현재 수질오염은 빈번히 발생하는 환경재해로 국민들의 생명과 안전을 위협하고 있다. 하지만 현재 실행되고 있는 수질오염 측정은 범위가 제한적이며 채수를 통한 수질 측정으로 측정이 오래 걸리며 수질 오염 발생 시 빠른 대처를 할 수 없는 어려움이 있었다. 그리하여 본 연구에서는 USN(Ubiquitous Sensor Network)기술과 부이(Buoy)를 융합한 USN관측부이를 이용 수중환경상태를 감지하여 실시간 정보를 수집하고 자료를 분석하여 위험상황(오염물질, 독성물질) 확인되는 즉시, 즉각적인 조치가 가능한 지능적인 유비쿼터스 지능형 수중환경 관리 시스템을 제시하고자 한다.
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.
Threat hunting is defined as a process of proactively and iteratively searching through networks to detect and isolate advanced threats that evade existing security solutions. The main concept of threat hunting is to find out weak points and remedy them before actual cyber threat has occurred. And HMM(Hunting Maturity Matrix) is suggested to evolve hunting processes with five levels, therefore, CSOC(Cyber Security Operations Center) can refer HMM how to make them safer from complicated and organized cyber attacks. We are developing a system for cyber situation awareness system with pro-active threat hunting process called unMazeTM. With this unMaze, it can be upgraded CSOC's HMM level from initial level to basic level. CSOC with unMaze do threat hunting process not only detecting existing cyber equipment post-actively, but also proactively detecting cyber threat by fusing and analyzing cyber asset data and threat intelligence.
최근 다양한 원인으로 실시간 사이버 위협이 지속적으로 발생하고 있다. 대부분의 기업들이 내부 중요정보를 디지털화해 중앙집중식으로 저장하고 있는 특성을 가지고 있어 침해사고 발생 시 영향도가 매우 높다고 할 수 있다. 침해사고 대응 과정에서 수집 및 분석하는 모든 전자기기의 정보들은 수시로 변경이 일어날 수 있는 특성을 가지고 있다. 향후 수사 및 법정에서 관련 증거 자료의 제출이 필요하게 되는데 이때 무결성의 원칙, 절차 연속성(Chain of Custody) 원칙 등 디지털 포렌식의 기본원칙들을 지켜 증거자료의 정당성, 정확성 등을 확보해야 한다. 또한 내부 기밀자료, 개인정보가 유출되어도 모르는 경우가 있으며 디지털 포렌식 기반의 침해사고 진단도 주기적으로 진행해 침해사고의 사전 방지 또는 사고 후에 빠른 인지가 가능하도록 해야 한다. 본 논문에서는 침해사고 발생 시 수집 및 분석한 디지털 증거자료의 정당성 및 정확성 확보, 침해사고 사전 방지 및 사고 후 빠른 인지를 목표로 하는 윈도우10 환경의 디지털 포렌식 기반 침해사고 진단 및 대응 절차를 제안한다.
사이버 상의 공격과 범죄가 기하급수적으로 증가와 해킹 공격들이 지능화, 고도화되면서 해킹 공격방법 및 루트가 복자하고 예측 불가능하게 진화하고 있어 실시간으로 범죄 발생을 예측, 예방과 대규모의 지능적인 해킹 공격에 대한 선제적 대응력 강화하기 위해 스스로 학습해 이상 징후를 감시 및 공격을 차단하여 대응하는 인공지능을 활용한 차세대 보안 시스템 구축을 통한 인공지능기반 보안관제 플랫폼 개발 방안을 제시하고자 한다. 인공지능기반 보안관제 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 분석, 차세대 보안체계 운영, 보안체계 관리 등의 기반으로 개발되어야 한다. 빅데이터 기반과 관제시스템, 외부위협정보를 통한 데이터 수집 단계, 수집된 데이터를 전처리 후 정형화시켜 딥러닝 기반 알고리즘을 통해 정·오탐 선별과 이상행위 분석 등을 수행하는 데이터 분석 단계, 분석된 데이터로 통해 예방·관제·대응·분석과 유기적 순환구조의 보안체계를 운영하여 신규위협에 대한 처리범위 및 속도향상을 높이고 정상기반과 비정상행위 식별 등을 강화시키는 차세대 보안체계 운영, 그리고 보안위협 대응 체계 관리, 유해IP 관리, 탐지정책 관리, 보안업무 법제도 관리이다. 이를 통해 방대한 데이터를 통합적으로 분석하고 빠른 시간에 선제적으로 대처가 될 수 있도록 방안을 모색하고자 한다.
