• 정보보호학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.411-422
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• 2021

무인이동체에 탑재되는 자율주행 시스템은 여러 센서를 통해 외부 환경을 인식하고 이를 통해 최적의 제어값을 도출한다. 무인이동체의 자율주행 시스템은 최근들어 사이버공격의 타겟이 되고 있다. 예를 들어, 무인이동체의 센서를 대상으로 신호오류 주입공격을 수행함으로써 센서 데이터를 악의적으로 조작하는 PHY 레벨 (Physical level) 공격과 관련한 연구 결과들이 발표되고 있다. PHY 레벨에서 수행되는 신호오류 주입공격은 주변 환경에 물리적 조작을 가하여 센서가 잘못된 데이터를 측정하게 하므로 소프트웨어 레벨에서 공격을 탐지하기 어렵다는 특징을 갖고 있다. 신호오류 주입공격을 탐지하기 위해서는 센서가 측정하는 데이터의 신뢰성을 검증하는 과정이 필요하다. 현재까지 자율주행 시스템에 탑재되는 센서들을 대상으로 PHY 레벨 공격을 시도하는 다양한 방법이 제시되었으나 이를 탐지하고 방어하는 연구는 아직까지는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 널리 쓰이고 있는 MEMS 방식의 센서를 대상으로 신호오류 주입공격을 재연하고, 이러한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 정확도를 분석하기 위해서 신호오류 주입 탐지 모델을 구축하였으며, 실험실 환경에서 유효성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.72-76
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• 2010

네트워크가 발전함에 따라 다양한 종류의 악성 소프트웨어들이 현대의 보안을 위협하고 있다. 최근 이러한 악성 소프트웨어 중 하나인 봇의 경우 스스로 네트워크를 구축하고, 이를 이용한 다양한 형태의 공격들에 활용되고 있다. 본 논문에서는 최근 위협이 되고 있는 봇넷 탐지의 연구 방향성을 제안한다. 이를 위해 봇넷의 특성을 분석하고, 기존의 탐지 방식들에 대해서 기술한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1064-1067
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• 2012

Return-Oriented Programming(ROP) 공격은 버퍼 오버플로우 공격, Return-into libc 공격의 계보를 이어 소프트웨어의 취약점을 공격하는 대표적인 기술 중 하나이다. 이 공격은 윈도우 운영체제 상에서의 Exploitation, iOS DEP 우회 및 코드 사이닝과 같은 기술을 무력화하기 위해 사용되고 있는 취약점 공격법이다. 그렇기 때문에 ROP 공격이 소개된 이후부터 현재까지 탐지법 및 방어법에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 ROP 공격을 막기 위한 방법들을 특징에 따라 세 가지 종류로 분류하여 소개하고, 각각의 방법들의 장점과 단점을 비교 분석하여 향후 ROP 방어에 관한 연구에 기여를 하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1106-1107
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• 2023

자율주행 선박의 기술 발전에 따라 적대적 공격에 대한 위험성이 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 다양한 신경망 모델을 활용하여 적대적 공격을 탐지하는 성능을 체계적으로 비교, 분석하였다. CNN, GRU, LSTM, VGG16 모델을 사용하여 실험을 진행하였고, 이 중 VGG16 모델이 가장 높은 탐지 성능을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 자율주행 선박에 적용될 수 있는 보안모델 구축에 대한 신뢰성 있는 방향성을 제시하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제6권2호
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• pp.21-29
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• 2006

소프트웨어를 대상으로 하는 다양한 공격방법이 등장하고 있는 가운데 컴퓨터 소프트웨어에 대한 불법 조작 및 변조 등의 위협이 증가하고 있다. 특히, 온라인상에서 동작하는 어플리케이션 클라이언트를 대상으로 악의적인 로더 프로그램을 이용하여 프로그램의 코드를 조작하고, 흐름을 변조하여 정상적인 동작을 방해하는 행위가 날로 늘어나고 있다. 본 논문에서는 악의적인 용도로 사용되는 로더가 가지는 패턴을 분석하여 시그너처를 생성하고, 변형된 패턴을 탐지할 수 있고 시그너처 기법을 보완한 프로파일 기반의 탐지 기법을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.59-74
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• 2020

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.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권1호
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• pp.23-34
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• 2022

