• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1187-1192
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• 2020

드론봇 전투체계는 4차산업혁명에서 미래 전장의 대표적인 모델이다. 드론봇에서 무인정찰 탱크로봇은 인간보다 더 높은 전투력으로 인명 피해를 최소화하며 비용을 절감할 수 있다. 그러나 전장 환경은 장애물, 적 상황 등 매우 복잡하므로 탱크로봇을 조종사가 제어 할 필요도 있다. 탱크로봇은 ICT 신기술의 로봇으로서 해킹 공격이 가능하며, 제어에 이상이 생기면 조종 및 통제에 위협을 줄 수 있다. 탱크로봇과 컨트롤러의 통신구간에 블루투스 Sniffing 공격을 하여, 블루투스에 대한 취약점을 소개하고, 보안대책으로 MAC주소 노출예방과 통신 구간 암호화를 이용한 대책을 제안하였다. 본 논문은 미래 군 작전에 운용될 탱크로봇에 대한 취약점을 최초로 제시하였으며, 국방 드론봇 부대에 활용될 수 있는 기초자료가 될 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.619-627
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• 2021

최근 드론은 가격 하락, 소형화와 함께 높은 기술 발전에 힘입어 드론 보급이 민군에 걸쳐 증가하면서 보안안전사고, 치안·안보 위협 등의 문제를 유발할 가능성도 커지고 있다. 드론으로 인해 발생하는 사건 및 사고를 예방하기 위해서는 드론의 출현에 대응할 수 있는 탐지 기술이 우선적으로 선행되어야 한다. 드론은 크기가 작고 전파 반사도가 낮은 재질로 구성되어 있어 음향, 적외선, 레이다의 운용만으로는 탐지가 어렵다. 최근 영상 식별 성능을 강화하기 위해 레이다 신호에 인공지능을 접목한 연구사례가 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 레이다 영상을 이용한 드론 탐지 기술을 소개하며, 드론의 모의실험 데이터와 실제 실험 데이터를 기반으로 인공지능 기술에 적용하여 드론의 분류 정확도를 효과적으로 입증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.141-154
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• 2022

데이터 경제시대 속에서 활발한 데이터 유통환경을 조성하고자 다양한 정책들이 시행되고 있다. 국내에서는 공공주도 데이터 거버넌스 아래 금융데이터거래소의 출범을 시작으로 빅데이터 유통 플랫폼 형성과 데이터 거래가 시작되었다. 주요 데이터 선진국들의 경우, 오래전부터 데이터브로커 산업을 바탕으로 데이터 유통환경을 구축해왔고, 그로부터 산출되는 부가가치들을 통해 국가 데이터 경쟁력을 강화해왔다. 그런데 데이터브로커를 통해 이루어지는 활발한 데이터 유통의 이면에는 수많은 정보보호 이슈들이 존재하고, 이로 인해 다양한 프라이버시 문제와 국가 안보적 위협들이 발생하였다. 이러한 문제들은 국내 금융데이터 거래 과정에서도 충분히 발생할 수 있다. 본 연구에서는 데이터브로커로 인해 발생한 데이터 거래의 정보보호 이슈를 살펴보고, 정보보호의 관점에서 데이터 거래 시 고려해야 할 사항들을 도출하였다. 이후, 정보보호 고려사항들이 국내 금융데이터거래소 거래단계별 정보보호 정책에 잘 반영되어 있는지 검증해보았다. 이를 바탕으로 금융데이터거래의 정보보호 강화방안을 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.691-708
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• 2022