UMSN (Ubiquitous Medical Sensor Network)은 실시간 객체식별과 센서 정보 수집으로 병원 등 의료시설의 u-Healthcare 시스템에 사용되고 있다. RF 무선 주파수로 리더기를 이용해 태그를 식별하는 RFID는 특히 환자 관리에 많이 쓰인다. 하지만 RFID 태그는 리더기의 질의에 항상 자신의 ID를 응답하기 때문에 불법적인 리더기에 ID를 전송하거나 불필요한 질의에 응답하여 도청, 스푸핑 등의 보안 취약점이 발생할 수 있다. 본 논문은 UMSN 기반의 환자관리 시스템에서 리더기가 환자, 의료기기, 의료진, 각종센서 등에 부착된 태그에 과도한 인증을 요청하여 발생할 수 있는 RFID Back-end Server의 트래픽을 줄이고 이 과정에서 발생 가능한 도청, 스푸핑 등의 보안 위협을 줄이기 위해 태그 ID 세분화 기법을 제안한다. 제안 기법은 환자의 태그 ID 문자열을 기준으로 환자를 분류하여 집단으로 구분하고 해당 집단에 인가된 리더기가 태그를 읽었을 때만 Back-end Server가 태그 인증절차를 수행하도록 하여 Back-end Server 트래픽과 보안 위협을 줄일 수 있다.
자동차에 여러 종류의 통신기기가 장착되고 운전자는 통신기기를 이용해 다양한 정보를 자동차에서 수집할 수 있게 되었다. 최근 운전자는 스마트폰을 이용하여 자동차의 상태정보를 실시간으로 획득하고 원격으로 자동차를 제어할 수 있다. 그러나 안드로이드 기반 앱은 변조와 재배포가 쉽다. 운전자는 임의의 공격자가 변조하여 배포한 악성 앱을 사용하게 되면 자동차에서 발생하는 다양한 정보의 유출위협과 운전자의 의도와 다른 제어로 사고를 유발하는 위협에 노출될 수 있다. 더욱이 자동차 내부 네트워크에는 보안기법이 적용되어 있지 않아 보안 위협으로부터 쉽게 노출되어 사고발생 시 인명과 재산상의 큰 피해를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 공식 앱 마켓인 구글 플레이에 배포된 다양한 자동차 진단용 앱의 취약점을 분석한다. 분석된 취약점을 통해 배포된 자동차 진단용 앱에서 발생 가능한 공격모델을 알아본다. 그리고 실제 자동차에서 실험으로 공격모델에 대한 위험성을 검증한다. 마지막으로 자동차 진단용 앱 리패키징을 사용한 공격자의 악성행위로부터 안전한 보호기법을 제안한다.
최근 ICT 기술을 활용하여 에너지를 효율적으로 관리하고, 실시간으로 다수의 IoT 센서의 데이터를 수집하여 빌딩 자동화 시스템을 통해 운영 및 제어가 가능한 스마트빌딩이 주목받고 있다. 그러나 센서 데이터 관리가 개방형 환경을 통해 이루어짐에 따라 기존 빌딩 자동화 프로토콜의 보안 취약점으로 인해 스마트빌딩의 안전성이 위협받고 있다. 따라서 본 논문에서는 범용적으로 사용되는 BACnet의 주요 데이터 링크 기술을 분석하고, 무선 환경에서 데이터의 신뢰성을 보장할 수 있는 OWE 기반의 효율적인 BACnet/SC를 제안한다. 제안하는 프로토콜은 OWE를 적용하여 개방형 네트워크에서도 안전한 통신이 가능하게 하며 TLS 환경에서의 BACnet/SC와 동일한 수준의 보안성을 제공한다. 결과적으로 2회의 연결 과정 감소 및 평균 소요 시간이 40% 단축되어 기존에 비해 효율적인 통신이 가능하다.
