인터넷이 발달함에 따라, IoT, 클라우드 등과 같은 다양한 IT 기술들이 개발되었고, 이러한 기술들을 사용하여 국가와 여러 기업들에서는 다양한 시스템을 구축하였다. 해당 시스템들은 방대한 양의 데이터들을 생성하고, 공유하기 때문에 시스템에 들어있는 중요한 데이터들을 보호하기 위해 위협을 탐지할 수 있는 다양한 시스템이 필요하였으며, 이에 대한 연구가 현재까지 활발히 진행되고 있다. 대표적인 기술로 이상 탐지와 오용 탐지를 들 수 있으며, 해당 기술들은 기존에 알려진 위협이나 정상과는 다른 행동을 보이는 위협들을 탐지한다. 하지만 IT 기술이 발전함에 따라 시스템을 위협하는 기술들도 점차 발전되고 있으며, 이러한 탐지 방법들을 피해서 위협을 가한다. 지능형 지속 위협(Advanced Persistent Threat : APT)은 국가 또는 기업의 시스템을 공격하여 중요 정보 탈취 및 시스템 다운 등의 공격을 수행하며, 이러한 공격에는 기존에 알려지지 않았던 악성코드 및 공격 기술들을 적용한 위협이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 알려지지 않은 위협을 탐지하기 위한 이상 탐지와 오용 탐지를 결합한 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안한다. 두 가지 탐지 기술을 적용하여 알려진 위협과 알려지지 않은 위협에 대한 탐지가 가능하게 하였으며, 기계학습을 적용함으로써 보다 정확한 위협 탐지가 가능하게 된다. 오용 탐지에서는 Classification based on Association Rule(CBA)를 적용하여 알려진 위협에 대한 규칙을 생성하였으며, 이상 탐지에서는 One Class SVM(OCSVM)을 사용하여 알려지지 않은 위협을 탐지하였다. 실험 결과, 알려지지 않은 위협 탐지 정확도는 약 94%로 나타난 것을 확인하였고, 하이브리드 침입 탐지를 통해 알려지지 않은 위협을 탐지 할 수 있는 것을 확인하였다.
연구목적: 우리나라 최근 4차 산업 혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI), 사물인터넷(loT), 가상현실(VR) 등을 제조 환경에 반영한 스마트공장 도입이 활발히 추진되고 있다. 그러나 기존 운영체제 기반의 파일 시스템에서 발생하는 각종 문제점을 해결하고자 비파일시스템 기반의 데이터보호 기술을 연구·검증하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 운영체제에 의해 식별되거나 제어되지 않는 보안저장부와 디지털 키 값의 입력에 따라 보안 저장부를 활성화할 수 있는 방법연구와 BIOS 동작 시 연결을 위한 입출력 정보만 제공하는 제어부를 설정하고 보안 저장부의 활성화에 따라 제2 메타 데이터를 사용한 맵핑 동작을 수행할 수 있도록 비파일형태의 구조를 연구함. 연구결과: 첫째, 비파일시스템 기반의 보안 저장부의 생성과 데이터 입출력 시 데이터 손상 여부를 샘플 데이터의 해시함수 값과 일반 저장부 및 보안 저장부의 해시함수 값을 비교하여 일치하는 것을 확인하였음. 둘째, 보안 저장부의 데이터 보호 성능 실험에서는 원본 파일의 해시함수 값과 랜섬웨어 활동 이후의 일반 저장부와 보안 저장부의 해시함수 값을 비교하여 악성코드인 랜섬웨어로부터 데이터 보호 성능을 확인함. 결론: 본 연구는 국가적으로 추진하고 있는 스마트팩토리 구축 사업을 통해 기업에 도입되고 있는 정보시스템 내의 중요 데이터를 보호하기 위한 새로운 개념의 데이터 보호 기술을 구현하고 실험하였다. 정보보안의 목적인 중요 데이터의 보호를 위해 기존의 저장 개념과 달리 파일 시스템에 비의존적인 비파일 형태의 보안 저장부 생성기술을 구현하였고 그 안전성을 검증하였음.
