최근 MANET(Mobile Ad-Hoc Network)에서 보안요소를 추가한 라우팅 연구가 활발히 진행되어왔다. 그러나 기존 연구들은 secure 라우팅 또는 패킷 자체에 대한 악의적인 행위 탐지 중 어느 한 측면에 대해서만 연구가 되어왔다. 본 논문에서는 패킷 자체에 대한 악의적인 행위 및 라우팅 측면에서 보안 요소를 모두 고려한 SRPPnT(A Secure Routing Protocol in MANET based on Malicious Pattern on Node and Trust Level)를 제안한다. SRPPnT는 악의적인 행위가 이루어진 노드를 확인하여 각 노드에 대한 신뢰수준을 측정 후, 획득한 각 노드의 신뢰수준에 따라 라우팅 경로를 설정함으로써 패킷 및 라우팅 경로 설정에 대해 이루어질 수 있는 악의적인 행위를 효율적으로 대응할 수 있다. SRPPnT는 AODV(Ad-Hoc On-Demand Distance Vector Routing)를 기반으로 하였다. NS 네트워크 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 SRPPnT는 기존 프로토콜보다 네트워크 부하를 감소시킨 상태에서 악의적인 노드의 보다 정확하고 신속한 식별과 secure한 라우팅이 이루어짐을 확인하였다.
본 논문은 사람에 의하여 발생하는 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴과의 차이점을 인지함으로써 BAD USB 탐지하는 방안을 제안한다. BAD USB는 펌웨어를 조작하여 악의적인 행위를 수행하는 공격으로, BAD USB를 탐지하기 위한 많은 연구가 진행되었지만, 펌웨어 내부에 존재하는 악성코드를 효과적으로 탐지하기에는 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람에 의하여 나타나는 행위에 대한 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴을 구분하여 악의적인 행위를 인지함으로써 BAD USB를 탐지하는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 알려진 악성코드로부터 악의적인 행위 패턴을 정의하는 방법을 제안하고, 이를 기반으로 변형된 악성코드의 검출 방법을 제안한다. 악의적인 행위 패턴에 대한 정의는 Cross Reference를 기반으로 블록화 한 후 실행코드 블록의 호출 관계에 따른 그래프를 이용하여 정의하였다. 그리고 변형된 악성코드에 대한 검출은 실행코드 내부에서 악의적인 행동 패턴을 찾음으로써 판단한다. 제안된 방법에 대한 실험결과 변형된 악성코드의 검출이 가능함을 확인하였다.
MANET은 유선 기반망이 구축되어 있지 않은 곳에서 운용되기 때문에 노출된 매체와 동적인 토폴로지, 중앙의 감시와 관리 결여 등으로 보안 측면에서 취약하다. 특히, 중앙에서 네트워크를 제어해 주는 중재자가 없기 때문에 악의적인 노드가 발생해도 그에 대한 탐지나 조치가 어렵다. 이와 같은 악의적인 노드는 Ad-hoc 관련 보안 연구 분야중 라우팅에 밀접하게 연관되어 있다. 따라서, 본 논문에서는 안전하고 효율적인 라우팅을 위해 악의적으로 행동하는 노드를 효과적으로 탐지하여 보안성을 더욱 높일 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해 일정기간 악의적인 행위를 수행하는 노드를 개개의 노드 및 이웃간의 협업을 통해 이중화하여 탐지하고, 각 노드에 대한 신뢰지수를 부여하여 관리함으로써 악의적인 노드 행위에 효과적으로 대응 할 수 있는 기법인 MBC(Identification technition of Malicious Behavior node based on Collaboration in MANET)을 제안한다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 우리는 네트워크 시뮬레이션을 수행하였다. 이 시뮬레이션 수행결과는 제안한 방법이 기존 방법보다 악의적인 노드를 더 정확하고 신속하게 식별 가능함으로써 보다 효율적인 라우팅이 이루어짐을 보였다.
