본 논문에서는 정보보안 담당자의 분석 업무 부하를 줄이고, 신속한 정보유출 감지를 위해 로그 데이터를 이용한 통합모니터링 관리시스템을 구현을 제안한다. 이를 위해 개별 보안시스템(MSSQL)에서 발생하는 대용량의 로그 데이터를 통합모니터링 관리시스템(ORACLE)으로 전송하는 이(異)기종 DBMS간의 전송 모듈을 개발하고, 전송된 로그 데이터를 일자별, 개인별로 수치화하는 방법에 대해 연구하고, 수치화된 데이터를 이용해 정보유출 징후감지 시 악의적인 사용자에 대한 검사와 조치 방법에 대해 연구했다.
NIDS(Network Intrusion Detection System)는 공격 탐지 과정에서 대량의 로그가 발생하게 되는데 일반적인 침입탐지 시스템에서 탐지되어 하루에 남는 로그만으로도 시스템에 막대한 양을 차지한다 이러한 문제점은 관리자에게 많은 부담을 줄뿐만 아니라 그렇게 남겨진 로그에는 오탐율(False Positive) 비율이 높기 때문에 관리자가 실제로 위협적인 침입을 식별하고, 침입 행위에 대한 빠른 대응을 어렵게 만든다. 그러므로 NIDS와 특정 호스트가 가지고 있는 보안상 취약한 부분을 비교하여 판단할 수 있는 침입탐지시스템을 선택, 운용하는 것은 관리측면이나 대응측면에서 매우 중요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 NIDS와 해당 호스트 취약점 정보를 이용해 작성된 데이터베이스(HVIDB : Host Vulnerability Information Database)를 이용하여 호스트의 취약성에 관한 로그만을 최종 경고해줌으로써 오탐율의 양을 감소시키고 호스트 보안성의 향상과 관리자가 로그분석 등의 IDS 업무를 효과적으로 할 수 있는 모델을 제시한다.
본 논문에서는 인공지능기술을 통합보안관제 기술에 효율적으로 적용하는 방안을 제안하였다. 즉, 통합보안관제시스템에 수집된 빅 데이터를 기반으로 머신러닝 학습을 인공지능에 적용하여 사이버공격을 탐지하도록 하고 적절한 대응을 한다. 기술의 발달에 따라서 늘어나는 보안장비와 보안 프로그램들로부터 쌓이는 수많은 대용량의 로그들을 사람이 일일이 분석하기에는 한계에 부딪히고 있다. 분석방법 또한 한 가지 로그가 아닌 여러 가지 이기종간의 보안장비의 로그까지 서로 상관분석을 해야 하기 때문에 더욱 더 통합보안관제에 적용되어서 신속한 분석이 이루어져야 하겠다. 이런 행위를 분석하고 대응하는 과정들이 효과적인 학습방법을 통해서 점진적으로 진화를 거쳐 성숙해가는 인공지능기반 통합보안관제 서비스모델을 새롭게 제안하였다. 제안된 모델에서 예상되는 핵심적인 문제점들에 대한 해결방안을 모색하였다. 그리고 정상 행위 기반의 학습모델을 개발하여 식별되지 않는 비 정상행위 위협에 대응력을 강화하는 학습방법을 도출하였다. 또한, 제안된 보안 서비스모델을 통하여 보안담당자들의 분석과 대응을 효율적으로 지원할 수 있는 보안관제에 대한 향후 연구방향을 제시하였다.
라이프로그는 개인차원에서 일상생활을 오랫동안 기억하거나 공유하기위한 단순한 기록목적으로 시작되었지만 최근 다양한 기업들이 각각의 전문성을 활용한 분석방법을 도입함으로써 개인의 삶의 질이 향상되는 새로운 라이프로 그 비즈니스가 형성되고 있다. 이러한 중요한 장점에도 불구하고 개인 건강 라이프로그 서비스는 데이터의 보안에 관련된 사용자 입장에서는 피할 수 없는 중요한 도전을 제기하고 있다. 개인 건강 라이프로그 서비스가 활성화되면서 사용자 개인정보 침해가 발생하고 사용자의 민감한 의료정보가 유출되는 문제가 증가되고 있다. 본 논문에서는 개인 건강 라이프로그 서비스를 위한 보안 참조모델을 제시하고자 한다. 제안된 보안 참조모델은 건강 라이프로그 서비스 제공을 위한 개인 정보 보호 방안에 명확한 지침을 제시하여 관련 분야의 산업 활성화 및 신 시장 개척을 이끌어 낼 수 있을 것으로 예상된다.
윈도우 이벤트 로그는 윈도우 운영체제에서 시스템 로그를 기록하는 형식이며, 시스템 운영에 대한 정보를 체계적으로 관리한다. 이벤트는 시스템 자체 또는 사용자의 특정 행위로 인해 발생할 수 있고, 특정 이벤트 로그는 기업 보안 감사, 악성코드 탐지 등에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기업 보안 감사 및 악성코드 탐지와 관련된 이벤트 로그(외부장치 연결, 응용 프로그램 설치, 공유 폴더 사용, 프린터 사용, 원격 연결/해제, PC 시작/종료, 로그온/오프, 절전모드, 네트워크 연결/해제, 이벤트 로그 삭제, 시스템 시간 변경, 파일/레지스트리 조작, 프로세스 생성, DNS 질의, 윈도우 서비스 추가)들을 선정하고, 발생하는 이벤트 ID를 분류 및 분석하였다. 또한, 기존의 이벤트 로그 분석도구는 EVTX 파싱 기능만을 포함하고 있어 이를 포렌식 수사에 이용할 경우 사용자의 행적을 추적하기 어렵다. 이에 본 연구에서 새로운 분석도구를 구현하였으며, EVTX 파싱과 행위 분석이 가능하다.