지난 몇년간 발생된 수많은 정보시스템 해킹중 국가적 위험을 불러일으킬만한 사이버공격은 핵시설과 원전에 대한 사이버공격일것이다. 그중 대표적인 것이 이란 핵시설 스턱스넷 공격과 한국의 한수원 사이버위협이라고 할 수 있다. 전자는 직접적인 사이버공격으로 인해 원전이 멈출 수 있다는 것을 보여주었고, 후자는 사이버해킹 위협만으로도 국민을 공포에 떨게 할 수 있다는 것을 보여주었다. 이 사건들 이후 산업 제어시설에 대한 사이버공격 위험성이 알려져서 보안이 강화되기 시작하였다. 원전 발전소도 이전의 소극적인 인터넷과 분리된 네트워크로 안전하게 운영된다는 개념에서 벗어나서 악성코드 등 사이버테러로 인해 공격을 받을 수 있다는 개념으로 변했다. 두 가지 개념의 차이점은 제어시설도 사이버공격으로 침해될 수 있다는 가능성에 기초하여 대응하기 위한 전략으로 세워졌다는 것이다. 그 점에서 미국은 이미 제어시설에 대한 보안프레임워크를 설정하여 대비하고 있다. 본 논문에서는 제어시설에 대한 사이버보안 공격사례 및 공격 시나리오를 식별하고, 각 시나리오별로 위험요소에 대한 대처방안을 분석한다. 이를 통해 국내 보안프레임워크 설계시 참조해야할 사항을 식별하여 보안성을 강화하고 설계시 안정성을 확보하고자 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅을 구현하기 위한 임베디드 시스템적 요소, 즉 각종 전자기기, 가전제품, 제어장치 들은 단순히 회로로만 구성되어 있는 것이 아니라 특정한 기능을 수행하도록 프로그램이 내장되어 있는데 이러한 시스템 제어역할을 수행하는 다양한 프로그램을 임베디드 소프트웨어라고 정의할 수 있다. 임베디드 소프트웨어는 시스템의 기능을 제어하는 핵심 요소이므로 내용이나 제어 구조가 공개되는 경우에는 심각한 영향을 받을 수 있다. 임베디드 소프트웨어의 보안은 크게 두 부분으로 나뉘어 고려될 수 있다. 첫 번째는 외부의 위협원이 내부로 침투하여 관련 정보를 유출하는 것이고, 두 번째는 내부 혹은 외부의 위협원이 임베디드 소프트웨어에 악성 코드를 삽입하는 등 불법적인 행동을 하는 것이다. 본 논문에서는 첫 번째 관점에서, 임베디드 소프트웨어를 개발하고 있는 개발 현장에 대한 보안 점검 요소들을 도출하고 제안하였다. 개발 현장에 대한 보안 점검을 통해 외부 위협원의 접근을 원천적으로 차단하는 동시에, 임베디드 소프트웨어의 비인가된 변형을 간접적으로 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 자동화된 공격기법에 의한 인프라 피해 사례가 급증하면서 효율적 대응 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 패킷을 통한 네트워크 서비스의 취약성을 공격하는 웜의 전파 메커니즘은 빠른 전파 속도로 인해 네트워크 대역폭 및 노드 가용성에 심각한 피해를 일으키고 있다. 이전 웜 탐지 기법들은 주로 시그너처 기반의 미시적 접근방식이 주를 이루었으나 높은 오탐지율과 조기탐지의 한계로 인해 최근에는 웜 전파의 특징에 기인한 거시적 접근 방식이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 패킷 마킹을 통해 웜 행동 사이클과 감염 체인으로 대표되는 웜의 행위적 특성을 탐지하고 대응할 수 있는 분산 웜 탐지 모델을 제안한다. 제안하는 웜 탐지 모델은 기존 모델들이 지닌 확장성의 한계를 분산된 호스트들의 협업적 대응으로 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 웜 탐지에 필수적인 감염 정보만을 처리함으로써 개별 호스트의 프로세싱 오버헤드를 감소시킬 수 있다. 그리고 본 논문에서 제안하는 탐지 모델 적용 시 조기 탐지 결과로 인해 웜의 감염 속도가 시간의 경과에 따라 감소되는 현상과 호스트 간의 협업적 대응에 의해 전체 호스트의 면역성이 증가되는 현상을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
초창기 보안은 침입차단시스템에 국한되었지만 현재에는 안티바이러스, 침입 탐지 및 방화벽과 같은 관련 정보보안 솔루션들이 많아지면서 이기종의 정보보안제품들의 효율적인 관리를 위한 통합보안관리시스템이 개발 운영되고 있다. 최근에는 통합보안관리체계를 넘어서서 웜 바이러스 해킹 등 아직 일어나지 않는 사이버 위협을 관리해 능동적으로 방어할 수 있는 위협관리시스템이 보안업계의 새로운 관심분야로 떠오르고 있다. 이러한 정보보호제품의 변화에 따라 수집정보도 다양화되어가고 있으며 사이버 위협을 관리하기 위해서는 과거의 정보보안제품들로부터의 수집되는 정량적인 이벤트 로그들뿐 아니라 Microsoft, linux, 오라클과 같은 범용 어플리케이션들의 취약점 정보, 웜 바이러스 등의 악성 코드 정보, 또한 국제적 분쟁으로 인한 사이버징후와 같은 보안 뉴스들의 정성적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 사이버위협 관리를 위한 정보수집의 일환으로 정량적인 정보와 정성적인 정보를 수집하는 인터넷 위협 및 취약점정보 자동수집기를 설계, 구현하였다. 제안된 수집기는 사이버위협을 관리하는데 있어 정량적인 정보 뿐 아니라 정성적인 정보를 함께 수집함으로써 사이버위협 판단의 정확성을 높이고 아직 발생하지 않은 사이버 위협에 사전에 대응하기 위한 정보로 이용될 수 있다.
