OpenSSL은 보안 통신 프로토콜인 SSL을 구현한 공개 소스 기반의 라이브러리이다. 하지만, 이 라이브러리는 리눅스 혹은 유닉스 운영체제에서 공유 라이브러리 형식으로 사용될 때 보안 정보를 쉽게 노출할 수 있다는 취약점이 있다. 본 논문은 이런 취약점을 공격하는 기법을 제안한다. 이 기법은 실행중인 클라이언트 프로그램에 공격 코드를 주입하여 SSL 핸드셰이크 단계에서 보안 취약점을 다음과 같이 공격한다. 첫째, 클라이언트가 서버에게 지원 가능한 암호 알고리즘의 목록을 전송할 때 그 목록의 모든 알고리즘을 임의로 지정한 알고리즘으로 교체한다. 이 교체는 암호 알고리즘의 목록을 수신한 서버로 하여금 지정한 암호 알고리즘을 선택하도록 한다. 둘째, 암복호화에 사용되는 암호 키를 생성 과정에서 가로채고, 그 암호 키를 외부 공격자에게 전송한다. 그 후 외부 공격자는 지정한 암호 알고리즘과 가로챈 암호키를 사용하여 송수신된 암호 데이터를 복호화한다. 제안하는 기법의 실현성을 보이기 위해 본 논문은 리눅스에서 OpenSSL 공유 라이브러리를 사용하는 ftp 클라이언트가 서버로 전송하는 암호화된 로그인(login) 정보를 가로채 복호화하는 실험을 수행하였다.
운영체제는 사용자 암호의 유출을 막고 안전한 로그온 과정을 보장하기 위해 다양한 보안 기법을 적용하고 있다. 그러나 공격자가 서버에 물리적인 접근을 하거나 관리자 권한을 가지고 있다면 공격자는 암호에 관한 정보를(예를 들어, 유닉스의 Shadow file, 또는 윈도우의 SAM 파일) 얻을 수 있다. 그리고 Brute Force Attack과 Dictionary Attack을 통하여 암호 정보들로부터 사용자의 암호를 분석해 낼 수 있다. 따라서 이러한 공격을 방지하려면 사용자에게 복잡한 암호를 사용하도록 강제해야 한다. 하지만 그것은 한계가 있으며 알아내기 쉬운 간단한 암호를 사용하는 사용자들은 항상 존재하기 마련이다. 따라서 보다 근본적인 보안 대책이 요구된다. 본 논문에서는 사용자 암호의 복잡도와 상관없이 Brute Force Attack과 Dictionary Attack으로부터 안전한 전자서명(Digital Signature) 및 TPM(Trusted Platform Module) 암호 전용칩 기반의 인증 기법을 제시하고 그 성능을 분석한다.
RFID기술은 이미 신분증, 교통카드 등 다양한 응용분야에 사용되고 있으며, UHF 대역의 RFID 기술은 물류, 유통, 보안 분야에서 많은 시스템들이 개발되어 왔다. 또한, 사람에 의해서 관리되는 허점을 보완하기 위해서 총기, 보석과 의약품과 같은 특수자산을 효율적으로 통합 관리하고, 실시간 모니터링이 가능한 시스템을 필요로 한다. 본 연구에서는 특별하게 관리되어져야 하는 특수자산을 안전하게 보관하고, 상태를 실시간으로 모니터링 가능하며, 자산의 유통 경로 및 이력 관리를 할 수 있는 특수자산 관리 시스템을 개발하고자 한다. 시스템의 형태는 캐비닛의 형태를 가지고 있기 때문에 스마트 캐비닛이라고 한다. 스마트 캐비닛은 RFID, 다양한 센서, 지문 인식, 스마트카드 등의 기술을 통합하여 특수자산을 안전하게 보호하며, 관리 서버와의 통신을 통하여 자산의 실시간 감시, 이력 관리, 유통 경로, 보안로그 등을 제공한다. 본 연구에서는 특수자산 관리시스템을 구성하는데 있어서 총기 및 의약품 관리 스마트 캐비닛을 개발하였으며, 이에 대한 효용성 및 가능성을 제시하였다.
