와이파이 환경에서 비인가 AP(rogue AP)의 접속은 스니핑(sniffing), 피싱(phishing), 파밍(pharming) 공격 등 다양한 사이버 공격에 노출될 수 있는 매우 위험한 행위이다. 따라서 비인가 AP를 신속하고 정확하게 탐지하여 와이파이 사용자가 해당 AP에 대한 접속을 회피할 수 있도록 적절하게 경고하는 것은 와이파이 보안의 핵심 요구사항이 되고 있다. 본 논문은 인가된 AP에 대한 설치 정보와 스위치의 DHCP 스누핑 정보를 활용하여 비인가 AP를 정확하고 신속하게 탐지하여, 무선 단말에 실시간으로 통보하는 새로운 비인가 AP 탐지 기법을 제시한다. 제안된 비인가 AP 탐지 기법은 별도의 장비가 불필요하고 간단하여 많은 수의 탐지 센서와 탐지 서버로 구성되는 무선 침입 방지 시스템(wireless intrusion prevention system)에 비해 저가격에 구현가능하다. 그리고 타이밍 정보, 위치 정보, 화이트 리스트 기반 등의 기존 비인가 AP 탐지 기법에 비해 탐지의 정확성이 높고, 신속하며, 개방 환경을 포함하여 다양한 환경에 유연하게 적용가능한 장점이 있다.
현재 무선 이동 통신 기술은 빠른 속도로 발전되고 있으며 새로운 기술의 출현과 함께 빠르게 진화되고 있다. 이러한 발전을 기반으로 스마트폰의 이용자는 빠르게 늘어나고 있고 스마트 폰의 대중화에 따라 무선 네트워크의 사용은 쉽고 편리해졌다. 그러나 보안적인 관점에서 무선은 유선 네트워크에 비해 취약한 상태이며 본 논문에서 스마트폰을 활용한 모바일 AP 기술의 보안 취약점을 지적하였다. 즉, 사내 보안 기능을 갖춘 기업 망을 우회하여 기업 내의 정보를 외부로 유출하는 등의 기술로 악용 될 수 있다는 것이다. 이에 본 논문에서는 인증 네트워크 내에서 스마트 폰을 이용한 비인가 AP(Access Point)의 탐지 및 차단하는 기법에 대해 제안한다. 비 인가된 모바일 AP의 탐지는 리눅스 환경에서 개발한 탐지 프로그램을 사용하였으며 무선 센서를 통해 비 인가된 모바일 AP의 무선 패킷을 분석하였다. 또한 무선 센서를 통해 탐지된 비인가 모바일 AP는 무선 패킷에 정보를 분석하여 본 논문에서 제안하는 차단 기법을 통해 차단하였다.
Wi-Fi 및 핫스팟의 사용이 많아짐에 따라, 최근 비인증 AP는 현대사회에 있어서 중요한 보안문제가 되어가고 있다. 그에 따라 2010년대 초반 비인증 AP를 탐지하는 연구가 꾸준히 이루어지고 있다. 특히나 무선 네트워크 자원을 이용하는 비인증 AP를 탐지하는 다양한 기법들이 제시되었다. 현재 많은 연구들에서 비인증 AP를 찾아내는 방식은 추가된 무선구간으로 인한 지연된 시간(평균이나 표준편차)을 이용하는 방식을 사용되고 있다. 그러나 앞선 대부분의 연구에서 비인증 AP는 노트북에 무선랜카드를 추가하여 구성되는데, 지연된 시간의 원인이 운영체제에 의한 소프트웨어 방식의 네트워크 공유에 있을 수 있음을 고려하지 않고 있다. 이 논문에서는 기존의 시간 측정기반 비인증 AP 탐지 기법들이 고성능 하드웨어를 이용하여 구성된 비인증 AP를 효율적으로 분류해내지 못함을 보이려고 한다.
사이버전 피해평가에 있어서 유무선 통합 환경에 대한 공격의 탐지와 이에 대한 평가가 필요한 상황이다. 특히 회사, 정부 및 군 시설 등에서 인가되지 않은 AP를 사용하여 공격이 발생하는 경우 각종 바이러스 및 해킹 공격에 의한 피해가 발생한 가능성이 높다. 띠라서 인가된 AP와 인가되지 않은 AP를 탐지해서 찾아 내야한다. 본 논문에서는 인가된 AP와 인가 되지 않은 AP를 탐지하기 위해 RTT(Round Trip Time)값을 데이터셋으로 만들고 각 기계학습 알고리즘 SVM(Support Vector Machine), J48(C4.5), KNN(K nearest neighbors), MLP(Multilayer Perceptron)의 결과를 비교해 성능의 차이를 밝히고 이를 통하여 공격을 탐지하여 피해평가에 연결이 되도록 한다.
지난 몇 년 동안 무선랜(Wireless LAN)은 다양한 영역에서 가장 널리 사용 되었으며, 가장 크게 발전을 하였다. 그러나 무선랜의 특성상 해킹과 침투에 취약한 약점을 안고 있다. 아직도 많은 보안적 취약점을 가지고 있으며, 특히 그 중에서도 Rogue AP(Access Point)는 가장 심각한 보안 취약점으로 대두되고 있다. 현재 Rogue AP 탐지를 위하여 넷스텀블러와 같은 스니핑 소프트웨어를 설치하여 주변 지역을 돌아다니는 워드라이빙 형태의 탐지방법은 아직도 사용되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 대규모로 확장되어 가는 무선랜 환경에 적합하지 않다. 본 논문은 무선랜 환경에서 Rogue AP 탐지 문제의 해결책을 제시한다. AP의 전파 영역을 이용하는 방식으로, AP가 신호를 받을 수 있도록 수정하여, 주변에 새로운 AP가 탐지될 경우, AP가 서버와 새롭게 발견된 AP에 신호를 보내고, 이를 바탕으로 서버는 WhiteList를 통해서 Rogue AP 여부를 결정한다. 따라서 본 논문의 제안 방식은 기존의 탐지 방식에 비해 Rogue AP의 효과적 탐지가 가능하다.