서버는 사용자의 요청에 따라 정보를 제공한다. 사용자는 외부 혹은 내부 네트워크에서 서버에 접근하여 데이터를 요청하고, 서버는 서버 내의 데이터 스토어에 저장되어 있는 데이터들을 지정된 방식에 맞게 사용자에게 보여주게 된다. 이러한 일련의 처리 과정들은 서버의 로그로 보관되어지며, 로그는 처리 과정의 세부적인 정보들을 가지고 있다. 서버 관리자는 로그에 기록되어 있는 정보들을 이용해 사용자의 행동을 파악할 수 있으며, 악의적이거나 잘못된 접근 또한 감지할 수 있다. 로그데이터 안에는 접속시간, 사용자 IP, 포트정보, 프로토콜정보, 이벤트 등 사용자가 활동한 흔적들이 기록된다[1]. 어떤 사용자가 언제 어떠한 경로로 어떠한 행위를 하였는지에 대하여 로그는 기록하고 있다. 본 논문에서는 이벤트로 서버에 요청하는 쿼리문과 사용자의 IP주소를 이용하여 사용자의 행동 패턴을 파악하고 분석하며, 분석된 행동 패턴과 사용자 정보를 기반으로 악의적인 접근을 방지하고 통제하고자 한다.
MANET에서는 합법적인 노드와 비합법적인 노드 모두 네트워크에 접근이 가능함에 따라 보안 취약점을 안고 있다. MANET에 관한 대부분의 연구들은 라우팅 경로 또는 패킷 전달에 대한 공격 측면에만 중점을 두고 있으며, 특히 악의적인 노드의 다양한 공격에 효과적으로 대응하는데 한계가 있다. 이 논문에서는 MANET에서 다양한 악의적인 노드를 효율적으로 탐지하기 위한 DTecBC (detection technique of malicious node behaviors based on collaboration) 기법을 제안하였다. 제안 기법은 이웃 노드들 간의 협업관계를 기반으로 상호 메시지 교환을 통하여 악의적인 노드를 관리할 수 있도록 설계하였다.. 제안기법의 효율성 검증을 위해 OPNET 시뮬레이션 툴을 사용하여 기존의 대표적 탐지기법인 Watchdog, CONFIDANT, SRRPPnT와 비교하였다. 평가 결과, 제안 기법은 기존 기법들에 비해 다양한 유형의 악의적인 노드 행위를 종합적으로 탐지 가능함이 확인 되었다.
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.
기존의 침입을 탐지하는 방법은 여러 가지가 있지만, 모든 침입을 다 탐지하지는 못하고 있다. 공격자는 알려지지 않은 취약점을 이용하거나 취득한 패스워드나 ID 계정을 이용하여 공격하고자 하는 시스템에 악의적인 행위를 한다. 이런 침입을 탐지하는 연구는 탐지엔진에 적용될 패턴구성 방법이 핵심이다. 본 논문에서는 기존의 사람이 패턴을 찾는 것을 자동화 시키고, 자동화된 패턴 구축 방법을 직접 시스템에 적용하여 침입을 탐지하는 방법을 제시하고자 한다. 그래서 알려지지 않은 침입을 탐지하기 위해 전문가 시스템을 이용하고 패턴을 지식 베이스화하는 작업과 그 지식을 추론할 수 있는 추론망을 추론망 자동 생성 기법으로 구성하여 비정상적인 침입을 탐지하는 방법을 본 논문에서 제시하고자 한다.
U-Healthcare는 언제 어디서나 환자의 생체 건강을 관리하고 유지할 수 있도록 하는 정보통신기술이다. U-Healthcare통신은 대부분 무선통신을 사용하여 검진 결과나 위급 시에 감지된 환자의 정보를 병원 서버로 전송한다. 이 때 U-Healthcare기기나 병원 서버에 악의적인 행위자가 DDoS공격을 하면 환자의 정보는 병원서버까지 전송되지 못해 병원의 도움을 받을 수 없는 상황이 발생된다. 이에 대응하기 위하여 본 논문은 U-Healthcare 통신 공격 패턴과 시나리오를 빅데이터로 구축한다. 그 후 악의적인 사용자가 U-Healthcare기기나 서버를 공격하면 DB와 연동하여 일치된 공격을 막을 수 있다. 앞으로 원격의료 서비스에서 나타날 수 있는 보안 위협을 알아보고, 빅데이터를 활용하여 보안 위협에 대응할 수 있는 방법을 제안한다.
악성코드는 P2P, 전자메일, 메신저나 저장매체, 인터넷 사이트 등 여러 가지 경로를 통해 전파된다. 특히 USB 기반 악성코드는 USB가 시스템에 연결될 때 악성코드를 자동 실행시키고, 로컬 드라이브 영역에 자기복제를 하는 등 특정 행위를 보인다. 포렌식 수사에서는 이러한 악의적 행위를 빠르게 분석하고 여러 가지 증거를 수집하여 감염의 원인을 신속하게 파악하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 USB 기반 악성코드에 감염된 시스템의 피해 흔적을 분석하고 패턴을 정형화하여 USB 기반 악성코드의 감염 여부를 판별하는 방법론을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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