기존의 침입탐지 시스템(IDS)은 침입 단계를 고려하지 않고 독립적이고 단편적인 공격 정보를 제공하기 때문에 관리자나 침입대응 시스템(intrusion response system)이 정보들을 이해하고 적당한 행동을 취하기가 매우 힘들다. 본 논문은 기존 침입 탐지시스템이 제공하는 정보들이 갖는 한계를 극복하기 위하여 모든 침입은 독립되어 존재하는 것이 아니라 서로 다른 공격의 연속으로 이루어 진다는 점에 근거하여 단편적인 공격 정보들의 상관성을 활용하기 위한 기법을 제안한다. 이미 알려진 공격 단계에 대한 상관성 정보를 그래프 형태로 표현하고 공격정보에 따라 전이하는 토큰을 이용하여 단편적인 공격들의 상관성을 분석함으로써 활용하기 용이한 분석 정보를 제공하는 것을 목표로 한다.
DDoS 대피소 시스템은 백본 네트워크의 연동구간에서 공격 대상 서버로 유입되는 DDoS 트래픽의 경로를 변경하여 공격성 패킷은 차단하고 정상적인 패킷은 원래의 경로로 전송함으로써 서비스의 연속성을 보장하는 보안 시스템이다. 본 논문에서는 일반적인 DDoS 대피소 시스템의 구성에 L7 스위치와 웹 캐시서버를 추가적으로 구성하고 클라이언트의 요청을 웹 캐시서버에서 처리하도록 하여 소규모 트래픽을 이용한 웹 어플리케이션 계층 세션 고갈형 DDoS(Web DDoS) 공격을 효과적으로 방어할 수 있으며, IP 터널링 없이도 서비스를 지속할 수 있는 L7 계층 Web DDoS 대피소 시스템을 제안한다.
무선랜은 물리적으로 근접한 거리의 공격자나 장비에 의해 공격이 행해질 수 있으며, STA와 AP상의 라디오링크에 접근하는 공격자가 부가적인 메시지를 투입시킴으로서 정보를 수정할 수 있기 때문에 유선랜과 비교해 볼 때, 같은 공격 유형에서도 그 위험이 끼치는 영향의 파급정도는 더 클 수 있다. 따라서 무선랜의 인프라구조내에 있다는 것만으로 충분히 공격이 가능해지는 무선랜의 취약점을 보완하기 위해서 효과적인 침입탐지시스템의 도입이 요구된다. 기존의 무선랜에서의 침입탐지기법들은 유선에서 활용되던 SVM을 이용한 방법론등이 활용될 수 있으나, 이는 대용량의 무선 데이터셋의 이산형, 연속형 데이터 중에서, 중요한 침입여부 단서가 될 수 있는 연속형데이터는 활용할 수 없다는 단점을 가진다. 따라서 이 논문에서는 SVM과 데이터마이닝 기법을 혼합하여 무선랜을 위한 침입 탐지시스템을 설계하고 이에 대한 실험결과를 통해 우수성을 입증하고자 한다.
서비스거부공격(DoS)은 공격의 목표가 되는 호스트에 악의적인 패킷을 단지 하나만 보냄으로써 공격이 이루어 질 수 없다. 그렇기 때문에 침입탐지시스템에서는 패킷에 대한 일련의 순차성을 알아냄으로써 연속적인 패킷을 보내는 DoS 공격으로서의 침입을 탐지해 내는 것이 가능하다. 본 연구에서는 네트워크 패킷에 대한 송신지의 주소와 서비스, 목적지의 주소와 서비스를 이용하여 이벤트를 정의 하였으며. 이렇게 정의된 이벤트를 이용하여 정상적인 상황에서의 이벤트에 대한 순차의존성과 DoS 공격 상황에서의 이벤트에 대한 순차의존성을 알아내었다. 이벤트에 대한 순차의존성을 측정하기 위해서 정상 이벤트가 발생하는 확률을 이용하였으며. 더 나아가서는 정보이론 분야에서의 조건부 엔트로피의 사용도 제안하였다.
기존의 침입탐지 시스템은 오용탐지모델이 널리 사용되고 있다. 이 모델은 낮은 오판율(False Alarm rates)을 가지고 있으나 새로운 공격에 대해 전문가시스템(Expert Systems)에 의한 규칙추가를 필요로 하고, 그 규칙과 완전히 매칭되는 시그너처만 공격으로 탐지하므로 변형된 공격을 탐지하지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 주성분분석(Principle Component Analysis ; 이하 PCA)과 시간지연신경망(Time Delay Neural Network ; 이하 TDNN)을 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 패킷은 PCA를 이용하여 주성분을 결정하고 패킷이미지패턴으로 만든다. 이 연속된 패킷이미지패턴을 시간지연신경망의 학습패턴으로 사용한다.
추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템들에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 책, 영화, 음악 등과 같은 아이템을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 추천 시스템에서 가장 널리 활용하는 기법은 협동적 여과 기법이며, 협동적 여과 기법은 추천 대상 사용자에게 아이템을 추천할 때 유사 사용자의 평가 정보를 이용한다. 협동적 여과 기반 추천은 시스템 공격자가 악의적 목적을 가지고 아이템에 대한 평가를 조작하였을 경우 추천 성능이 저하되며, 이와 같은 추천 시스템에 대한 악의적 행위를 추천 공격이라 한다. 지속적으로 변화하는 평가 데이터를 데이터 스트림 관점에서 분석하면 추천 시스템의 공격을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 협동적 여과 기반 추천 시스템에서 아이템 평가의 스트림 추세를 이용하여 추천 시스템에 대한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 평가 데이터를 구성하는 아이템 평가 정보는 시간에 따라 수시로 변화되는 특성을 나타내기 때문에 일정 주기에 따라 아이템의 평가 변화를 측정하면 추천 시스템의 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 연속적으로 입력되는 평가 스트림을 공격 탐지 검사 주기를 기반으로 정상적인 스트림 추세와 비교하여 비정상적인 스트림 추세를 탐지한다. 본 논문에 제안한 기법을 추천 공격에 적용하면 추천 시스템의 운용성과 평가 데이터의 재사용성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 다양한 실험을 통해 효과를 확인하였다.