이 글은 한국에서 시기별 개인정보 유출에 대한 프레임이 어떤 형태로 변화하는지에 초점을 맞추고 있다. 이를 위하여 개인정보 유출이라는 텍스트가 등장하기 시작한 1984년도부터 현재까지 30년 간 걸쳐 보도된 신문기사의 제목을 수집하였다. 시기마다 형성되어 있는 지배적인 프레임을 도출하기 위하여 단순 빈도분석과 공동출현빈도 매트릭스 기반의 텍스트 네트워크 분석, 군집분석을 실시하였다. 사회연결망분석의 주요 지표인 연결중심성의 개념을 적용하여 시기별 주된 프레임을 밝혀내었다. 총 4시기에 걸쳐 프레임의 태동, 형성, 확장, 전환의 과정이 일어났는데, 개인정보에 대한 접근 및 보유주체가 주로 정부였다면 점차 전자상거래 등 고객맞춤형 서비스로 인해 민간 기업으로 확대되었다. 또한 초국가기업의 등장은 개인정보 유출의 경계를 자연스럽게 국내에서 국외로 확장시켰다. 빅데이터 시대의 엄청난 정보량과 데이터 생태계의 역동성은 새로운 정보보안위협으로 다가오고 있어 강력한 정보보호체계 설계가 시급함을 프레임의 전환을 통하여 보여주고 있다.
본 연구는 현재운용중인 국방정보통신망의 운용실태와 시스템의 구조 관리, 통신선로, 선로용 보안장비, 네트워크 및 소프트웨어의 관리, 보관중인 자료와 전송자료, 우리 군(軍)의 C4I체계에 대한 전반적인 취약점에 대해 분석을 실시하였다. 특히, 이중에서도 차후 전장에서 정보전의 핵심이 될 수 있는 육군전술지휘정보체계(C4I)에 대해 중점적으로 분석을 실시하여, 제시된 취약요소를 토대로 정보보호 적용방안을 제시하였다. 첫째, C4I 체계의 취약요소에 실질적으로 적용될 수 있는 보안운용체제, 인증제도, 바이러스 및 악성소프트웨어에 대한 대비, 가상사설망(VPN), 침입차단 탐지시스템, 방화벽 등 다양한 정보보호 요소기술을 제시함으로써 네트워크, 하드웨어(컴퓨터보안), 통신측면(통신보안)에서 강구될 수 있는 방안을 마련하였다. 둘째, 최근 사회적으로 이슈가 되고 있는 해커전에 대비하기 위해 해킹수법의 분석을 통한 위협을 살펴봄으로써 육군전술지휘정보망에 대한 대응책을 수립할 수 있도록 방안을 제시하였음. 셋째, 합리적인 국방정보보호체계를 구축하기 위해서 정보보호 관련된 제도 및 규정, 조직의 정비와 보완 등 여러 가지 선행되어야 할 요인들을 제시함으로써 효율성 높은 국방정보보호 체계를 구축할 수 있는 기반을 마련하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 얻어진 결론을 제시하면 성공적인 정보보호체계의 구축을 위해서는, 여러 기종의 다양한 보안시스템을 통하여 침입행위를 실시간으로 탐지하고 신속한 대응을 수행하며 침입관련 정보를 수집 분석하여 적절한 구성정보를 유지하여 주는 효율적인 '통합보안시스템'의 구성 운영이 필수적임을 강조한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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