• Convergence Security Journal
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• v.18 no.3
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• pp.19-25
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• 2018

Endpoint security is a method of ensuring network security by thoroughly protecting multiple individual devices connected to the network. In this study, we survey the functions and features of various commercial products of endpoint security. Also we emphasizes the importance of endpoint security to respond to the increasingly intelligent and sophisticated security threats against the cloud, mobile, artificial intelligence, and IoT based sur-connection era. and as a way to improve endpoint security, we suggest the ways to improve the life cycle of information security such as preemptive security policy implementation, real-time detection and filtering, detection and modification.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.173-174
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• 2018

EU의 GDPR(General Data Protection Regulation) 발효로 인해 유럽국가의 개인 정보 데이터를 활용하는 다국적 기업들이 규정에 맞는 데이터 보호정책을 수립하고 보안 투자를 강화하고 있다. 그러나 대다수의 기업들은 해커 등에 의한 사이버 보안을 위해서는 천문학적인 투자를 하고 있지만 기업 내 많은 직원들에 의한 실수나 고의에 의한 개인 정보 유출 방지에 대해서는 대처를 하고 있지 않다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기반의 앤드 포인트 실시간 모니터링 및 인간 행위 분석을 통한 앤드 포인트 개인 정보 보호 기능을 제공하여 기존의 사이버 보안에 국한된 통합 보안 관제의 효율성을 높이는 방안을 제안한다.

• Review of KIISC
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• v.18 no.3
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• pp.74-80
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• 2008

정보통신 기술의 급속한 발전은 언제, 어디서나 전 세계 네트워크에 접속할 수 있는 유비쿼터스 시대를 가능하게 했다. 이는 모바일 장치 등 새로운 엔드포인트 단말을 기존 게이트웨이 중심의 네트워크 보안 인프라에 통합시킨 새로운 개념의 네트워크 보안 인프라를 출현시켰다. 본 논문에서는 향후 국가 정보통신망 보호를 위해 자리 잡을 새로운 보안 인프라의 중심으로인 네트워크 접근통제(Network Access Control)의 개념과 요소 기술을 살펴보고, 바람직한 네트워크 접근통제 정책 수립을 위해 반드시 고려해야 할 포괄적 네트워크 보안관리 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.601-602
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• 2023

본 논문에서는 인공지능을 결합한 EDR(Endpoint Detection and Response) 시스템을 확인하고, 그 현황을 파악하는 것을 목적으로 한다. 현대에는 점차 보안 위협이 더욱 증가하면서 기존의 방식으로는 대응하기 어려운 상황이 발생하고 있으며, 위협에 대한 예측과 선제적인 대응력을 강화하기 위해 스스로 학습해 감시 및 공격에 대응하는 인공지능 기반의 보안 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 AI 기반 EDR 시스템과 그 현황에 대해 살펴보고자 한다.

• Review of KIISC
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• v.27 no.6
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• pp.29-32
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• 2017

현대 사회에서 주요 사회적 이슈가 되는 CCTV, 네트워크 프린터, 스마트 가전기기 등 IoT 장비 해킹 사고의 발생 횟수 및 피해 규모는 지속적으로 증가하고 있다. 최근 침해사고 사례를 살펴보면, 엔드포인트에 해당하는 IoT 장비의 허술한 보안대책으로 인하여 악성코드 설치 및 실행을 탐지하지 못한 피해가 대부분이다. 이로 인해 IoT 장비에 대한 악성 프로세스 실행 제어 제품이 개발되어 도입되는 추세이지만, 아직까지 안전성 평가에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 IoT 장비에 대한 악성 프로세스 실행 제어 제품의 기본 보안요구사항을 식별하고, 필요한 시험항목과 시험 시 유의사항에 대해 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.254-257
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• 2020

최근 악성코드에 의한 피해사례가 매년 증가하고 있다. 전통적인 시그니처 기반 안티바이러스 솔루션은 제로데이 공격이나 랜섬웨어처럼 전례가 없는 새로운 위협에 속수무책일 정도로 취약하다. 그럼에도 불구하고 많은 기업이 다중 엔드포인트 보안 전략의 일환으로 시그니처 기반 안티바이러스 솔루션을 유지하고 있다. 이에 응하고자 다양한 악성코드 분석기술이 출현해왔으며, 최근의 연구들은 부분 머신러닝을 이용하여 기존에 진행했던 시그니쳐 기반의 한계를 보완하고 노력하고 있다. 본 논문은 머신러닝을 이용한 바이러스 분석 모델과 머신러닝 알고리즘 중 GRU를 이용한 솔루션 시스템을 제안한다. 기존 DB Server를 통해 머신러닝을 학습 시키며 다양한 샘플과 형식을 이용하여 머신러닝을 학습하고 이를 이용해 새로운 악성코드, 변조된 악성코드의 탐지율을 높일 수 있다.