이동 에이전트 환경에서는 에이전트의 이동성으로 인하여 에이전트의 이주(migration)가 연속적으로 발생할 수 있다. 이에 따라 에이전트를 실행한 권한을 위임(delegation)하기 위해 플레이스(Place)간에 연속위임(cascaded delegation)이 발생할 수 있다. 기존의 연구는 에이전트 이주에 관련한 두 플레이스만을 위임의 대상으로 고려하기 때문에 안전한 연속 위임을 지원하지 않는다. 본 연구에서는 이동 에이전트 환경에서 연속 위임을 안전하게 수행하는 연속 위임 구현 기법을 제안한다. 제안 기법은 플레이스간의 신뢰관계에 따라 각 위임토큰(delegation token)을 다음에 생성되는 위임토큰에 내포시킨 후 서명하는 방법과 에이전트의 생성자에 의해 서명된 초기 토큰(initial token)만을 내포시킨 후 서명하는 방법을 나눠서 사용한다. 또한 본 제안 기법이 메시지 재연에 의한 공격과 위임토큰 치환 공격에 안전함을 증명한다.
최근 이동 단말의 급격한 증가와 함께 통신망 구축의 용이성, 단말의 자유로운 이동성 및 세션의 연속성, 유선에 비견되는 데이터 전송 대역폭 등을 제공하는 무선통신 기술에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 이러한 무선 통신은 신호전달 특성상 도청이나 DOS 공격, 세션 하이재킹, 재밍 등과 같은 악의적 무선 사이버 공격에 취약하다는 단점을 갖는다. 이와 같은 무선 사이버 공격을 막는 다양한 방법 중 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 MTD(Moving Target Defense) 기술은 시스템이 공격 받을 수 있는 요소들을 지속적으로 변경시킴으로써 방어 시스템의 보안 능력을 향상시키는 기법이다. 본 논문에서는 자가 방어 및 복원력이 있는 무선 통신 시스템 구축을 위해 변복조 방법, 동작 주파수, 전송 패킷 길이 등을 동적으로 변화시키는 MTD 기법이 적용된 SDR(Software Defined Radio) 무선통신 테스트베드를 개발하고, 악의적 사용자의 공격 성공률에 대한 성능분석 수식을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 성능분석 결과의 타당성을 검증하였다.
산업제어 시스템은 일반적인 IT 환경과는 다르게 보안성보다 안전성, 연속성이 중요시 되는 환경이다. 산업제어 시스템에 보안 사고가 발생할 경우 물리적인 동작을 컨트롤 할 수 있으므로 안전성과 연속성을 보장받을 수 없다. 따라서 물리적인 피해가 발생할 수 있고, 물리적인 피해가 인명피해까지 초래할 수 있다. 산업제어 시스템에 대한 사이버 공격은 단순히 사이버 피해라고 볼 수 없으며 테러라고 볼 수 있다. 그러나 아직까지 산업제어 시스템에 대한 보안이 많이 강화되지 않은 상태이고 실제로 많은 취약점들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 산업제어시스템에서 사용하는 PLC 프로토콜을 대상으로 연결과정 및 패킷을 분석하고 프로토콜에 존재하는 보안 메커니즘을 우회하여 PLC를 원격에서 컨트롤 할 수 있음을 보인다. 이를 통해 산업제어 시스템에 대한 보안 경각심 제고를 하고자 한다.
네트워크의 광역화와 새로운 공격 유형의 발생으로 침입 탐지 시스템에서 새로운 시퀀스의 추가나 침입탐지 모델 구축의 수동적인 접근부분이 문제가 되고 있다. 특히 기존의 침입탐지 시스템들은 대량의 네트워크 하부구조를 가진 네트워크 정보를 수집 및 분석하는데 있어 각각 전담 시스템들이 담당하고 있다. 따라서 침입탐지 시스템에서 증가하는 많은 양의 감사데이터를 분석하여 다양한 공격 유형들에 대해서 능동적으로 대처할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 최근, 침입 탐지 시스템에 데이터 마이닝 기법을 적용하여 능동적인 침입탐지시스템을 구축하고자 하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 이 논문에서는 대량의 감사 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위한 마이닝 시스템을 설계하고 구현한다. 감사데이터는 트랜잭션데이터베이스와는 다른 특성을 가지는 데이터이므로 이를 고려한 마이닝 시스템을 설계하였다. 구현된 마이닝 시스템은 연관규칙 기법을 이용하여 감사데이터 속성간의 연관성을 탐사하고, 빈발 에피소드 기법을 적용하여 주어진 시간 내에서 상호 연관성 있게 발생한 이벤트들을 모음으로써 연속적인 시간간격 내에서 빈번하게 발생하는 사건들의 발견과 알려진 사건에서 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술할 수 있는 규칙을 생성한 수 있다. 감사데이터의 마이닝 결과 생성된 규칙들은 능동적인 보안정책을 구축하는데 활용필 수 있다. 또한 데이터양의 감소로 침입 탐지시간을 최소화하는데도 기여한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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