기업에서 내부자에 의한 기업 기밀 유출 방지는 기업의 생존을 위한 필수 과제이다. 내부자에 의한 정보유출 사고를 막기 위해 기업에서는 보안 솔류션을 도입하여 적용하고 있으나 접근 권한이 있는 내부자의 이상행위를 효과적으로 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이번 연구에서는 기업의 제품 제조 이력, 품질 정보 등을 담고 있는 제조정보시스템의 작업자 작업화면 접근 로그 데이타를 기계학습 기법의 비지도학습 알고리즘을 활용하여 정상적인 접근 로그와 비정상적인 접근 로그를 효과적으로 군집화하는 방법을 연구하여 이상징후 탐지를 위한 최적화된 속성 선택 모델을 제시하고자 한다.
개인정보 유출을 위한 공격자의 시도는 다양한 보안 시스템에 로그를 남기게 된다. 이러한 로그정보들은 개인정보 유출에 관여했다고 보고된 특정 IP 주소에 대한 확신도를 도출하기위한 요소가 될 수 있다. 본 논문에서는 보편적으로 활용 가능한 보안 시스템들의 로그정보들을 기반으로 확신도를 도출하기 위한 규칙기반 전문가 시스템의 섣계 및 구현을 다루고 있다. 일반적으로 개인정보유출과 연관된 다양한 로그정보들은 개인정보 관리자에 의해서 분석되어, 의심 대상이 되는 IP 주소에 대해 정보유출에 관여한 정도를 도출하게 된다. 이러한 개인정보 관리자가 수행하는 분석절차는 전문가의 축적된 지식 (Know-how)이라고 할 수 있으며, 이는 규칙 형태로 정의되어 분석절차의 자동화에 활용될 수 있다. 특히, 개인정보유출과 관련된 로그정보의 분석 범위는 다양한 해킹시도를 탐지 해내야하는 침입탐지 및 대응 분야와 비교할 때 상대적으로 넓지 않다. 따라서 도출해내야 하는 규칙의 개수가 상대적으로 많지 않다고 할 수 있다. 본 논문에서는 특히 IDS. Firewall 및 Webserver 의 로그정보들을 개인정보유출의 관점에서 상호 연관성을 도출하였고, 이러한 연관성을 기반으로 규칙을 정의하고 이들을 생성/변경/삭제 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구의 결과에 해당하는 규칙기반 지식베이스 및 전문가 시스템은 개인정보유출에 관여 했다고 여겨지는 특정 IP 주소에 대한 낮은 수준(Low-level)의 검증을 수행하여 확신도를 도출하는데 활용이 가능하다.
IT 기술의 급속한 발전과 함께 기존 산업과의 융합을 통해 4차 산업혁명 기술을 기반으로 프로세스의 간소화 및 생산성을 높일 수 있는 스마트 제조가 증가하고 있으며, 이와 비례하여 공급망 공격에 대한 보안위협도 증가하고 있다. 공급망 공격의 경우 사전 탐지가 힘들고 피해 규모가 매우 크다는 점 때문에 차세대 보안 위협으로 부상하고 있으며 이에 따른 탐지 기법에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 오픈소스 기반 분석 솔루션인 ELK Stack과 Sysmon을 통해 다중 환경에서 실시간으로 로그를 수집, 저장, 분석 및 시각화하여 공급망 공격에 대한 이상 행위 등의 정보를 도출하여 효율적인 탐지 기법을 제공하고자 한다.
그룹통신에 대한 관심이 높아지면서 이제 그룹통신 보안문제도 점점 관심을 얻어가고 있다. 보안문제 중에서 그룹보안통신에서 사용하는 그룹 키 관리가 보안의 초석이라고 할 수 있다. 그룹 키 관리는 그룹 키 분배와 그룹 키 동의가 있는데 본 논문에서는 그룹키 동의에 대해 다룬다. 이제껏 그룹 키 동의는 디피-헬만(Diffie-Hellman)을 기반으로 키 동의를 해 왔다. 본 논문에서는 디피-헬만을 대신하여 타원곡선에서 이산로그문제의 어려움을 바탕으로 한 타원곡선 디피-헬만의 사용을 제시하며, 타원 곡선 디피-헬만을 기반으로 한 키 트리 기반 그룹 키 생성의 성능을 분석한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 서비스가 활발히 이루어지면서, 가상화 기술에 대한 보안이슈가 급부상하고 있다. 클라우드 서비스는 가상화 기술을 사용하는데 복수의 가상 운영체제가 구동되는 환경을 제공하는 하이퍼바이저 역할이 중요하다. 특히, 여러 Guest OS의 사용으로 인해 서버의 자원을 공유하는 측면에서 보안 위협이 발생 가능하다. 본 논문에서는 외적인 보안위협이 아닌 가상화의 내적 영역에서 발생 가능한 위협에 대해 대응할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 내부에서 발생하는 트래픽에 대한 로그 수집과 분석을 통해 이상트래픽을 판별하여 기존의 시스템이 탐지하지 못하는 가상화 내부트래픽에 대한 보안위협을 해결한다.