CSRF(Cross Site Request Forgery)는 정상적인 자격을 부여받은 사용자의 요청을 변조하여 웹서버로 보내는 공격으로 정상적인 요청과 공격 요청을 구별하기 어렵다. CSRF 방지를 위해 비밀 토큰, 커스텀 헤더, 프록시, 정책 모델, CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart), 사용자 재인증 등이 연구되고 이용되고 있다. 그러나 무력화시킬 수 있는 공격 기법이 존재하며, CAPTCHA나 사용자 재인증의 남용은 웹사이트의 사용 편의성을 저하시킨다. 본 논문에서는 웹사이트의 구조와 웹사이트 사용 패턴을 분석하여 CSRF 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. CSRF 공격 대상 후보를 선출하고 웹사이트 구조에 따른 패턴과 사이트 사용 로그를 분석한다. 정상적인 사용패턴을 추출하여, CSRF 공격을 탐지한다. 제안한 방법을 적용하여 CSRF 방지를 위해 정상 요청 시에도 사용자 개입을 요구하여 CAPTCHA를 입력하는 불편을 해소하고 이상 요청패턴을 탐지 시에만 사용자가 개입하도록 하여 CSRF를 방어하며 사용 편의성을 유지할 수 있음을 확인하였다.
정보통신 기술의 발전에 따른 새로운 서비스 산업의 출현으로 개인 정보 침해, 산업 기밀 유출 등 사이버 공간의 위험이 다양화 되어, 그에 따른 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르게 되었다. 본 연구에서는 기업 내 개인 정보 오남용 및 내부 정보 유출에 따른, 대용량 사용자 로그 데이터를 기반으로 기존의 시그니처(Signature) 보안 대응 방식에 비해, 실시간 및 대용량 데이터 분석기술에 적합한 행위 기반 이상 탐지방식을 제안하였다. 행위 기반 이상 탐지방식이 대용량 데이터를 처리하는 기술을 필요로 함에 따라, 역방향 인덱스(Inverted Index) 기반의 실시간 검색 엔진인 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 사용하였다. 또한 데이터 분석을 위해 통계 기반의 빈도 분석과 전 처리 과정을 수행하였으며, 밀도 기반의 군집화 방법인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 이상 데이터를 분류하는 방법과 시각화를 통해 분석을 간편하게 하기위한 한 사례를 보였다. 이는 기존의 이상 탐지 시스템과 달리 임계값을 별도로 설정하지 않고 이상 탐지 분석을 시도하였다는 것과 통계적인 측면에서 이상 탐지 방식을 제안하였다는 것에 의의가 있다.
대부분의 웹사이트나 정보시스템은 사용자를 식별하고 인증하기 위하여 ID/PW(Identification/Password) 기술을 사용하고 있다. 그러나 ID/PW 기술은 보안에 취약하다. 또한 사용자는 ID와 PW를 기억해야하고, 패스워드는 쉽게 예측하지 못하도록 영문자, 숫자, 특수문자 등을 조합하여 복잡한 패스워드를 사용해야 하고, 주기적으로 패스워드를 변경해야 한다. 이에 본 논문에서는 외장 스토리지에 사용자 인증정보를 저장하여 사용자를 인증하는 방법을 제안하였다. 이를 통해 다른 사람이 ID와 PW가 알게 되더라도 인증정보가 저장된 외장 스토리지가 없이는 사용자 인증이 되지 않는다. 사용자 인증정보는 사용자가 로그인에 성공할 때마다 새로운 인증정보가 생성되어 외장 스토리지에 저장된다. 따라서 제안한 사용자 인증 방법은 기존의 ID/PW 기술을 활용하는 웹사이트나 다양한 정보시스템 등에서 활용된다면 보안성을 크게 향상시키고, 사용자의 ID만을 사용하기 때문에 사용자의 편의성도 크게 향상될 것으로 기대한다.
