• 융합보안논문지
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• 제12권4호
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• pp.77-84
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• 2012

폐쇄적으로 구축되었던 제어망이 최근 업무 상 편의 또는 대외 기관과의 협력 필요 등으로 외부와 연동되면서, 일반적인 네트워크 환경과 유사하게 변화하고 있다. 그리고 개방형 운영체제, 프로그램 및 프로토콜 등을 사용하는 제어망 환경은 기존에 알려진 보안 취약점을 그대로 갖고 있으며, 제어 시스템의 취약점과 관련한 공격 기법이 발달하는 등의 위험에 직면하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 화이트 리스트 기법을 적용한 이상 징후 탐지를 통해 보안성을 확보하고 위협을 최소화할 수 있는 방안을 제시하였다. 제시된 방법을 통해 업무망, 제어망 및 필드장치 내 트래픽을 모니터링하여 정상적인 데이터만을 수집 및 목록화 할 수 있고, 비정상행위로부터 격리된 상태를 확인하여 위협을 배제시킬 수 있다. 그러나 정상적 비정상적 트래픽 패턴에 대한 오경보가 발생할 수 있으며, 이를 최소화하는 노력도 함께 경주해야 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.354-357
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• 2015

최근 정보기술의 발달로 기업의 비즈니스 모델이 아날로그에서 디지털로 전환되고 있다. 기업에서는 다양한 서비스 제공을 위해 고객의 개인정보를 수집하고 있으며, 이러한 정보는 보안 위협의 대상이 되고 있다. 대다수 기업에서는 다양한 분야의 보안 솔루션이 구축 운용되고 있으나, 솔루션 개발사들의 서로 다른 보안 로그들로 인해 통합 분석에 어려움을 겪고 있으며 이로 인해 보안 모니터링 업무 효율이 낮아지는 문제점을 안고 있다. 본 연구에서는 시간적 연관성을 기반으로 통합 보안 로그를 분석 하고 시나리오화 하여 좀 더 빠르고 정확한 개인정보 유출의 이상징후를 탐지할 수 있는 방안을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.1167-1177
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• 2019

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.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.953-956
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• 2002

인터넷 사용 증가로 인한 통신망에 대한 위협은 갈수록 증대되고 있다. 이에 대한 방안으로 많은 보안장비들이 개발되어 설치되고 있으며, 침입차단시스템에 이어 근래에는 침입탐지시스템에 대한 연구와 개발이 활성화되고 있다. 그러나, 네트워크의 규모가 커지고, 관리 대상 시스템의 수가 방대해짐에 따라 현재의 단일 네트워크 단위의 관리로는 해결이 어렵다. 본 논문에서는 IETF에서 진행되고 있는 PBNM(Policy-Based Network Management) 기술을 도입하여 대규모의 네트워크의 보안을 관리하기 위한 통합 침입탐지시스템(Integrated Intrusion Detection System:IIDS)을 설계한다. 통합 침입탐지시스템은 다수의 침입탐지 에이전트로 구성되어 있으며, 시스템의 요구사항과 기능별 요소들에 대하여 기술하고 있다.

• 융합보안논문지
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• 제6권4호
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• pp.67-73
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• 2006

실시간 사이버위협에서 정형화 방법은 각 보안장비의 이벤트를 실시간 분석하여 인터넷 웜, 바이러스, 해킹 등의 사이버공격에 대한 네트워크 이상 징후를 임계치와 상관관계를 틀 통하여 탐지하고, 동 평가결과의 통계분석을 통해 정형화 방안 기능을 부여하고 실효성 있는 사이버공격대응시스템을 구축하는데 있다. 본 논문은 우선 위협지표 산출과 동 지표의 합산을 통한 위협평가 및 조기 경보 과정의 패키지화로 만들고, 사이버 위협 지표 계산의 기준을 설정한다. 특히 보안사고 발생 시 각 보안장비의 이벤트와 트래픽 양에 대한 정의 및 데이터베이스 입력 방법을 구체화하여 실시간 대응 및 조기예경보체계의 초석이 가능한 정형화 방안을 제시한다. 분석을 위해 축적한 90일간의 데이터 임계치 설정작업을 통해 보다 정확한 적용 값을 계산한다. 산출한 값을 토대로 정형화가 가능한 보안이벤트 정보를 표준데이터로 적용, 각 보안장비 및 HoneyNet 시스템, 기타 취약정보 등과의 상관관계를 분석하여 보안이벤트 표준지수를 산출한다.