머신러닝과 딥러닝의 기술이 보편화되면서 산업제어시스템의 이상(비정상) 탐지 연구에도 적용이 되기 시작하였다. 국내에서는 산업제어시스템의 이상 탐지를 위한 인공지능 연구를 활성화시키기 위하여 HAI 데이터셋을 개발하여 공개하였고, 산업제어시스템 보안위협 탐지 AI 경진대회를 시행하고 있다. 이상 탐지 연구들은 대개 기존의 딥러닝 학습 알고리즘을 변형하거나 다른 알고리즘과 함께 적용하는 앙상블 학습 모델의 방법을 통해 향상된 성능의 학습 모델을 만드는 연구가 대부분 이었다. 본 연구에서는 학습 모델과 데이터 전처리(pre-processing)의 개선을 통한 방법이 아니라, 비정상 데이터를 탐지하여 라벨링 한 결과를 보정하는 후처리(post-processing) 방법으로 이상 탐지의 성능을 개선시키는 연구를 진행하였고, 그 결과 기존 모델의 이상 탐지 성능 대비 약 10%이상의 향상된 결과를 확인하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.9-23
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• 2020

기업이나 기관의 데스크톱 및 엔터프라이즈 서버용 운영체제로 마이크로소프트사의 Windows가 많이 활용되고 있고 사이버 공격의 주요 대상이 되고 있다. 마이크로소프트사는 다양한 보호 기술을 제공하고 주기적인 보안 패치를 통해 노력하고 있지만, 여전히 DLL 인젝션(injection)이나 프로세스 인젝션 등의 공격 위협이 존재하고 있다. 본 논문에서는 Windows 시스템에서 12가지 인젝션 공격 기법에 대해 분석하고, 4개의 응용 프로그램들을 대상으로 인젝션 공격 실험을 수행한다. 실험 결과를 통해 인젝션 공격의 위험성을 파악하고, 마이크로소프트에서에서 제공하는 인젝션 공격에 대한 완화 기술의 유효성을 검증한다. 실험 결과, 현재 응용 프로그램들이 여러 인젝션 공격에 취약함을 알 수 있었다. 최종적으로, 이러한 인젝션 공격에 대한 완화 기법을 제시하고 효용성을 분석하였다.

• KNOM Review
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• 제23권1호
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• pp.10-17
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• 2020

최근 보안이 취약한 IoT 장치를 악용하는 분산 서비스 거부 공격의 위협이 확산됨에 따라 신속하게 공격을 탐지하고 공격자의 위치를 찾기 위해 소스측 서비스 거부 공격 탐지 연구가 활성화되고 있다. 또한, 소스측 탐지의 지역적 한계를 극복하기 위해 개별 사이트에 위치한 소스측 네트워크들의 탐지 결과를 공유하는 협력형 소스측 공격 탐지 기법도 활성화되고 있다. 이 논문에서는 통계적 가중치를 이용하는 협력형 소스측 분산 서비스 거부 공격 탐지 기법의 성능을 평가한다. 통계적 가중치는 개별 소스측 네트워크의 시간대에 해당하는 탐지율과 오탐지율을 기반으로 계산된다. 제안된 기법은 여러 지역에서 발생한 소스측 서비스 거부 공격 탐지 결과들을 수집하고 가중치를 부여하여 결과를 도출하고, 이를 통해 DDoS 공격 발생 여부를 결정한다. 실제 DNS 요청 트래픽을 기반으로 실험한 결과, 제안된 기법은 높은 공격탐지율을 유지하면서, 공격오탐율을 2% 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.723-736
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• 2022

스테가노그라피는 테러, 간첩 등 국가안보를 위협하는 범죄에 비밀통신 수단으로 활용되고 있다. 정보통신기술 발전에 따라 기술도 고도화되고 있고, 범죄자들은 자체적으로 프로그램을 제작하여 사용하고 있다. 하지만 스테가노그파리 관련내용이 공개되지 않아 수사기술 개발과 형사법적 대응에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 스테가노그라피 수사를 위하여 탐지와 해독과정을 살펴보고 대법원에서 유죄판결 받은 김목사 간첩사건을 중심으로 수법을 분석하였다. 김목사 간첩사건은 사전에 약속된 스테고 키를 활용한 대칭 스테가노그라피를 사용하였고 다중보안장치를 사용한 고도화된 수법을 사용하고 있었다. 형사법적 쟁점은 ① 관련성, ② 참여권, ③ 공개재판 등 3가지 문제에 대하여 검토하였다. 본 연구가 수사기관이 스테가노그라피에 대한 분석기법을 발전시키는데 출발점이 되기를 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.76-88
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• 2022

