기 어렵다는 한계가 있다. 시스템에서는 상시로 발생하는 다양한 정보들이 시스템의 상태를 반영하고 있으므로, 이들 정보를 수집하여 정상상태를 학습하고 이상상태를 탐지하는 방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문은 정상상태 학습 및 탐지에 활용하기 위하여 문자열을 그 순서와 의미를 보존하며 정량적 수치로 변환하는 머신러닝 임베딩(Embedding) 기법과 이상상태의 탐지를 위하여 다수의 정상데이터에서 소수의 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 이상치 탐지(Novelty Detection) 기법을 이용하여 사이버 공격에 의한 시스템 이상상태를 탐지하는 방안을 제안한다.
국내 웹 사이트의 증가 및 초고속 인터넷의 보급으로 웹 사용자는 꾸준히 증가 추세에 있다. 그러나 사용자에 대한 정보 보호 실태는 심각한 수준이다. 그 피해 사항으로는 사용자 개인 신상정보의 유출, 피싱 사이트로 인한 개인정보 유출 등 그 유형 및 목적이 다양하다. 이런 웹 공격에 대한 기존의 대응책으로 IDS/IPS를 통한 네트워크 기반의 공격 탐지 및 방지가 주류를 이뤘다. 그러나 이런 대응책은 누구에게나 공개되는 웹서버 보안에는 적합한 시스템이 아니다. 본 논문에서는 웹 공격의 특성에 맞는 문자열 처리 중심의 로그 분석을 통해 대용량의 로그로부터 공격을 탐지하는 웹 로그 전처리 시스템을 제안한다.
삽입취약점은 웹 응용프로그램에 공격자가 악성코드를 정상적인 입력 값 대신 넣어 시스템에 피해를 입힐 수 있는 대표적인 취약점이다. 삽입공격에서 안전한 애플리케이션은 외부에서 들어오는 입력 값에 들어있을 수 있는 악성문자를 여과하도록 작성해야 한다. 특정 문자의 여과 여부는 주요지점에서 문자열 변수에 특정 문자가 포함될 수 있는지를 검사하여 정적으로 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 조건식의 의미를 분석에 적용하는 향상된 방식으로 응용프로그램의 삽입 취약점을 정적으로 판정하는 방법을 제안한다.
OWASP에서 발표한 2007년 웹 애플리케이션 취약점 중 하나인 XSS 공격이 사용자 브라우저에서 스크립트를 실행하게 함으로써 사용자의 세션을 가로채거나 웜을 업로드하여 악성코드를 삽입하는 공격이다[2]. 하지만 많은 XSS 방어 기법에서는 단순 스크립트 우회기법과 강제적인 스크립트 차단 방법을 채택하고 있다. 또한 강제적인 XSS 필터 적용으로 과탐지로 인한 정상적인 웹 페이지가 출력 되지 않는 사례가 나타나고 있다. 따라서 본 연구는 효율적인 정규식을 이용하여 XSS 공격 특징을 분석하여 특징점들을 추출하고 이 특징점들을 기반으로 특정한 규칙을 가진 문자열들을 모든 문자가 유효한지 확인할 수 있는 정규식 표현 방법을 이용하여 다양한 응용프로그램에 적용할 수 있는 기술을 연구하고자 한다. 또한 이를 기반으로 포털 사이트와 브라우저에서 제공하는 XSS 필터들과 비교하여 과탐지율 및 오탐지율 서로 비교하여 본 연구가 효율성 면에서 효과가 있는지 우위를 둘 것이며, 브라우저 벤더, 포털 사이트, 개인 PC 등 충분한 시험 평가와 수정을 통해서 응용할 수 있는 계기를 마련할 것이다
오늘날 스마트폰에서 스팸 문자를 차단하기 위해 문자 내용과 스팸 키워드의 단순 문자열 비교 또는 스팸 전화번호를 차단하는 방식을 사용하고 있다. 이에 따라 스팸 문자가 자동으로 차단되는 것을 방지하기 위해 점차 변화된 방식으로 스팸 문자를 전송한다. 특히 스팸 키워드에 포함되는 단어의 경우 단순 문자열 비교로 검색되지 않도록 특수문자, 한자, 띄어쓰기 등을 이용하여 비정상적인 단어로 스팸 문자를 발송한다. 기존 스팸 필터링 방식의 경우 이러한 스팸 문자를 차단할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 새로운 기술이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 스팸 문자에서 자주 사용되는 신조어를 검출하여 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 지식 그래프 기반의 신조어 감지 매커니즘을 제안한다. 또한 기본 Naive Bayes에 감지한 신조어를 적용하여 제안한 방법의 성능 실험 결과를 보여준다.
