갈수록 심각해져가는 보안위협 속에 많은 기관들은 다양한 정보보호시스템을 구축하고, 이를 통합하는 통합보안관리시스템을 운영하고 있다. 이러한 통합보안관리시스템은 이기종간 보안로그를 상호연관분석 할 수 있는 기능을 다양한 방법을 통해 제공하고 있다. 이러한 다양한 상호연관분석 방법 중 다단계 상호연관분석 방법을 이용한 통합보안관리시스템에서 내부자원이 악성코드에 악용되는 걸 사전에 탐지할 수 있는 상호연관분석 정책을 제안한다.
시스템에 대한 보안은 네트워크에 연결되어진 대부분의 시스템이라면 한번쯤은 고려 해봐야 할 것이다. 시스템에 대한 보안이 필요한 가장 큰 이유는 침입으로부터 시스템과 사용자들의 정보를 보호하기 위한 것이다. 특히 일반 사용자들의 계정에 대한 패스워드는 크래킹 당할 위험요소를 많이 가지고 있으므로 이에 대한 보안을 철저히 해야한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 사용자들의 계정에 대하여 임의의 사용자가 로그인하였을 경우 또 다른 패스워드, 즉 SP(Second Password)를 로그인한 사용자로부터 믿어와 재확인 과정을 거쳐 해커가 일반 사용자의 계정으로 쉘을 획득하지 못하도록 하여 사용자 계정과 시스템의 정보를 보호하도록 설계하였다.
정보통신기술의 발전으로 컴퓨터에 대한 의존도가 높아지고 있다. 이런 높은 의존도는 곧 사이버 보안적인 측면에서 문제가 생길 경우 국가적으로 큰 혼란이 발생한다는 것을 국내에서 발생한 사고들을 통해 알 수 있다. 이에 대응하기 위해 많은 보안 솔루션들이 존재함에도 불구하고 보안 사고들이 지속적으로 발생하고 있는 것은 특정 기능에 국한되어 중복과 취약점이 존재하고 있기 때문이다. 이러한 정보보호 환경의 한계를 극복하고자 새로운 개념의 SDN을 활용한 검역 시스템을 제안되었으며, 본 논문에서는 SDN을 활용한 검역 시스템 내에서 적용할 로그 분석 시스템을 제안한다.
인터넷이 확산과 더불어 보안의 문제도 증가하고 있다. 이로 인해 네트워크 보안과 서비스에 대한 관리자의 책임 또한 더욱더 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 서비스 로그를 분석하여 멀티 도메인 환경에서 장시간 사용되지 않는 사용자 계정에 초점을 맞추어 관리자로 하여금 시스템 보안의 틈새를 찾고 이를 해결 할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위해 SLA(Service Log Analyzer)를 구현하여 각 서비스들이 수행될 때 기록되는 각각의 로그를 분석한다. 그 결과 서비스를 사용한 계정 이름의 수를 포함한 UUL(Used User List)를 구축하고 일정기간 사용하지 않는 게정을 찾아내고 계정정보의 종료 시한을 수정한다.
본 논문에서는 기존 보안관제의 한계점을 살펴보고, 효율적인 모니터링을 위한 취약점 데이터베이스 기반의 새로운 보안관제 모델과 그 효과성을 연구한다. 제안한 모델은 로그 탐지를 위한 정보보호 장비, 취약점 데이터베이스, 탐지 로그와의 연동 결과를 시각화하여 제공하는 대시보드로 구성하였다. 모델의 평가는 사전에 구축한 가상 인프라에서 모의공격 시나리오를 설정하여 효과를 분석하였으며, 기존의 방식과 달리 자산이 가지고 있는 보안 취약점에 특화된 공격 위협에 신속히 대응할 수 있고 취약점 데이터베이스와 연계한 보안관제로 탐지 규칙 간의 중복을 발견하여 최적의 탐지 규칙을 작성할 수 있음을 확인하였다.
기업들은 다가오는 데이터 경쟁시대를 이해하고 이에 대비해야 한다며 가트너는 기업의 생존 패러다임에 많은 변화를 요구하고 있다. 또한 통계 알고리즘 기반의 예측분석을 통한 비즈니스 성공 사례들이 발표되면서, 과거 데이터 분석에 따른 사후 조치에서 예측 분석에 의한 선제적 대응으로의 전환은 앞서가고 있는 기업의 필수품이 되어 가고 있다. 이러한 경향은 보안 분석 및 로그 분석 분야에도 영향을 미치고 있으며, 실제로 빅데이터화되고 있는 대용량 로그에 대한 분석과 지능화, 장기화되고 있는 보안 분석에 빅데이터 분석 프레임워크를 활용하는 사례들이 속속 발표되고 있다. 그러나 빅데이터 로그 분석 시스템에 요구되는 모든 기능 및 기술들을 하둡 기반의 빅데이터 플랫폼에서 수용할 수 없는 문제점들이 있어서 독자적인 플랫폼 기반의 빅데이터 로그 분석 제품들이 여전히 시장에 공급되고 있다. 본 논문에서는 이러한 독자적인 빅데이터 로그 분석 시스템을 위한 실시간 및 비실시간 예측 분석 엔진을 탑재하여 사이버 공격에 선제적으로 대응할 수 있는 프레임워크를 제안하고자 한다.