• Review of KIISC
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• v.24 no.1
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• pp.65-74
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• 2014

최근 네트워크 시장의 큰 화두가 되고있는 SDN(Software-Defined Network)은 OpenFlow를 활용한 차세대 네트워크 기술로 각광받고 있다. 아직까지의 SDN은 초기단계에 이르고 있으나 현재의 네트워크 산업이 가지는 한계점을 근본적으로 변화시킬 수 있는 기술로 상당한 잠재력이 내재되어 있다. 특히 SDN 기술을 보안 측면에서 이용하게 되면, 기존의 IDS/IPS 제품의 대응 범위를 게이트웨이에서 엔드 포인트까지의 인프라 전반으로 확장시킬 수 있다. 또한 유연한 트래픽 경로 재설정을 통한 DoS나 DDoS 공격에도 효과적으로 대비할 수 있다. 이에 따라 OpenFlow 및 SDN의 기술 분석과 보안 측면에서의 이용 가능성에 대해 기술하고자 한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.2
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• pp.15-26
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• 2021

Recently, as the introduction of cloud, mobile, and IoT has become active, there is a growing need for technology development that can supplement the limitations of traditional security solutions based on fixed perimeters such as firewalls and Network Access Control (NAC). In response to this, SDP (Software Defined Perimeter) has recently emerged as a new base technology. Unlike existing security technologies, SDP can sets security boundaries (install Gateway S/W) regardless of the location of the protected resources (servers, IoT gateways, etc.) and neutralize most of the network-based hacking attacks that are becoming increasingly sofiscated. In particular, SDP is regarded as a security technology suitable for the cloud and IoT fields. In this study, a new access control system was proposed by combining SDP and hash tree-based large-scale data high-speed signature technology. Through the process authentication function using large-scale data high-speed signature technology, it prevents the threat of unknown malware intruding into the endpoint in advance, and implements a kernel-level security technology that makes it impossible for user-level attacks during the backup and recovery of major data. As a result, endpoint security, which is a weak part of SDP, has been strengthened. The proposed system was developed as a prototype, and the performance test was completed through a test of an authorized testing agency (TTA V&V Test). The SDP-based access control solution is a technology with high potential that can be used in smart car security.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.340-342
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• 2017

국내 기업과 기관을 대상으로 하는 APT(Advanced Persistent Treat) 공격은 꾸준히 발생하고 있다. 이에 대응하기 위해 보안 담당자는 다양한 보안솔루션을 도입하고 있지만, 반대로 보안 솔루션에 의해 공격당하는 사례가 발생하고 있다. 보안 솔루션에 의한 침해사고는 백신과 같은 엔드 포인트(End Point) 보안 솔루션을 공격하는 사례가 많지만, 네트워크 보안솔루션의 취약점을 이용하여 직접적으로 공격할 수 있는 가능성이 충분히 있다. 본 논문은 네트워크 보안 솔루션을 분석하여 확인한 취약점을 바탕으로 공격 시나리오를 제시한다. 이를 통해 네트워크 보안 솔루션에 의한 공격을 사전에 고려하여 대비할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.449-451
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• 2021

Cyber-attacks targeting endpoints have developed sophisticatedly into targeted and intelligent attacks, Advanced Persistent Threat (APT) targeting the Industrial Internet of Things (IIoT) has increased accordingly. Machine learning-based Endpoint Detection and Response (EDR) solutions combine and complement rule-based conventional security tools to effectively defend against APT attacks are gaining attention. However, universal EDR solutions have a high false positive rate, and needs high-level analysts to monitor and analyze a tremendous amount of alerts. Therefore, the process of optimizing machine learning-based EDR solutions that consider the characteristics and vulnerabilities of IIoT environment is essential. In this study, we analyze the flow and impact of IIoT targeted APT cases and compare the method of machine learning-based APT detection EDR solutions.