최근 증가하고 있는 DDoS 공격은 공격자가 피해 시스템을 공격하기 전에 미리 좀비PC를 확보해 두어야 한다. 좀비PC는 악성 코드에 감염되어 악성코드 제작자의 의도에 따라 명령을 수행하는 PC로 사용자 자신도 모르게 다양한 불법 행위에 악용된다. 이에 본 논문에서는 보안이 취약한 개인 PC가 좀비PC로 악용되는 경우를 감소시키고 좀비 PC 가능성이 있는 개인 PC의 인터넷 접속을 사전에 차단함으로써 DDoS 공격의 피해를 줄일 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 제안 방안은 개별 PC의 평판을 계산하여 계속적으로 인터넷 접속을 허용할지 말지를 판정한다. 또한, 각종 실험을 통하여 좀비PC가 확산되는 양상과 제안 방안을 적용함으로써 DDoS 공격 감소에 어떠한 영향을 끼치는지 분석하였다.
온라인 게임 내 가상재화를 현실 세계의 재화로 교환할 수 있다는 점 때문에, PC기반 온라인 게임 내 가상세계는 많은 작업장(Gold-farmer)들로 인한 부정행위가 빈번히 일어나고 있다. 사이버 재화를 현금거래하는 RMT (Real Money Trading)은 과거에는 PC기반 온라인게임, 특히 고포류 게임이나 MMORPG와 같은 장르들에 주로 존재했으나, 모바일 게임에서도 최근 몇 년 간 거래시장이 활발해 지고, 가치가 높은 아이템들이 출현하기 시작하면서 거래 규모가 비약적으로 성장하고 있다. 이로 인해, PC게임에서만 존재하던 작업장이 모바일 게임에도 출현하고, 게임계정 도용을 위한 모바일 악성앱이 등장하는 등 모바일 게임 내의 부정 행위 및 공격 시도 역시 증가하고 있다. 모바일 게임은 하드웨어의 성능 제약 문제, 네트워크 통신의 항상성이 보장되지 않는 문제, 안드로이드 등 플랫폼 OS 자체의 보안 문제, 앱 자체의 디컴파일 문제와 같이 근본적으로 해결하기 어려운 취약점이 존재하는 환경에서 구동되기 때문에 PC기반 게임에서의 게임 봇 및 작업장 탐지와 같은 기법을 적용하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 모바일 게임 보안과 PC 게임 보안 기법들을 비교하고, 향후 모바일 게임 보안 향상을 위해 할 수 있는 방안을 제시해 보도록 한다.
어떤 조직이나 개인을 상대로 한 인터넷 자원에 대한 분산 서비스 거부 공격이 통상적인 위험이 되고 있다. 이런 공격은 봇넷이라는 수많은 감염되거나 침해된 좀비 머신을 통하여 이루어지고 있다. 우리나라에서는 홈네트워크의 구축으로 광대역 액세스를 가진 개인사용자의 호스트 컴퓨터가 주 공격대상이 될 수 있다. 특히 개인 사용자들은 인터넷 보안에 대한 낮은 인식과 제한된 방어 자원으로 인하여 공격자의 대표적인 타깃이 되고 있다. IRC(Internet Relay Chat) 네트워크를 이용하여 감염된 인터넷 호스트를 제어하고 관리하는 공격들이 증가하고 있어, 이에 대한 대책이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 호스트들을 감염시키고 원격에서 제어하는 악성 봇/봇넷의 기술 개요에 대하여 기술하고 분석하고자 한다. 또한 최근 증가하고 있는 P2P 봇넷에 대하여도 알아보고자 한다.
네트워크 대역폭과 침입 기술의 발달하는 상황에서 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 방식으로는 대용량화된 패킷을 스니핑되는 환경에서 기존의 패턴 매치 방식은 서비스에 따른 순차적인 패턴 매칭 방법으로는 모든 패킷들의 패턴을 분석하는 것에는 한계가 발생하며, 중요한 패킷을 패턴 매칭을 통하여 분석하지 못하여 여러 취약점에 대한 공격이 발생할 수 있는 악성 봇, 정보의 유출이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 패턴 매칭 기법을 이용하는 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 성능 향상을 위하여 서비스별로의 순차적인 패턴 매칭 방법에서 해시 기반의 패턴 매칭을 이용하여 패턴 매칭의 시간을 단축 시켜 빠른 속도로 탐지 할 수 있는 시스템을 제시하고 검증하고자 한다.
위치정보 표시 및 심박수를 이용한 운동강도 표시 앱을 개발하는 주요 목적은 개인의 건강 상태를 관리하고 개선하기 위함이다. 건강관리의 가장 기본적인 수단은 운동이다. 운동 중에서도 유산소 운동은 체력을 증가시키고 몸무게도 줄일 수 있는 등 가장 효과적인 운동이면서도, 누구나 큰 준비 없이 마음만 먹으면 할 수 있는 가장 기본적인 운동이라고 생각했다. 유산소 운동을 할 때 위치정보를 표시하고 심박수를 측정하여 운동강도를 표시해준다면 운동에 큰 도움이 될 것으로 생각했다. 위치정보 표시 및 심박수 센서를 이용한 운동강도 표시 앱으로 심박수, 이동 거리 등을 추적하고 기록하며, 이를 통해 심박수 상태를 확인하고 운동강도를 조절함으로써 효과적으로 운동할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 reCaptcha를 이용하여 사람과 악성봇을 구별 가능하게 하여 보안성을 높였다.