본 연구는 일련의 문자열들 중 하나의 표적을 탐지하는 데 자극 명암대비와 색상이 미치는 영향을 관찰하였다. 실험 1의 각 시행에서는 네 문자로 구성된 RSVP가 제시되고 각 RSVP 화면상의 문자들이 서로 다른 위치를 점유하였다. RSVP 배열 내에서는 한 위치에 회색 표적 문자가, 나머지 위치에 세 방해자극들이 제시된 표적화면을 제외하고 나머지 RSVP 화면에서 네 흰색 방해자극 문자들이 상응하는 위치에 제시되었다. 고가시성 조건에서는 회색 배경화면 보다 표적 회색이 현저히 어두웠던 반면 저가시성 조건에서는 그 밝기 차이가 상대적으로 분명치 않았다. 참가자들은 사전에 지정된 표적들 중 각 시행에서 어느 것이 출현했는지를 가능한 빠르고 정확하게 탐지하도록 요구받았으며 그 결과 관찰된 탐지 수행은 고가시성 조건에서 더 정확했으며 신속했다. 실험 2에서는 고가시성 조건의 회색 표적을 고선명도 유채색 표적으로 대체한 것을 제외하고 실험 1과 동일한 RSVP 화면 및 과제가 사용되었다. 그 결과 참가자들은 고가시성 조건의 표적을 더 정확히 탐지했으나 반응 속도에 있어서는 두 가시성 조건 간 차이가 없었다. 두 실험의 결과는 시각적 부담이 높은 상황일지라도 현저한 명암대비 및 색상이 부여될 경우 자극에 대한 지각이 촉진됨을 시사하며 자극 색상에 비해 명암대비가 지각적 촉진에 더 중요한 역할을 수행할 가능성을 제안한다.
소프트웨어 몽타주란 소프트웨어로부터 빠르게 추출 가능하고 내재된 특성을 함축하고 있는 정보를 의미한다. 잘 알려진 프로그램으로부터 몽타주를 작성하면 몽타주를 기반으로 유사 프로그램 탐지 대상을 필터링할 수 있다. 본 논문에서는 API 호출과 문자열 기반의 소프트웨어 몽타주를 제안한다. 제안된 몽타주를 평가하기 위해서 인스턴트 메신저 프로그램에 대한 유사 프로그램 탐지 대상의 필터링 실험을 하였다. 이 실험으로부터 제안된 몽타주가 잘 알려지지 않은 프로그램 탐지 대상을 필터링하는 포렌식 도구로 활용될 수 있다는 것을 확인하였다.
인터넷 환경에서 내부 네트워크를 보호하기 위하여 침입탐지시스템이 광범위하게 사용되고 있다. 침입탐지시스템은 비정상 패킷의 특성을 분석하여 규칙을 생성하고 이 규칙들을 이용하여 패킷들을 필터링함으로써 내부 시스템들을 보호한다. 최근 공격 사례가 많아지고, 공격 형태가 구조화되면서 이를 탐지하는 규칙의 수도 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 침입탐지시스템이 규칙을 적용하는 과정에서의 성능 하락 정도도 커지고 있다. 본 논문은 규칙을 적용하는 과정에서 상대적으로 오버헤드가 큰 문자열 검색 성능을 개선하고자 복수개의 부분패턴을 이용한 다중 패턴매칭 기법을 제안한다. 그리고 대표적인 고성능의 다중 패턴매칭 알고리즘인 Wu-Manber 알고리즘과 성능을 비교하고 그 결과를 보인다.
Network Intrusion Detection System(NIDS)는 네트워크를 통해 들어오는 패킷들을 모니터링 하고 분석하여 내부 시스템에 유해한 내용을 담고 있는 패킷을 탐지 하는 시스템이다. 이 시스템은 네트워크의 안에서 돌아다니는 패킷을 놓치지 않고 분석할 수 있어야 하며, 예측 불허의 공격 방법들에 대해서는 새로운 법칙을 적용하여 방어할 수 있어야 한다. 본 연구에서 NDIS에 snort를 이용한 소프트웨어적인 패턴매칭을 FPGA를 이용하여 하드웨어적 패턴매칭으로 구현하였으며, 새로운 법칙에 따라서 유연하게 적응할 수 있도록 패턴매칭을 정규 표현식(Regular Expression)으로 나타내어 FPGA에 재구성할 수 있도록 하였다.
웹 상의 HTML 문서들은 수시로 변경되고 있으며, 정보를 검색하는 웹사이트 또한 예외는 아니다. 다수의 웹 검색엔진들의 결과를 통합하는 메타 검색엔진은 각 검색엔진의 정보 변경에 민감해야 된다. 본 논문은, 수시로 변경되는 검색엔진들의 HTML 문서 정보를 메타 검색 엔진에 반영하기 위해, 자동적으로 검색엔진들의 질의 형태 변경과 검색 엔진의 검색 결과 HTML 문서의 구조 변경 탐지는 질의 결과가 반복되는 HTML 태그(tags) 문서 구조를 패턴(pattern)으로 이용한다. 패턴 발견 알고리즘은 문자열에서 규칙적으로 발생하는 패턴을 찾아내는 Jaak Vilo 알고리즘을 기반으로 HTML 문서를 처리할 수 있도록 확장하였다. 발견된 HTML 문서 패턴과 기존의 검색 엔진 HTML 페이지의 구조적 패턴 정보를 비교하여 문서 구조 변경을 탐지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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