최근 악성코드 유포는 단순한 개인적 피해를 넘어 3 20 사이버테러와 같은 사회적인 심각한 문제점을 야기하고 있다. 특히 취약한 웹을 통한 유포방법인 드라이브 바이 다운로드(Drive-by download) 공격은 가장 심각한 위협이 되고 있다. 따라서 드라이브 바이 다운로드 공격에 사용되는 악성코드 유포 네트워크(Malware Distribution Network, MDN)를 효과적으로 분석하는 것은 악성코드로 인한 피해를 예방하기 위해 매우 중요하다. 악성코드 유포 네트워크를 효과적으로 분석하기 위해서는 웹페이지 내에 포함된 난독화하고 은닉화한 스크립트를 식별해야 하며, 본 논문에서는 이를 식별하기 위해 멀티레벨 에뮬레이션 기법을 제안한다. 이를 통해 다양한 형태로 숨겨져 있는 유포지로 연결하는 링크를 분석하여 악성코드 유포 네트워크 분석의 기반을 제공하고자 한다.
임베디드 디바이스의 대중화로 인해 펌웨어의 보안은 더욱 중요해지고 있다. 유무선 공유기와 같은 네트워크 장비는 내재된 펌웨어의 웹 인터페이스 취약점을 통해 외부의 공격자로부터 피해를 받을 수 있기 때문에 빠르게 찾아내어 제거해야 한다. 이전 연구인 Firmadyne 프레임워크는 펌웨어를 에뮬레이션 한 뒤 취약점을 찾아내기 위한 동적 분석 방법을 제안한다. 그러나 이는 도구에서 정의된 분석 방법대로만 취약점 점검을 수행하므로 찾을 수 있는 취약점의 범위가 한정되어 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 보안 테스트 기술 중 하나인 퍼징을 통해 에뮬레이션 기반 환경에서의 퍼징 테스트를 수행한다. 또한 효율적인 에뮬레이션 기반 퍼징을 위해 Fabfuzz 도구를 제안한다. 실험을 통해 확인한 결과 기존 도구에서 식별했던 취약점뿐만 아니라 다른 유형의 취약점도 발견할 수 있다.
자바스크립트 엔진은 주로 웹 브라우저에 적재되어 웹 페이지를 표시하는 여러 기능 중 자바스크립트 코드를 입력으로 받아 처리하는 모듈이다. 자바스크립트 엔진 내 취약점은 종단 사용자의 시스템 보안을 위협할 수 있어 많은 퍼징 테스트 연구가 수행되었다. 그중 일부 연구는 자바스크립트 엔진 내 테스트 커버리지를 유도하는 방식으로 퍼징 효율을 높였으나, 최적화되어 동적으로 생성된 기계어 코드에 대한 커버리지 유도 퍼징은 시도되지 않았다. 최적화된 자바스크립트 코드는 예외적인 흐름 발생 시 코드를 해제하는 런타임 가드의 기능으로 인해 퍼징을 통한 충분한 반복 테스트가 어렵다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 최적화 해제를 회피하여 최적화된 기계어 코드에 대해 퍼징 테스트를 수행하는 방법을 제안한다. 또한, 동적 바이너리 계측 방식으로 수행된 런타임 가드의 커버리지를 계측하고 커버리지 증가를 유도하는 방식을 제안한다. 실험을 통해, 본 연구가 제안하는 방식이 런타임 가드 커버리지, 시간당 테스트 횟수의 두가지 척도에서 기존의 방식보다 뛰어남을 보인다.
웹 서버에서 HTTP 프락시 서버를 경유하여 사용자의 웹 브라우저에서 실행되는 자바 애플릿은 클라이언트의 파일이나 자원에 접근할 수 있어 악성 자바 애플릿에 대한 보안이 요구되고 있다. 기존의 악성 자바 애플릿에 대한 보안대책으로는, 프락시 서버에서 알려진 악성 자바 애플릿을 탐지할 수 있는 필터를 구축하는 방법과 별도의 보안 자바가상머신을 구축하는 방법을 사용하였다. 필터를 이용한 보안대책은 알려지지 않은 악성 자바 애플릿을 탐지할 수 없으며, 보안 자바가상머신을 이용한 보안대책은 프락시 서버에서 자바 애플릿을 실행시킨 후 악성 판정을 하기 때문에 프락시 서버의 부하가 가중된다. 본 논문에서는 클라이언트에서 자바 애플릿을 실행시키지만, 메서드 치환 기법을 이용하여 프락시 서버에서 자바 애플릿에 감시 기능을 삽입한 후, 사용자에 전달하여 악성 자바 애플릿을 탐지하도록 하여 서버의 부하를 줄이면서 알려지지 않은 악성 자바 애플릿을 탐지할 수 있는 악성 탐지 기법을 제안한다.
