사이버공격은 단순 범죄의 차원을 넘어 테러의 성격을 보이고 있으며 국가안보를 위협하고 있다. 오늘날 사이버안보 위협 양상은 국가 기밀과 개인정보의 유출 및 확산, 기반시설 제어시스템에 대한 직접적인 공격의 현실화, 정치 사회적 목적을 지닌 핵티비즘 대두 등으로 나타나고 있으며, 한국의 경우는 남북분단에 따른 북한의 위협이라는 특수한 상황이 더해져 있다. 따라서 사이버공격을 국가안보적 측면에서 다루면서 사이버안보 추진체계를 점검하고 문제점을 확인하여 개선해야 한다. 정부는 국가 사이버안보 종합대책을 발표하는 등 노력을 기울이고 있으나 제도적으로 미흡한 점이 있다. 사이버안보 추진체계의 제도적 개선을 위한 과제로는 관계부처 기관 역할의 법적 근거 정비, 국가차원 합동대응 강화, 정보공유 체계 정립 및 활성화, 산업육성 및 인력양성을 통한 기반조성, 연구개발 강화를 통한 방어수단 확보 등이 있다. 이러한 과제를 해결하기 위해서는 관련 법률의 제 개정에 많은 관심을 기울이고 법제도 개선을 실천하여야 한다.
DDoS 공격은 주요 정부기관 및 기업의 서비스 시스템 및 웹사이트를 마비시키는 사이버 공격의 수단으로 지속적으로 이용되고 있다. 최근에는 증폭기법을 이용한 DDoS 공격이 지속적으로 발생하고 있는데 공격의 특징상 다수의 정상적으로 동작하고 있는 서버들에서 공격 트래픽이 발생하므로 정상 트래픽과의 구분이 어렵고 수백 Gbps 이상의 대규모의 공격 트래픽을 발생시킬 수 있으므로 탐지를 하더라도 방어를 하는 것이 매우 어려운 상황이다. 그리고 공격에 이용되는 프로토콜들 중에서 SSDP, SNMP등 일부 프로토콜들은 IoT 장비들에서 널리 사용되는 프로토콜이기 때문에 앞으로 공격에 이용될 수 있는 서버들도 크게 증가할 것으로 예측된다. 본 논문에서는 최근에 인터넷에 커다란 위협이 되고 있는 증폭 기법을 이용한 DDoS 공격들에 대해 이용되는 프로토콜별로 공격 기법을 분석한다. 또한, 공격에 효과적으로 대응하기 위해 공격을 방어하는 네트워크에 공격자가 존재하는 경우, 공격에 사용되는 서버가 존재하는 경우, 공격 대상이 존재하는 경우들로 나누어 각각의 상황에 취할 수 있는 대응 방법을 제안한다.
서비스 거부 공격 (Denial of Service: DoS)은 매년 사이버 테러 이슈로 떠오르고 있는 대표적인 공격 양상 중의 하나이다. DoS 공격은 오래된 공격 유형으로 이에 대응하기 위한 연구가 많이 진행되고 있지만, IP(Internet Protocol) 주소를 변조할 수 있는 프로토콜 취약점 때문에 공격 발신지 역추적에 어려움이 있으며 DoS 공격의 다양한 성장으로 이어지고 있다. 현재 대부분의 변형된 DoS 공격들은 IP 주소를 변조하는 IP 스푸핑에 기반하고 있다. 이 때문에 익명성을 이용하여 공격 시도가 지속적으로 발생하고 있으며 정상적인 사용자와 공격자 간의 구분이 불분명하여 방어하기가 어렵다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 여러 변형된 DoS 공격 유형 및 IP 스푸핑을 방지하기 위한 연구들을 분석함으로써 향후 공격자의 역추적을 돕고 DoS 공격을 차단하기 위해 필요한 정보를 제공한다.
웹 애플리케이션이 동작하는 웹 공간은 공개된 HTML로 인하여 공격자와 방어자의 사이버 정보전쟁터이다. 사이버 공격 공간에서 웹 애플리케이션과 소프트웨어 취약성을 이용한 공격이 전 세계적으로 약 84%이다. 웹 방화벽 등의 보안제품으로 웹 취약성 공격을 탐지하기가 매우 어렵고, 웹 애플리케이션과 소프트웨어의 보안 검증과 보증에 많은 인건비가 필요하다. 따라서 자동화된 소프트웨어에 의한 웹 스페이스에서의 신속한 취약성 탐지와 대응이 핵심적이고 효율적인 사이버 공격 방어 전략이다. 본 논문에서는 웹 애플리케이션과 소프트웨어에 대한 보안 위협을 집중적으로 분석하여 보안위험 관리 모델을 수립하고, 이를 기반으로 효과적인 웹 및 애플리케이션 취약성 진단 방안을 제시한다. 실제 상용 서비스에 적용한 결과를 분석하여 기존의 다른 방식들보다 더 효과적임을 증명한다.
오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 지능형 지속 공격(Advanced Persistent Threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 사이버 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 사이버 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 사안으로, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 사이버 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 현재는 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 사이버 공격을 방어하는데 침입 탐지 시스템에서 생성된 데이터를 이용하고 있다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함한 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 호스트 기반 침입 탐지 데이터를 이용하여 기계학습 알고리즘에 관한 비교 연구를 진행했다. 사용한 알고리즘은 Decision Tree, Naive Bayes, MLP(Multi-Layer Perceptron), Logistic Regression, LSTM(Long Short-Term Memory model), RNN(Recurrent Neural Network)을 사용했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1-Score 지표와 오류율을 측정했다. 그 결과 LSTM 알고리즘의 정확성이 가장 높았다.