• 정보보호학회지
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• 제31권5호
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• pp.5-12
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• 2021

코로나19 팬데믹은 현실뿐만 아니라 사이버 공간에도 지대한 영향을 미쳤다. 재택근무와 비대면(온라인) 회의 뿐만 아니라 온라인 게임/쇼핑과 스트리밍 서비스 등과 같이 네트워크를 활용한 서비스의 이용자가 급증하였으며, 이로 인해 사이버 공간은 더욱 활성화되고 확장되었다. 그러나 사이버 공간의 확장은 이를 대상으로 하는 사이버 공격들도 함께 증가시켰으며, 그 피해규모 또한 증가하고 있어 대응방안 마련이 매우 시급한 상황이다. 본 논문에서는 코로나19 팬데믹 영향에 따른 사이버공격 동향을 살펴보고, 실제 사이버위협을 탐지·대응하는 보안관제, 침해대응 실무현장에서 발생하는 사이버위협을 분석해 사이버위협 동향 변화를 확인해 본다. 또한, 대응기술로서 인공지능과 설명가능 인공지능 기반 정보보호 연구·개발에 대해 소개한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.39-49
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• 2014

인터넷상에서 발생하는 사이버위협이 폭발적으로 증가하고 있으며 해킹 기술 또한 지속적으로 진화함에 따라 이에 대응하기 위한 다양한 보안기술 및 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히, 침입탐지시스템(Intrusion Detection System : IDS)은 사이버 공격에 대한 실시간 탐지 및 분석을 수행하기 위한 솔루션으로 대부분의 기관에서 구축 운용하고 있다. 하지만, IDS가 탐지하는 보안이벤트 수가 기하급수적으로 증가하고 있고 이들 대부분이 오탐(정상 통신을 공격으로 잘못 탐지)이기 때문에 모든 보안이벤트를 관제요원이 실시간으로 분석하기 힘들다는 문제점이 있다. 이에 IDS가 탐지한 대용량 보안이벤트를 실시간으로 분석하여 실제 해킹공격의 발생여부를 자동으로 검증하기 위한 연구가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 보호대상 정보시스템에 대한 취약점 점검결과와 대용량 보안이벤트와의 상관분석을 통해 실제 해킹공격의 발생여부를 자동으로 검증하기 위한 방법론을 제시한다. 또한, 실제 보안업무 현장에서 수집된 보안이벤트 정보와 취약점 점검결과를 활용하여 제안 방법론의 유효성을 도출하기 위한 실증적 실험을 수행한다.

• 융합보안논문지
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• 제5권4호
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• pp.1-6
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• 2005

네트워크 시스템에 대한 악의적인 접근과 정보위협이 증가하고, 그 피해또한 기업에서 개인 사용자까지 확대되고 있다. 침입탐지 시스템, 침입차단 시스템 등 단위 보안 기능만을 제공하는 제품은 분산화, 지능화 되어가고 있는 복합적인 침입에 대한 대응에 한계가 있다. 여러 보안 제품을 연동하여 해커의 침입탐지, 대응 및 역 추적을 위한 통합 보안 관리의 필요성이 대두되고 있다. 그러나 통합보안 관리의 특성상 다양한 보안 제품에서 전송된 이벤트와 침입경보의 양이 많아 분석이 어려워 서버측의 부담이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 침입경보 데이터를 축약하는 방법에 대하여 연구하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제11권6호
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• pp.25-30
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• 2011

MANET은 이동 노드로만 구성되어 있고 중앙 관리 시스템이 존재하지 않기 때문에 보안에 더욱 취약한 구조를 가지고 있다. 이러한 무선 네트워크를 위협하는 공격들 중에 그 피해가 가장 심각한 공격이 바로 DDoS 공격이다. 최근 들어 DDoS 공격은 목표 대상과 수법이 다양해지고 지능화 되어가고 있다. 본 논문에서는 비정상 트래픽을 정확히 분류하여 DDoS 탐지율을 높이기 위한 기법을 제안하였다. MANET을 구성하는 노드들을 클러스터로 형성한 후 클러스터 헤드가 감시 에이젼트 기능을 수행하게 하였다. 그리고 감시 에이젼트가 모든 트래픽을 수집한 후 비정상 트래픽 패턴을 탐지하기 위하여 결정트리 기법을 적용하였으며 트래픽 패턴을 판단하여 공격을 탐지하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 탐지 기법의 높은 공격 탐지율을 확인하였다.

• 정보보호학회지
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• 제29권6호
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• pp.53-58
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• 2019

최근 5G 네트워크의 발전으로 사물인터넷의 활용도가 커지며 시장이 급격히 확대되고 있다. 사물인터넷 기기가 급증하면서 이를 대상으로 하는 위협이 크게 늘며 사물인터넷 기기의 보안이 중요시 되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 기기는 기존의 ICT 장비와는 다르게 리소스가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안기술로 네트워크 학습을 통해 사물인터넷 기기의 이상행위를 탐지하는 경량화된 인공신경망 기술을 제안한다. 기기 별 혹은 사용자 별 네트워크 행위 패턴을 분석하여 특성 연구를 진행하였으며, 사물인터넷 기기의 정상행위를 수집하고 학습데이터로 활용한다. 이러한 학습데이터를 통해 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 이상행위 탐지 모델을 구축하였으며, 파라미터 튜닝을 통해 모델 사이즈, 학습 시간, 복잡도 등을 경량화 하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 신경망 프루닝 및 양자화를 통해 경량화된 오토인코더 기반 인공신경망을 학습하였으며, 정상 행위 패턴을 벗어나는 이상행위를 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련 연구를 통하여 머신러닝 기술과 이상 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 이상행위 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.