봇넷은 악성 코드에 의해 감염된 봇 호스트들로 이루어진 네트워크를 의미한다. 보편적으로 쓰이고 있는 Centralized 봇넷의 경우 상대적으로 C&C 서버의 위치 탐지가 용이한 반면, P2P 봇넷은 여러가지 회피 기술로 인해 봇넷의 구조를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 라우터를 기준으로 내부, 외부 네트워크를 구분하고 내부와 외부 네트워크의 송수신 패킷의 경로, 감염 확률을 통해 봇넷을 탐지하는 방법에 대해 연구하였다. 본 연구에서는 기존의 P2P 봇넷 탐지 방법인 Dye-Pumping의 한계를 개선하였으며, 이는 단위 네트워크 내의 P2P 봇 호스트들을 탐지하고 이들의 활동을 사전에 방지하여 P2P 봇넷이 외부로 확산되는 것을 막을 수 있는 기술 마련의 기초로써 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 악성 코드, 인터넷 웜과 같은 비정상 트래픽의 생성을 탐지하고 대응하는 침입탐지시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템의 경보정보 대응능력 성능분석을 위하여 시스템 모델링을 수행하고, OPNET을 이용하여 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 먼저 비정상적인 트래픽으로 부터 초래되는 경보정보의 도착 프로세스를 모델링 한다. 경보정보가 집중적으로 발생하는 상황을 모델링하기 위하여 트래픽의 burstiness(군집성)를 잘 나타낼 수 있는 IBP(Interrupted Bunoulli Process)를 적용한다. 다음에 성능파라미터에 대한 시스템의 정량적인 이해를 위하여 모의실험을 수행한다. 성능분석 결과를 바탕으로 보안노드의 고속화를 저해하는 요인을 분석하고 성능을 향상시키기 위한 방안을 도출 하고자 한다.
오늘날 보안 위협이 점차 증가하고, 인터넷을 통한 외부악성 코드에 감염된 디바이스에 의해서 중요 데이터가 유출되는 피해가 증가하고 있다. 따라서 내부망에 연결된 디바이스에 대한 인증을 통해서 업무용 서버로의 접근을 차단하는 내부망 분리 모델이 필요하다. 이를 위한 VDI (Virtual Desktop Infrastructure)방식을 사용한 논리적 망 분리는 내부망에 연결된 물리 디바이스와 가상 디바이스 간에는 정보 교환이 차단되는 방식으로 중요 데이터의 유출을 방지하고 있으나 미등록 디바이스를 사용하여 내부망의 업무용 서버에 접근하여 중요 자료를 유출하는 공격에는 취약하다. 따라서 이의 해결책으로 VDI(Virtual Desktop Infrastructure) 기술에 블록체인 기술을 수용하여 블록체인 기반 망 분리 모델을 제안한다. 이는 VDIVirtual Desktop Infrastructure) 방식의 논리적 망 분리의 보안 취약점인 디바이스의 위변조에 대한 식별 능력과 디바이스의 무결성 강화를 통한 내부의 중요 데이터의 유출 위협을 감소시키는데 기여한다.
악성 코드의 일종인 랜섬웨어는 공격 방법이 다양해지고 복잡해지고 있다. 기존 랜섬웨어가 이메일 또는 특정 사이트를 통해 유포 및 감염시키는 것과 달리 WannaCryptor 같은 신종 랜섬웨어는 PC가 인터넷에 연결만 되어 있어도 데이터를 손상시킬 수 있다. 전 세계적으로 랜섬웨어 피해는 시시각각 발생하고 있고 이에 랜섬웨어를 탐지하고 차단하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 랜섬웨어 탐지 관련 연구는 프로세스의 특정 행위를 감시하거나 시그니처 데이터베이스를 활용하여 탐지하기 때문에 기존 랜섬웨어와 다른 동작을 보이는 신종 랜섬웨어가 실행되는 경우에는 탐지하고 차단하는 것이 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 랜섬웨어가 파일시스템에서 파일에 접근하고 동작하는 방식을 분석하여 미끼 파일을 배치하여 랜섬웨어를 탐지하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법으로 랜섬웨어를 탐지하고 차단하는 실험을 진행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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