본 논문은 가상 공격 시뮬레이션을 위한 공격자 및 리눅스 기반 호스트에 대한 모델링 방법의 제안을 주목적으로 한다. 최근, Amoroso는 보안 메커니즘 중심의 침입 모델을 제안하였으나, 시뮬레이션 접근이 분명치 않은 단점이 있다. 또한, Cohen은 원인-결과 모델을 이용하여 사이버 공격과 방어를 표현한 바 있으나, 개념적 단계의 추상화 모델링으로 인해 실제 적용이 어려운 실정이다. 이를 해결하고자 하는 시도로 항공대 지능시스템 연구실에서 SES/MB 프레임워크를 이용한 네트워크 보안 모델링 및 시뮬레이션 방법을 제안한 바 있으나, 공격에 따른 호스트의 복잡한 변화를 표현하기에는 부족하다. 이러한 문제점들을 해결하고자, 본 논문에서는 시스템의 구조를 표현하는 기존 SES에 합성용 규칙기반 전문가 시스템 방법론을 통합한 Rule-Based SES를 적용하여 공격자를 모델링하고, DEVS를 기반으로 하는 네트워크 구성원을 모델링한다. 제안된 모델링 방법의 타당성을 검증하기 위해 본 논문에서는 샘플 네트워크에 대한 사례연구를 수행한다.
자율주행차가 제공하는 새로운 시장과 경쟁력, 인력 및 시간 절약, 교통 체증 문제 해결 등의 장점을 다루고, UN 사이버 보안 법률에 따른 자율주행차의 기술적인 요구사항을 준수해야 한다. 하지만 자율주행차에 대한 기술적인 요구사항을 준수하는 것으로는 모든 사이버 공격에 대해서 막을 수 없다. 자율주행차의 법적 요구사항과 사이버 보안 위협에 대처하는 방법을 다룬다. 특히 RTOS(Real Time OS)와 같은 실시간 시스템에 매우 위험할 수 있는 DRAM(Dynamic Random Access Memory)에 대한 로우해머링 공격 기법에 대해 분석하고 로우해머링에 대한 보안 방법을 제시한다. 그리고 자율 주행 시스템의 안전과 신뢰성을 보장하기 위해 하드웨어 기반 또는 소프트웨어 기반 방어 기술을 소개하고 있다.
최근 다양한 불특정 다수의 해킹 및 반복되는 DDoS 사이버테러 공격을 이해하고, 그 해결책을 비로소 공격 기법에서 찾을 수 있었다. 공격자와 방어자, 공격 기법과 방어 기법의 접목이라는 자유로운 연구 방식은 항상 엉뚱함에서 가능성을 발견해가는 도전이라 할 수 있다. 본 논문에서는 "KWON-GA"라는 세계적인 화이트 해커들 개발진이 오랜 경험의 침투 및 진단을 통해, 공격이 최상의 방어라는 미명하에 방어의 목적으로 구현된 지식 정보 보안 솔루션을 고객이 운용 중인 시스템 환경에 맞추어 필요한 기술을 적용하는 커스터마이징 정책으로 맞춤 솔루션을 제공할 수 있으며, 독창적인 원천기술로 처리되어 탐색이 불가능하고 내부적으로 유출되는 경우에도 분석이 되지 않아 해커에게 분석되어 취약점을 노출하거나 해킹의 수단으로 악용되지 않는 ITC융합 보안 솔루션을 시험평가 하였다.
사이버 위협이 고도화되고 지능화되어짐에 따라 사이버 침해사고로 인한 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 이로 인해 사이버보안 전문인력의 중요성을 인식하여 다수의 사이버 보안관련 교육 프로그램이 운영되고 있지만 사이버보안 인력 현황 및 직무에 기반한 사이버보안 교육연구가 이루어지 않아서 교육 수요자 및 공급자가 목표한 교육과정이 제공되지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 사이버보안 인력 및 지식체계를 정의하고 이를 반영한 새로운 사이버보안 교육 커리큘럼을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교육 커리큘럼은 기존 교육 커리큘럼에서 강조하고 있는 방어와 관련된 교육내용만으로 구성하는 것이 아니라, 공격분야의 교육내용을 추가하여 전문적이고 균형적인 사이버보안 인력양성을 위한 교육 커리큘럼을 개발 및 개선하였다.
2009년 7월 G8 확대정상회의에서 이태리와 공동으로 Smart Grid 선도국으로 한국이 지정되었다. 하지만 차세대 국가 성장 동력인 Smart Grid에 대한 사이버 공격 사례가 발생하고 있으며, 모의실험을 통해 보안 위협이 예측되고 있어, Smart Grid 공격을 분석하고, 안전성을 확보하기 위한 Smart Grid 보안기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 Smart Grid의 AMI, 네트워크 인프라, 시스템의 스마트 제어 및 스마트 서비스에 대한 보안성 분석과 램 공격, 주파수 크래킹, 악성코드 등의 공격과 취약점에 관한 연구를 한다. 그리고 Smart Grid 기술에 대한 공격을 방어 할 수 있는 보안 기술 및 보안 방법을 연구한다. 본 연구를 통해 Smart Grid에 대한 보안성을 강화하여 Smart Grid 보안기술 발전에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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