정보통신 기술과 저장 매체의 발전으로 많은 분야에 편리함과 더불어 산업기밀유출사고의 위험이 늘어나고 있다. 보안사고 중 80% 이상이 인적 보안 유출 이였으며 현직 직원의 유출은 약 25%정도의 부분을 차지하고 있었다. 기존의 단순한 시스템 로그 정보를 이용한 사용자 감사기술, DRM을 이용한 데이터 보호기술방법 보다는 진보된 방법이 필요하다. 사용자 정보와 시스템 정보, 시스템 콜 정보 수집을 통한 구분된 감사데이터의 통계기법을 이용한 지능적인 이상행위 탐지 기법을 제시한다.
IT 와 비즈니스가 융합화 되고 정보가 디지털화 됨에 따라 그에 대한 저장매체도 점점 더 다양해지고 있다. 그 중 이동성이 편리하고 휴대하기 간편한 스마트폰을 활용하여 개인 정보를 주고 받고 이를 이용한 비즈니스가 현재 활발히 진행되고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 이용이 급격히 증가함에 따라 개인 정보 보안에 대한 중요성은 점점 더 강조 되고 있는 실정이다. 본 연구에서 제안하는 디지털 포렌식 분석 방법을 이용하면 스마트폰에서 지원하는 서비스 형태에 따라 텍스트, 이미지, 동영상 등의 개인 정보를 수집 및 분석이 가능하다. 또한 디지털 포렌식의 관점에 따라 스마트폰 에서 사용되고 있는 애플리케이션의 로그 정보를 수집 및 분석함으로써 스마트폰의 저장 장치에 남겨진 기록들을 훼손 없이 그대로 보존시키고 디지털 증거 자료로 활용이 가능해 사이버 범죄에 대한 신속한 해결이 가능하다.
본 논문에서는 클라우드 저장소의 민감한 데이터를 보호하기 위해 제시된 암호화 알고리즘을 이용하여 텍스트 데이터를 암호화하고 처리 속도에 대한 성능을 측정하여 기존의 방식과 비교·분석하였다. 클라우드 데이터는 사용자 로그인 정보 탈취나 SSL Strip 공격에 취약하기 때문에 이러한 보안 사고의 피해를 최소화하기 위해 데이터 암호화를 통한 데이터의 보안이 요구된다. 본 논문에서는 클라우드 전송을 위해 구글 드라이브 API를 연동했으며, 암호화 알고리즘을 텍스트에 적용하기 위해 Python 언어를 이용하여 데이터를 암호화하고 구글 드라이브에 전송하는 테스트 프로그램을 제작하여 프로젝트를 진행하였다.
양자 컴퓨터가 빠르게 발전됨에 따라 기존의 공개키 암호들이 기반하고 있는 난제인 소인수분해, 이산로그 문제를 다항 시간 안에 풀 수 있는 Shor 알고리즘에 의해 기존 암호의 보안 강도 약화 및 무력화 시기가 다가오고 있다. NIST에서는 양자 컴퓨터 시대에 대비하여 양자 컴퓨터가 등장하더라도 안전한 암호인 양자내성암호에 관한 공모전을 개최하였다. 양자 컴퓨터 환경에서 암호 분석을 통해 암호의 보안 강도를 확인할 수 있는데, 이를 위해서는 암호를 양자회로로 구현해야한다. 본 논문에서는 NIST PQC 공모전의 4 라운드 후보 알고리즘인 HQC (Hamming Quasi-Cyclic)의 PKE (Public Key Encryption) 버전에 대한 키 생성 및 인코딩 연산 중 핵심 역할을 하는 바이너리 필드 산술과shortened Reed-Solomon 코드의 인코딩 연산에 대한 최적화된 양자회로 구현을 제안하고, 이를 위해 필요한 자원을 추정한다.
본 논문에서는 보안장비의 성능평가 및 네트워크 내 센서들의 로그정보를 수집할 수 있는 테스트베드를 구축하였다. 이 테스트베드는 실제 인터넷과 유사한 테스트 환경을 제공하여 테스트베드 내에서 공격을 직접 생성하거나 공격 트래픽이 포함된 데이타셀을 이용하여 공격을 재현할 수 있도록 구성되었다. 본 테스트베드는 기존 테스트베드에 비해 비교적 적은 비용과 시간으로 구축이 가능하며, 공격 트래픽의 유형이나 테스트베드 사용목적에 따라 수정이나 확장이 용이하다. 따라서 많은 비용과 시간의 소모로 인해 쉽게 진행할 수 없었던 보안장비의 성능평가나, 공격 발생 시 네트워크에 존재하는 센서들의 로그 수집을 용이하게 할 수 있다. 본고에서는 테스트베드 구축 시 발생할 수 있는 다양한 문제점과 그 해결방안을 제시하였으며 제안한 테스트베드를 이용하여 DDoS 공격과 월을 재현하는 과정을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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