네트워크 기술의 발달로 그 적용 영역 또한 다양해지면서 다양한 목적의 프로토콜이 개발되고 트래픽의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 따라서 기존의 전통적인 스위칭, 라우팅 방식으로는 네트워크 관리자가 망의 안정성과 보안 기준을 충족하기 어렵다. 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 이러한 문제를 해결하기 위해 제시된 새로운 네트워킹 패러다임이다. SDN은 네트워크 동작을 프로그래밍하여 효율적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 한다. 이는 네트워크 관리자가 다양한 여러 양상의 공격에 대해서 유연한 대응을 할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 SDN의 이러한 특성을 활용하여 SDN 구성 요소인 컨트롤러와 스위치를 통해 공격 정보를 수집하고 이를 기반으로 공격을 탐지하는 위협 레벨 관리 모듈, 공격 탐지 모듈, 패킷 통계 모듈, 플로우 규칙 생성기를 설계하여 프로그래밍하고 허니팟을 적용하여 지능형 공격자의 서비스 거부 공격(DoS)을 차단하는 방법을 제시한다. 제안 시스템에서 공격 패킷은 수정 가능한 플로우 규칙에 의해 허니팟으로 빠르게 전달될 수 있도록 하였으며, 공격 패킷을 전달받은 허니팟은 이를 기반으로 지능적 공격의 패턴을 분석하도록 하였다. 분석 결과에 따라 지능적 공격에 대응할 수 있도록 공격 탐지 모듈과 위협 레벨 관리 모듈을 조정한다. 제안 시스템을 실제로 구현하고 공격 패턴 및 공격 수준을 다양화한 지능적 공격을 수행하고 기존 시스템과 비교하여 공격 탐지율을 확인함으로써 제안 시스템의 성능과 실현 가능성을 보였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.41-50
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• 2021

많은 게임 앱이나 금융 앱들의 경우, 동적 역공학 공격을 방어하기 위해 에뮬레이터 탐지 기능을 탑재하고 있다. 그러나 기존 안드로이드 에뮬레이터 탐지 방법들은, 실제 기기와 유사해진 최신 모바일 게임용 에뮬레이터를 탐지하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 Houdini 모듈과 라이브러리 문자열 기반으로 모바일 게임용 에뮬레이터를 효과적으로 탐지하는 기법을 제안한다. 구체적으로, bionic의 libc 라이브러리에 포함된 특정 문자열, Houdini 관련된 시스템 콜 수행과정 분석과 메모리 매핑을 통해, 잘 알려진 Nox와 LD Player 에뮬레이터를 탐지하는 기법을 제시한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.81-89
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• 2023

쿠버네티스는 컨테이너 통합 관리를 위한 대표적인 오픈소스 기반 소프트웨어로, 컨테이너에 할당된 자원을 모니터링하고 관리하는 핵심적인 역할을 한다. 컨테이너 환경이 보편화됨에 따라 컨테이너를 대상으로 한 보안 위협이 지속적으로 증가하고 있으며, 대표적인 공격으로는 자원 고갈 공격이 있다. 이는 악성 크립토마이닝 소프트웨어를 컨테이너 형태로 배포하여 자원을 탈취함으로써, 자원을 공유하는 호스트 및 다른 컨테이너의 동작에 영향을 끼친다. 선행 연구는 자원 고갈 공격의 탐지에 초점이 맞춰져 있어 공격 발생 시 대응하는 기술은 부족한 실정이다. 본 논문은 쿠버네티스 환경에서 구동되는 컨테이너를 대상으로 한 자원 고갈 공격 및 악성 컨테이너를 탐지하고 대응하기 위한 강화학습 기반 동적 자원 관리 프레임워크를 제안한다. 이를 위해, 자원 고갈 공격 대응 관점에서의 강화학습 적용을 위한 환경의 상태, 행동, 보상을 정의하였다. 제안한 방법론을 통해, 컨테이너 환경에서의 자원 고갈 공격에 강인한 환경을 구축하는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.639-640
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• 2024

인위적인 공격뿐만 아니란 현실 세계에서도 이미지에 노이즈가 추가되는 경우가 있다. 이를 해결하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있지만, 적대적 공격에 강건한 모델은 기존의 모델에 비해 원본 이미지에 대해 정확도가 떨어진다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 생성 모델을 활용하여 적대적 예제에 강건한 모듈을 제안한다. 또한, 적대적 공격을 탐지하는 모듈을 활용하여 적대적 예제뿐만 아니라 원본 이미지에 대해서도 정확도를 높이는 방법을 제안한다.