정보통신기술의 급진적인 발달로 인해 우리 주위의 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 서로 정보를 주고받으며 각각의 사물들이 제공하던 것 이상의 새로운 가치를 제공하는 사물인터넷(IoT) 시대를 맞이하고 있다. 사물인터넷 환경에서는 기존과 다르게 인터넷에 연결되는 사물의 수가 급격히 증가하기 때문에 그만큼 보안 위협도 많아지게 될 것이다. 또한 셀 수 없이 많은 사물들을 어떻게 보호하고 관리할 것인지에 대해 새롭게 생각해 볼 필요가 있다. 본 논문에서는 기존의 보안 관제의 역할과 절차에 대해 살펴본다. 아울러 IoT 환경에서의 보안 관제의 방향에 대해 소개한다.
최근 웹 서비스 환경에서 공격자가 자신의 근원지를 은닉하기 위하여 여러 단계의 경유지를 거쳐 공격을 시도하는 사례가 증가하고 있으며, 이에 대한 법률적 증거 확보 및 능동적인 대처를 위하여 웹 어플리케이션에서의 역추적 기술이 필요하다. 현재 자바 애플릿이나 ActiveX, 플러그인, 웹 로그 등을 이용한 응용 계층의 추적 기술이 개발되고 있지만, 웹 클라이언트에 의하여 차단될 가능성이 높고, 플러그인 종류 및 호환되지 않는 운영 환경 등 제약조건으로 인하여 사용에 제한이 있다. 본 논문에서는 액션 스크립트를 이용한 웹 클라이언트 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 웹 클라이언트가 실행을 인식하지 못하고 수행되어 웹 클라이언트에 의한 차단을 막을 수 있고, 다양한 운영 환경에서 사용이 가능하다.
국가정보원 자료에 의하면, 산업기술 유출로 인한 피해액은 수십 조원에 이르고 있고, 피해유형은 내부자 유출, 공동 연구, 해킹, 불법유출, 위장합작 등으로 나눌 수 있으나 그 중 80%가 물리적인 보안과 연계된 내부자 유출로 나타나고 있다. IT와 비IT의 융합이 가속화되고 영역간의 경계 및 구분이 불명확해지면서 정보보호산업은 점차 지식정보보안산업으로 확대되는 개인정보보호중심으로 지속적으로 성장해왔으나, 향후 정보보호산업은 IT 보안기술 및 제품간 융합, IT 보안과 물리 보안간 융합, IT 융합산업보안으로 집중된다. 본 논문에서는 기업 정보유출 방지를 위해서 논리적 보안과 물리적 보안이 모두 동일 수준에서 관리되어야 하며, 특히, 물리적인 보안시스템(출입통제시스템, 영상보안시스템 등)과 IT 통합보안관제시스템의 융합으로 외부 공격 및 내부자 유출의 예방, 차단, 분석의 시너지효과를 극대화 할 수 있는 융합보안관제시스템 개선 모델을 제안한다.
인터넷과 모바일 단말기를 이용한 금융거래가 활성화되면서, 인터넷과 모바일기기를 이용한 증권거래가 활성화되고 있다. 증권거래 관련 IT업무를 담당하고 있는 코스콤(증권ISAC)에서는 증권거래와 관련된 정보보안관련 취약점을 분석하며, 통합보안관제시스템을 가동하여 대응하고 있다. 온라인 증권거래는 개인정보보호법의 적용대상이며, 이와 관련 전산시스템들은 주요정보통신기반 시설로 지정되어 있으나, 사용자 부주의, 해킹 등으로 인한 금융상의 피해가 예상된다. 이에 따라 증권거래 패킷의 암복호화, 통합보안관제 및 보안이벤트에 대한 분석을 통해 증권업무와 관련된 정보보안 분야의 주요 취약점에 대한 연구가 필요하다.