방화벽은 대표적인 네트워크 보안 장비로서 대부분의 네트워크 내/외부에 설치되어 패킷의 입/출입을 통제하는 시스템이다. 때문에 이에 저장된 로그 데이터를 분석하는 것은 네트워크 보안연구에 중요한 기초 자료를 제공해 줄 수 있다. 그런데 최근 기술의 발달로 인터넷망의 속도가 향상되고, 네트워크가 대형화 되면서 방화벽에서 저장하는 로그데이터들의 양도 대용량화 또는 빅데이터화 되어 가고 있다. 이러한 추세 속에서, 기존의 전통적인 RDBMS방식으로 로그데이터를 분석하는 데는 한계가 있다. 본 논문은 NoSQL 기반의 MapReduce 설계를 이용한 방화벽 로그 분석기법을 통해 NoSQL방식을 도입하는 것이 대용량 로그 데이터를 더욱 효율적으로 분석할 수 있다는 점을 발견했다. 우리는 기존의 RDBMS방식과의 데이터 처리 성능을 비교하여 NoSQL방식 데이터베이스의 우수한 성능을 입증하였고, 이를 바탕으로 제안하는 설계 기법을 평가하기 위해 3가지 공격 패턴을 선정하고 이를 집계 하여 분석을 수행하는 실험을 통해 제안하는 분석 기법의 성능 및 정확성을 입증하였다.
인터넷의 급속한 발달로 정보화 사회에서 생활하고 있는 우리는 금융 서비스 등 다양한 웹 서비스를 제공받고 있다. 이와 같이 컴퓨터와 인터넷, 정보기술의 발전은 사용자에게 편리함을 가져다 주었다. 그러나 사이버 범죄라는 역기능을 가지게 되었다. 이블 위하여 이전 논문에서 우리는 이미지 로그파일을 제안하였다. 이미지 로그 파일이란 디지털 증거자료로써 디지털 포랜식으로 사용될 수 있도록 보안상 취약한 기존의 텍스트 파일 형태의 로그 파일을 보완하여 웹 페이지를 이미지로 저장한 파일이다. 본 논문에서는 이러한 이미지 로그 파일이 디지털 증거 자료 뿐만 아니라 웹 페이지의 무결성 문제가 발생하였을 경우 웹 페이지를 복구하기 위한 백업용으로써 사용될 수 있는 이미지 로그 파일에 대하여 기술하여 보고자 한다.
나날이 증가하는 해킹의 위협에 따라 이를 방어하기 위한 침임 탐지 시스템과 로그 수집 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들로 인해 다양한 종류의 침임 탐지 시스템이 생겨났으며, 이는 다양한 종류의 침입 탐지 시스템에서 서로의 단점을 보안할 필요성이 생기게 되었다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 기반인 NIDS(Network-based IDS)와 호스트 기반인 HIDS(Host-based IDS)의 장단점을 가진 Hybrid IDS을 구성하기 위해 NIDS와 HIDS의 로그 데이터 통합을 위해 실시간 로그 처리에 특화된 Kafka를 이용하고, 실시간 분석에 Spark Streaming을 이용하여 통합된 로그를 분석하게 되며, 실시간 전송 도중에 발생되는 데이터 유실에 대해 별도로 저장되는 Hadoop의 HDFS에서는 데이터 유실에 대한 보장을 하는 실시간 Hybrid IDS 분석 시스템에 대한 설계를 제안한다.
이벤트 로그(Event Log)는 윈도우 운영체제에서 시스템 로그를 기록하는 형식으로 시스템 운영에 대한 정보를 체계적으로 관리한다. 이벤트는 시스템 자체 또는 사용자의 특정 행위로 인해 발생할 수 있고, 그러한 이벤트 로그는 시스템의 시작과 종료뿐만 아니라 기업 보안 감사, 악성코드 탐지 등 행위의 근거로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 PC 종료 관련 실험을 통해 이벤트 로그와 ID를 분석하였다. 분석 결과를 통해 PC의 정상 및 비정상 종료 여부를 판단하여, 현장 압수·수색 시 해당 저장매체에 대해 선별압수·매체압수의 해당 여부 식별이 가능하다. 본 연구는 현장수사관이 디지털증거 압수·수색 시 절차적 적법성과 증거능력 확보의 근거 활용에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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