스마트폰, 태블릿 PC 등 스마트 기기가 보급되면서 SNS(Social Network Services)의 사용자가 증가하고 있다. SNS는 연령이나 직업 등 사용자의 배경과 무관하게 많은 사람들과 인맥 형성을 할 수 있고, 정보를 쉽고 빠르게 전달하는 도구로 사용되고 있다. 최근에는 SNS의 장점을 악용하는 역기능이 이슈화되고 있다. 예를 들면, 계정 생성이 간편하고 인증절차 없이 가입할 수 있는 점을 통해 한 사용자가 다수의 계정을 생성하여 광고성 글 게재, 악성 댓글 등 악성 행위를 하거나, 친구관계를 맺어 사용자의 개인정보를 유출하는 것을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 세계적으로 가장 점유율이 높은 SNS인 페이스북을 연구대상으로 정한다. 따라서 페이스북 사용자들로부터 생성되는 정보를 안전하게 공유하고 서로 간의 신뢰관계를 보장하며, 악성 행위를 하는 사용자나 봇을 판단하기 위해 사용자의 행동을 기반으로 신뢰기준을 선정하여 이에 따른 신뢰점수를 사용자 계정에 적용시키는 방법을 제안한다.
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.
최근 스마트 기기가 PC와 유사한 성능을 보이면서, 사용자들은 메신저, SNS(Social Network Service), 은행 업무 등 PC에서 수행했던 업무들을 모바일 기기에서도 수행할 수 있게 되었다. 이 같은 긍정적인 변화와 함께 스마트 기기를 대상으로 하는 공격으로, 보안 위협이 증가하는 부정적인 변화도 나타났다. 대표적으로 사용자의 개인정보 유출, 부당한 과금을 비롯하여 최근에는 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격을 발생시키는 봇(Bot)으로 스마트 기기가 활용되면서 모바일 보안에 대한 위협이 증가하는 실정이다. 특히, 스마트 기기의 80% 이상을 차지하는 안드로이드 플랫폼에서의 악성코드를 통한 피해건수가 증가하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드의 악성코드를 탐지하기 위해 통계 기반 분석법 중 하나인 시계열 분석법을 제안한다. 시계열 모델 중 기존의 데이터를 기반으로 정확한 예측값을 도출할 수 있는 자기회귀 이동평균 모델을 이용하였으며, Z-Score를 이용한 비정상 데이터 후보군 추출을 통해서 전체 데이터와의 비교 없이 추출된 후보군과의 데이터 비교를 통해서 빠르게 악성코드를 탐지하는 방법을 이용한다. 악성코드 탐지 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 타당성을 검증하고자 한다.
ICT 기술의 혁신적인 발전에 따라 해커의 해킹 수법도 정교하고 지능적인 해킹기법으로 진화하고 있다. 이러한 사이버 위협에 대응하기 위한 위협탐지 연구는 주로 해킹 피해 조사분석을 통해 수동적인 방법으로 진행되었으나, 최근에는 사이버 위협정보 수집과 분석의 중요성이 높아지고 있다. 봇 형태의 자동화 프로그램은 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하기 위해 홈페이지를 방문하여 악성코드를 추출하는 다소 능동적인 방법이다. 그러나 이러한 방법도 이미 악성코드가 유포되어 해킹 피해를 받고 있거나, 해킹을 당한 이후에 식별하는 방법이기 때문에 해킹 피해를 예방할 수 없는 한계점이 있다. 따라서, 이러한 한계점을 극복하기 위해 사이버 거점을 식별, 관리하면서 위협정보를 획득 및 분석하여 실질적인 위협을 탐지하는 모델을 제안한다. 이 모델은 방화벽 등의 경계선 외부에서 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하는 적극적이고 능동적인 방법이다. 사이버 거점을 활용하여 위협을 탐지하는 모델을 설계하고 국방 환경에서 유효성을 검증하였다.
IT가 미래산업의 주역이 되어가면서 Green IT에 대한 이슈가 늘어가고 있어 자원 재활용, 독성물 사용 절제, 에너지 절약 등이 강조되고 있다. 선박에 구축되는 네트워크 시스템의 Green IT 실현을 위한 근본적인 목적은 자원을 효율적이고 안전하게 사용하는 것이고 이를 위해서 시스템의 부하를 줄 수 있는 악의적인 접근을 통제하여 악성봇 등으로 인한 불필요한 하드웨어 낭비를 절제할 수 있는 네트워크 보안체계에 대해 연구 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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