국내 외 해킹공격 전담 대응조직(CERTs)들은 침해사고 피해 최소화 및 사전예방을 위해 탐지패턴 기반의 보안장비 등을 활용하여 사이버공격에 대한 탐지 분석 대응(즉, 보안관제)을 수행하고 있다. 그러나 패턴기반의 보안관제체계는 해킹공격을 탐지 및 차단하기 위해 미리 정의된 탐지규칙에 근거하여 알려진 공격에 대해서만 대응이 가능하기 때문에 신 변종 공격에 대한 대응은 어려운 실정이다. 최근 국내 외에서는 기존 보안관제의 이러한 문제점을 극복하기 위해 다크넷이라는 기술을 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 다크넷은 미사용 중인 IP주소의 집합을 의미하며, 실제 시스템이 존재하지 않는 다크넷으로 유입된 패킷들은 악성코드에 감염된 시스템이나 해커에 의한 공격행위로 간주 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 보안관제 수행을 위한 다크넷 트래픽 기반의 악성 URL 수집 및 분석방법을 제안한다. 제안방법은 국내 연구기관의 협력을 통해 확보한 8,192개(C클래스 32개)의 다크넷으로 유입된 전체 패킷을 수집하였으며, 정규표현식을 사용하여 패킷에 포함된 모든 URL을 추출하고 이에 대한 심층 분석을 수행하였다. 본 연구의 분석을 통해 얻어진 결과는 대규모 네트워크에서 발생하고 있는 사이버 위협상황에 대한 신속 정확한 관측이 가능할 뿐만 아니라 추출한 악성 URL을 보안관제에 적용(보안장비 탐지패턴, DNS 싱크홀 등)함으로서 해킹공격에 대한 사이버위협 대응체계를 고도화하는데 목적을 둔다.
최근 각종 사이버 범죄 위협이 증가하고 있고, 근래 각종 정보시스템을 대상으로 하는 사이버 공격에 대해서 사전 탐지, 차단 등 최전방에서 초동대응을 해야 하는 보안관제센터의 중요성이 높아가고 있다. 보안관제센터, 침해대응센터, 사이버테러 대응센터, Cert Team, SOC(Security Operater Center) 등의 이름으로 국가기관 및 금융권 등의 보안관제센터 분석인원들은 사이버 공격 예방을 위한 많은 노력들을 하고 있다. 침해사고 탐지를 위한 방법으로 관제시스템을 이용하거나 네트워크 보안장비들을 활용하여 탐지를 하고 있다. 하지만 단순 패턴기반으로만 모니터링 하는 1차원적인 방법으로는 침해사고의 예방을 위한 탐지방법으로 많이 부족하다. 관제시스템도 많은 발전을 하고 있으며 침해위협에 대한 예방활동으로 탐지방법에 대한 연구들도 많이 진행하고 있다. 근래 ESM에서 SIEM 시대로 넘어가면서 관제시스템으로 많은 정보를 가져올 수 있게 되었고 필요한 데이터만을 파싱, 분석하여 침해위협 시나리오에 접목시켜 상관분석 정책을 만들 수 있게 되었다. 이에 본 논문에서는 초창기 관제시스템부터 지금의 SIEM(Security Information Event Management)을 이용한 관제시스템까지 노하우를 통하여 효과적인 침해위협의 탐지방법에 대한 사례연구를 발표한다. 본 사례연구 결과를 통해서 우리나라의 다른 관제센터에서 침해사고 탐지를 효과적으로 할 수 있도록 도움이 되었음 한다. 과거 단순 위협 탐지가 아닌 시나리오 기반의 관제체계를 소개하고 상관분석정책에 대한 제작 및 검증방법을 제시하고자 한다.