개인정보 유출은 프라이버시 침해뿐 아니라 유출 정보를 활용한 추가 공격으로 이어질 수 있어 매우 심각한 위협인데, 그 유출은 주로 개인정보를 수집하고 저장하는 기관의 서버 데이터베이스 해킹을 통해 발생한다. 본 논문에서는, 서비스 요청 고객이 자신의 개인정보를 신뢰성 있는 기관을 통해 서비스 제공자에게 안전하게 위임 제공하도록 하며, 데이터 기밀성을 보장하는 블록체인에 제공 내용을 저장하여 이를 해당 서비스의 두 당사자만이 조회할 수 있도록 하는 기법을 제안한다. 이를 통해 서비스 제공자가 자체 데이터베이스에 고객정보를 저장할 필요가 없어진다. 따라서 서비스 제공자가 고객의 회원가입이나 개인정보의 데이터베이스 내 보관 없이도 고객을 서비스할 수 있기에, 서버 데이터베이스를 통한 정보 유출을 전면적으로 차단할 수 있게 된다. 또한, 제안 기법은 고객 스마트폰에 소유자의 인증 비밀 값이나 개인정보의 저장을 요구하지 않기에, 스마트폰을 통한 정보 유출 및 그 정보를 이용한 후속 공격의 위험으로부터도 자유롭다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.57-66
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• 2023

본 논문에서는 Enterprise 네트워크 이외 환경에서의 공격 그래프 연구 중 최근 5년간 가장 많이 연구된 사이버-물리 시스템(CPS) 환경에 대한 공격 그래프 연구 동향을 살펴보고, 기존 연구의 한계와 앞으로 나아갈 방향을 분석한다. 최근 5년간 발표된 공격 그래프 논문 150여 편 중 35편이 CPS 환경을 대상으로 하고 있으며, 본 논문에서는 CPS 환경의 보안 측면 특징을 살펴보고, 대상 연구들을 이러한 특징들에 따라 물리 시스템 모델링 여부와 네트워크 단절 구간에 대한 고려 여부의 두 가지 관점으로 분류 및 분석한다. 본 논문에서 소개한 20편의 논문 중 절반이 CPS 환경의 특징을 제대로 반영하지 못하며, 나머지 절반의 연구가 물리 시스템 모델링과 네트워크 단절 구간 중 하나씩을 다루고 있다. 본 논문에서는 이러한 상황을 바탕으로 CPS 환경에서의 공격 그래프 연구가 직면한 어려움을 진단하고 이에 따라 앞으로의 CPS 환경 공격 그래프 연구는 국가주도 연구, 공개된 상용 시스템을 대상으로 한 연구가 주를 이룰 것으로 분석한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.687-697
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• 2023

공격 양상이 더욱 지능화되고 다양해진 봇넷은 오늘날 가장 심각한 사이버 보안 위협 중 하나로 인식된다. 본 논문은 UGR과 CTU-13 데이터 셋을 대상으로 반지도 학습 딥러닝 모델인 오토엔코더를 활용한 봇넷 검출 실험결과를 재검토한다. 오토엔코더의 입력벡터를 준비하기 위해, 발신지 IP 주소를 기준으로 넷플로우 레코드를 슬라이딩 윈도우 기반으로 그룹화하고 이들을 중첩하여 트래픽 속성을 추출한 데이터 포인트를 생성하였다. 특히, 본 논문에서는 동일한 흐름-차수(flow-degree)를 가진 데이터 포인트 수가 이들 데이터 포인트에 중첩된 넷플로우 레코드 수에 비례하는 멱법칙(power-law) 특징을 발견하고 실제 데이터 셋을 대상으로 97% 이상의 상관계수를 제공하는 것으로 조사되었다. 또한 이러한 멱법칙 성질은 오토엔코더의 학습에 중요한 영향을 미치고 결과적으로 봇넷 검출 성능에 영향을 주게 된다. 한편 수신자조작특성(ROC)의 곡선아래면적(AUC) 값을 사용해 오토엔코더의 성능을 검증하였다.