현대 사회는 무선통신 기술의 급속한 발달로 인해 사용자가 자신의 위치에 상관없이 어디서든지 네트워크에 접속하여 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 하지만, 무선은 유선에 비해 상대적으로 보안에 취약하여 정보보호에 특별한 주의가 필요하다. 유선 네트워크는 침투를 위해서 물리적으로 침투위치를 확보해야만 공격을 수행할 수 있었으나, 무선의 경우에는 전파도달 거리내의 아무 곳에서나 공격을 시도할 수 있어 무선랜을 통한 많은 공격시도가 현실화되고 있다. 또한 공격자가 공공장소, 대학교, 카페 등의 개방된 곳에서 자신이 습득한 다른 사용자의 ID를 사용하여 공중 무선랜 서비스에 접속하여 어느 특정 기관을 공격, 해킹 할 경우에 공격 근원지와 공격자에 대한 추적이 사실상 불가능하다. 이러한 무선랜이 갖는 취약성을 보완하고 안전한 무선랜 환경을 구축하기 위해서, 본 논문에서는 무선랜 장비인 AP를 이용하여 침입자를 탐지하는 방법을 제시하고 있다. 제시된 방법은 현재 사용되어지고 있는 무선랜 환경에 추가적인 장비의 도입을 하지 않고, AP의 기능을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 향후 AP와 무선 센서를 기반으로 하여 좀 더 정밀하고, 정확하게 침입자를 탐지하는 기술을 보강할 예정이다.
인터넷과 웹 기술이 모바일 장치 중심으로 발전하면서 이미지 데이터는 사람, 텍스트, 공간 등 다양한 유형의 민감정보를 담고 있다. 이러한 특성과 더불어 SNS 사용이 증가하면서 온라인 상의 개인정보가 노출되고 악용되는 피해 규모가 커지고 있다. 그러나 개인정보보호를 위한 다중 유형 객체 탐지 기반의 비식별화 기술에 관한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 논문은 기존의 단일 유형 객체 탐지 모델을 병렬적으로 이용하여 다중 유형의 객체를 탐지 및 비식별화하는 인공지능 모델을 제안한다. Cutmix 기법을 통해 사람과 텍스트 객체가 함께 존재하는 이미지를 생성하여 학습 데이터로 구성하고, 사람과 텍스트라는 다른 특징을 가진 객체에 대한 탐지 및 비식별화를 수행하였다. 제안하는 모델은 두 가지 객체가 동시에 존재할 때 0.724의 precision과 0.745의 mAP@.5 를 달성한다. 또한, 비식별화 수행 후 전체 객체에 대해 mAP@.5 가 0.224로, 0.4 이상의 감소폭을 보였다.
최근 무선통신 기술의 발달과 편리성으로 무선 랜의 활용 증가하고 있다. 이와 더불어 무선랜의 보안 위협과 취약성에 대하여 이슈화 되고 있다. 따라서 IEEE에서는 802.11 표준안을 제정하고 무선 랜의 보안 취약점을 보완 하기 위해 802.11i등 새로운 표준들을 제정하고 있지만, 아직까지 해결되지 않은 보안 위협들이 존재한다. 본 논문에서는 액세스 포인트의 비콘 프레임을 이용하여 건물 내 액세스 포인트의 보안 상태 와 비인가 액세스 포인트를 탐지하는 시스템과 RSSI, 삼각측량범 및 칼만필터 알고리즘을 사용한 위치탐지 알고리즘을 제안하고, 기존 탐지 알고리즘과 제안 알고리즘의 결과 비교로 성능을 평가하였다.
최근 스마트기기가 널리 보급되면서 무선망이 가능한 AP(Access Point)의 사용 또한 증가하였다. AP를 사용하여 무선망에 접속할 때, 적절한 보안이 제공되지 않는다면, 로그 AP(Rogue AP)에 의해 다양한 보안 문제가 발생될 수 있다. 이 연구에서는 로그 AP의 유형 중 하나인 이블 트윈(Evil Twin)에 대한 위협에 대해서 살펴본다. 최근 대부분의 이블 트윈을 탐지하기 위한 연구에서는 RTT(Round Trip Time)와 같이 인가된 AP와 이블 트윈 사이에서 측정될 수 있는 시간 차이를 이용하는 방법이 주로 이용되고 있다. 그러나 이와 같이 이블 트윈을 탐지하는 방법은 채널이 혼잡한 상태일 때 탐지율이 떨어지는 단점이 있다. 이러한 이유에서 이 연구에서는 이블 트윈을 탐지하는 기준으로 RTT와 함께 추가로 PIAT(Packet Inter-Arrival Time)을 측정한다. 또한 측정된 값을 SVM(Support Vector Machine)의 학습 요소로 사용함으로써, 이블 트윈 분류를 위한 비선형적 기준을 정한다. 결과적으로 채널이 혼잡한 상황에서도 최대 96.5% 최소 89.75%의 높은 확률로 이블 트윈을 성공적으로 탐지하였다.
AP 접속을 통한 인터넷 사용시에 인가되지 않은 AP의 경우 모바일 단말로부터 무선랜 연결을 유도하여 피해자가 주고 받는 패킷 정보를 도청한다. 특히 피해자가 무선랜 자동 연결 설정을 활성화한 경우 의도하지 않게 공격에 노출 될 수 있다. 따라서 이를 보안하기 위해 연결할 AP의 내부 네트워크 정보를 비교하여 정상적인 AP 인지 구별할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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