인공지능 기반 보안관제 시스템은 운영환경에서 발생할 수 있는 학습 데이터 오류, 신규 공격 이벤트 발생으로 인한 오탐 증가 등 문제를 해결하기 위해 피드백 기능이 연구되고 있다. 그러나 한정된 관제 인력의 피드백 수행 방식은 모델 개선에 오랜 시간이 걸리고 숙련되지 않은 관제 인력의 피드백은 오히려 모델 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 관제 인력 한계 극복, 신규 오탐 개선, 빠른 모델 성능 향상을 위한 능동형 보안관제 모델 개선 프로세스를 제안하였다. 운영 중 예측된 유사 이벤트를 군집화 하고, 피드백이 우선적으로 필요한 군집을 계산하여 운영자에게 대표 이벤트 설명이 가능한 인공지능(eXplainable AI) 기반 시각화도 함께 제시하였다. 수신된 대표 피드백은 동일 군집과 다른 데이터를 계산하여 제외하고 피드백 전파 학습 데이터를 생성한다. 준비된 학습 데이터는 초기 모델과 함께 점진적 학습을 통해 모델을 생성함으로써 성능을 향상시키는 프로세스이다. 제안 프로세스의 실효성 검증을 위해 웹 어플리케이션 방화벽 데이터셋 PKDD2007과 CSIC2012를 선택하여 3개의 시나리오를 통해 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 프로세스는 피드백을 주지 않았거나 소수 운영자 피드백을 적용한 모델 성능에 비해 모든 지표에서 약 30% 이상의 성능 향상을 확인하였다.
최근 급격히 증가하고 있는 네트워크 로그 상에서 보안위협에 신속히 대응하기 위해 기업들은 방화벽, IDS 등의 네트워크 보안 로그를 분석하여 보안 위협을 파악한다. Snort는 이러한 보안 위협에 대응하기 위해 네트워크 로그를 수집하는 도구 중 하나이다. 그러나 보안 관제 담당자는 방대한 양의 보안 관련 로그를 분석하기 위해 많은 시간이 필요하기 때문에, 관제 결과를 보고하고 대응하기까지 시간이 지체되는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Snort 로그를 이용한 실시간 네트워크 공격패턴 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 대용량 데이터 처리에 효과적인 MapReduce 분산 처리를 활용하여 방대한 네트워크 로그를 추출 및 분석하기 때문에 보안 위협 상황 발생 여부를 실시간으로 빠르게 인지할 수 있다.
IT 산업의 발전과 함께 Big-Data 와 보안은 빠른 속도로 발전하고 정보보호를 위해 다양한 시스템을 구축하는 것보다는 이를 연계하고 활용하는 것이 중요한 시대가 도래하였다. 한 기업이 가지고 있는 기업정보유출사고 등 다양한 해킹공격 또한 꾸준하게 증가되고 있다. 더불어 경제적 사회적인 손실이 증가되면서 국가 및 기업 상위 감사 기관은 정보보호 관련 법 제도를 제정하고 이를 강화하여 개정 하고 있다. 하지만, 물리적, 관리적, 기술적으로 연계된 통합 보안 관리 체계가 제대로 구현되지 않는다면 다양한 취약점을 통하여 기업 정보는 언제든 유출 될 수 있다. 본 논문에서는 기업에서 기 운영중인 정보보안 솔루션과 물리보안 솔루션이 효과적으로 통합 보안 관제가 가능한 IMP 플랫폼 구성설계 방안과 불법 침입 및 보안 사고 탐지를 위한 복합시나리오 설계 방안을 제시하여 실 적용 효과를 알아보고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.
인터넷 활용이 다양해짐에 따라서, 사이버 상의 특정 조직에 대한 표적공격에서부터 불특정 다수에 대한 공격까지 불법적인 경로를 통해 목적을 달성하거나 금전적인 이득을 취하기 위한 사이버 공격기법은 갈수록 그 경로가 다양해지고 치밀해지고 있다. 스마트폰의 등장과 함께 휴대용 기기의 사용은 급증하였고, 휴대성과 편리성은 많은 사람들의 서비스 이용환경을 데스크톱환경에서 이동환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경의 변화는 보안위협 경로를 확장시킨다. 지능적이고 다양해진 보안 위협으로부터 조직의 시스템에 대한 통합적 가시성을 확보하는 일은 위협에 대비할 수 있는 방법을 제공할 수 있게 된다. 본 연구에서는 보안위협이 될 수 있는 상황을 탐지하기 위해서 조직의 특성에 맞는 보안정책을 수립하는 방법에 대해 정리하고 이에 따른 보안 관제와 운영을 할 수 있는 시스템 설계 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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