전 세계적으로 스마트폰 보급률이 증가함에 따라 스마트폰을 이용한 다양한 결제 서비스들이 출시되었고, 모바일 결제로 금전을 탈취하는 사례도 증가하였다. 이미 금융권은 온/오프라인 환경에서 이상거래를 탐지하기 위한 다양한 보안조치들을 마련하였지만, 모바일 결제 환경의 보안 솔루션이나 연구들은 미비한 실정이다. 모바일 결제는 소액 결제 위주의 결제 패턴을 보이고 결제 환경도 다르기 때문에 기존의 이상거래 탐지와는 다른 모바일에 특화된 이상거래 탐지가 필요하다. 이에 본 논문에서는 국내 PG사의 실제 모바일 결제 로그를 분석하고 데이터 마이닝 알고리즘을 이용한 모바일 결제에 특화된 이상거래 탐지 시스템을 제안하였다. 해당 시스템은 1단계 탐지 모듈에서 2가지 알고리즘을 사용해 빠른 속도로 정상거래를 판별하고, 2단계 탐지 모듈에서는 고도화된 3가지 알고리즘으로 이상거래를 정확히 탐지하도록 설계하였다. 그 결과 1초에 13건 이상의 거래를 93% 이상의 정확도로 판별할 수 있었다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용모형은 로그 형 위험함수 모형을 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 자동에러탐색요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정 법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균제곱오차와 $R^2$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
최근 Windows PE와 같은 포터블 OS를 USB, CD/DVD 등의 이동식 저장매체에 저장하여 부팅하는 기법으로 기밀자료 및 내부정보가 유출되는 사례가 증가하고 있다. 이동식 저장매체를 이용한 이 부팅 기법은 타깃 PC에 설치된 USB 보안, 매체제어솔루션 등의 보안 소프트웨어의 우회가 가능하고, 부팅 후 PC의 저장매체를 마운트하여 정보 추출 및 악성코드 삽입 등의 행위가 가능하며, 이동식 저장매체의 사용흔적과 같은 로그기록이 남지 않는 특징이 있어 자료유출여부 확인과 역추적이 어렵다. 이에 본 논문에서는 플래시 메모리에서 BIOS 설정과 관련된 데이터가 기록되는 BIOS 펌웨어 이미지를 수집 및 분석하여 이상행위로 추정할 수 있는 이동식 저장매체를 이용한 부팅 흔적을 찾아 기업의 감사 또는 디지털 포렌식 수사를 수행하는데 도움이 될 수 있는 방안을 제시한다.
최근 컨테이너 기반의 PaaS (Platform-as-a-Service)를 구축하는 트렌드가 확대되고 있다. 컨테이너 기반 플랫폼 기술은 클라우드 컴퓨팅을 구축하기 위한 하나의 주요 기술로써, 컨테이너는 가상 머신에 비해 구동 오버헤드가 적다는 장점이 있어 수백, 수천 대의 컨테이너가 한 대의 물리적 머신에서 구동될 수 있다. 하지만 이러한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구동되는 다수의 컨테이너에 대한 스토리지 로그를 기록하고 모니터링하는 것은 상당한 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구동되는 컨테이너의 파일 시스템 변경 이벤트를 탐지할 때 발생하는 두 가지 문제점을 도출하고, 이를 해결하여 PaaS 형태의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 컨테이너 파일 시스템 이벤트 탐지를 위한 시스템을 제안하였다. 성능 평가에서는 본 논문에서 제안한 시스템의 성능에 대한 세가지 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 모니터링 시스템은 컨테이너의 CPU, 메모리 읽기 및 쓰기, 디스크 읽기 및 쓰기 속도에 아주 미세한 영향만을 발생시킨다는 것이 실험을 통해 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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