각 조직의 시스템관리자 또는 보안 관리자는 보안 침해사고가 발생한 경우 사고의 원인 분석과 이를 통해 감염 및 피해를 입은 시스템 분석을 위해서 조직 및 기관에서 사용되고 있는 컴퓨팅 기기의 로그 정보를 지속적으로 수집하여야 하여야 한다. 그리고 수집된 로그는 취약성이 있는 기기를 식별하여 보안사고 예방 활동에도 활용 할 수 있다. 또한, 최근 많이 발생하고 있는 내부자를 통한 정보 유출을 사전에 예방하는 데에도 활용 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 윈도우 시스템이 기본으로 제공하는 기능과 명령어를 사용 할 수 있는 오픈소스를 이용하여 로그 정보를 수집 시스템을 개발 하였다. 그리고 수집된 로그 정보를 다양한 관점에서 조회 및 분석이 가능 하도록 오픈소스 기반의 검색엔진 시스템과 연동할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
스마트폰은 타인과의 소통을 용이하게 하고 생활을 편리하게 해준다는 이점이 있으며 널리 보편화되었다. 스마트폰의 시스템 로그에는 사용자의 행위와 관련된 여러 가지 데이터가 저장된다. 시스템 로그 중 비휘발성 로그는 전원을 종료하더라도 스마트폰에 계속 남으므로 이를 분석하면 범죄적 흔적을 찾을 수 있다. 화웨이는 2015년 이후로 판매대수가 점점 증가하고 있으며 3년 만에 세계 2위를 기록하는 등의 빠른 성장을 이루고 있다. 많은 사용자가 화웨이 스마트폰을 이용한다는 것은 그만큼 화웨이 스마트폰이 범죄수사의 흔적을 파악하는데 사용될 가능성이 크다는 것을 의미하므로 화웨이 스마트폰의 시스템 로그에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 포렌식 관점에서 의미 있는 화웨이 스마트폰 시스템 로그들을 선별하여 분석한다. 또한 로그들을 포렌식 수사 관점에서 활용할 수 있는 방안에 대해 제시한다.
최근 급증하고 있는 고도화된 사이버 공격은 많은 피해를 낳고 있다. 이러한 문제를 미연에 방지하기 위해 각종 보안 솔루션의 도입으로 보안 시스템 환경이 복잡하게 변하게 되었다. 보안 관리자는 복잡한 환경으로 인해 보안 시스템 관리의 어려움으로 우수한 보안 솔루션이 있음에도 위협에 제대로 대처하지 못하고 있다. 본 논문에서는 보안시스템을 체계적으로 관리할 수 있고, IT 시스템에서 생성되는 이벤트와 로그를 통합해 늘어나고 있는 보안 위협에 적절한 대응이 가능하도록 도와주는 보안 시스템 관리 솔루션인 SIEM(Security Information and Event Management)에 대해 알아보고자 한다. 고도화되고 있는 사이버 공격과 복잡해진 클라우드 컴퓨팅, 데이터가 대량화됨에 따라 생겨난 빅데이터, 갈수록 강화되고 있는 컴플라이언스 요구사항을 만족할 수 있는 방안을 모색해봄으로써 SIEM이 앞으로 나아가야 할 방향에 대해 알아보고자 한다.
온라인게임은 부정로그인 및 게임봇 (Game BOT) 탐지 등 서비스에 악영향을 주는 이상징후를 조기에 탐지해야 하는 서비스 분야이다 보니, 데이터기반 보안 (Data-Driven Security)이 상당히 오랜 기간 자생적으로 구축이 되어왔다. 온라인 게임은 초당 동시접속이 800만~1천만에 육박하는 게임도 시장에 빈번히 존재하기 때문에, 게임유저들의 로그데이터를 빅데이터 기술을 접목한 데이터 분석이 필수적이다. 본고에서는 온라인게임 분야에 존재하는 다양한 위협요소 중 하나인 게임봇 및 작업장 탐지에 적용된 데이터기반 보안 기술들에 대해 조사하고 향후 온라인게임분야에서의 데이터기반 보안의 연구 방향을 제시해 보고자 한다.
포털사이트는 검색 엔진, 이메일 서비스뿐만 아니라 블로그, 뉴스, 쇼핑 등 다양한 서비스를 제공하고 있다. 국내 포털 업체인 네이버의 하루 평균 로그인 횟수가 3억 건에 달할 만큼 많은 사람들이 포털사이트를 이용하고 있음을 알 수 있다. 이와 같이 포털사이트가 제공하는 서비스의 종류가 다양해지고 더불어 이용자 수가 증가함에 따라 포털사이트를 대상으로 하는 공격도 증가하고 있다. 기존 패스워드 인증 시스템은 주로 로그인 단계에서의 보안 위협에 초점을 두고 이를 해결하기 위한 대안에 대한 연구를 진행한 반면, 본 연구에서는 패스워드 인증 시스템의 전체 절차인 회원가입, 로그인, 패스워드 재발급 1단계, 패스워드 재발급 2단계의 모든 단계에 대한 보안 위협 및 보안 요구사항에 대해 분석하였다. 또한 기존 공통평가기준의 공격 성공 가능성이 로그인 단계에만 국한되었던 것을 확대시켜 패스워드 인증의 모든 단계에 대한 공격 성공 가능성을 측정하였으며, 국내외 포털사이트 패스워드 인증 시스템의 보안성을 정량화된 수치로 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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