IEEE 802.11은 보안상의 문제점이 많다는 것이 알려지게 되어, 강한 보안성을 제공하는 IEEE 802.11i 표준이 제안, 채택되었다 하지만, 이는 WLAN을 단순히 웹 서핑을 하는데 사용하는 대부분의 사용자들에게 너무 많은 오버헤드를 요구한다. 한편, 통신을 하기 위해서는 노드 인증(node authentication)뿐만이 아니라 패킷 인증(Packet authentication)도 필요하다. IEEE 802.11i에서는 이를 위해 TKIP(Temporal Key Integrity Protocol)과 CCMP(CTR with CBC-MAC Protocol)가 사용되지만, 오버헤드가 크다. 이 논문에서는 단순한 웹 서핑을 위한 오버헤드가 적은 패킷 인증 방법인 Light-weight Packet Authentication (LIPA)을 제안한다. 또한, LIPA의 성능을 TKIP, CCMP와 비교해보고, 특히 패킷 전송 시에 LIPA가 효율적이라는 것을 알아본다.
통신망을 통하여 자동적으로 확산되는 악성 프로그램인 웜에 대응하기 위하여, 웜 관련 패킷들을 분석하여 시그니처를 생성하여 웹을 탐지하는 방법들이 많이 사용되고 있다. 그러나 이런 시그니처-기반 탐지 기법을 회피하기 위하여, 변형된 폴리모픽 형태의 공격 코드 사용이 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 폴리모픽 공격 코드의 복호화 루틴을 탐지하기 위한 새로운 정적 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 통신망 플로에서 폴리모픽 공격 코드에 함께 포함되어 암호화된 원본 코드를 복호화하는 역할을 수행하는 코드 루틴을 탐지한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 정적 분석 방지 기법들이 사용된 폴리모팍 코드들도 탐지할 수 있는 것을 보여준다. 또한 처리 성능에서 에뮬레이션 기반 분석 방법보다 효율적인 것으로 나타났다.
최근 급상승한 암호 화폐의 인기로 인해 암호 화폐 채굴 악성코드인 크립토재킹 위협이 증가하고 있다. 특히 웹 기반 크립토재킹은 피해자가 웹 사이트에 접속만 하여도 피해자의 PC 자원을 사용해 암호 화폐를 채굴할 수 있으며 간단하게 채굴 스크립트만 추가하면 되기 때문에 공격이 쉽고 성능 열화와 고장의 원인이 된다. 크립토재킹은 피해자가 피해 상황을 인지하기 어렵기 때문에 크립토재킹을 효율적으로 탐지하고 차단할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 크립토재킹의 대표적인 감염 증상과 스크립트를 지표로 활용하여 효과적으로 크립토재킹을 탐지하는 프레임워크를 제안하고 평가한다. 제안한 크립토재킹 탐지 프레임워크에서 행위 기반 동적 분석 기법으로 컴퓨터 성능 지표를 학습한 K-Nearest Neighbors(KNN) 모델을 활용했고, 스크립트 유사도 기반 정적 분석 기법은 악성 스크립트 단어 빈도수를 학습한 K-means 모델을 크립토재킹 탐지에 활용했다. 실험 결과에 따르면 KNN 모델은 99.6%의 정확도를 보였고, K-means 모델은 정상 군집의 실루엣 계수가 0.61인 것을 확인하였다.
대부분의 웹 사이트에서는 법을 준수하기 위해 정보주체의 개인정보 수집에 동의를 구하는 이용약관이나 개인정보 취급방침(이하 '취급방침')을 마련하고 있다. 국내 온라인 및 모바일 서비스에서 이용자로부터 수집하는 개인정보의 항목을 명시하고자 마련한 취급방침을 대부분의 이용자는 읽지도 않고 그냥 넘기는 등 이용자 관점에서 인지하지 못하는 경우가 많다. 보다 구체적으로 취급방침을 확인했을 때 이용자가 제공하는 개인정보의 인지 및 서비스 이용에 어떤 영향이 있는지를 살펴보고자 카카오톡 이용자를 중심으로 실험하였다. 332명의 실험 참여 인원을 구성해 취급방침에 대해 기존 행동을 유지하는 그룹과 Display를 확인하여 내용을 인지하는 그룹을 구성해 개인 프라이버시 민감도의 차이를 고려하여 개인정보보호 행동의 차이를 분석하여 시사한다. 본 연구에서는 민감군과 무관심군으로 나누었을 때 취급방침 인지로 나타나는 보호행동을 제시하고 서비스 제공자의 정책 실현을 위한 가이드라인을 제시한 점에서 그 의의가 있다.
이메일은 누구나 쉽게 정보를 교환할 수 있는 편리함 때문에 인터넷에서 가장 중요한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 순수한 의사소통의 수단이 아닌 스팸메일의 범람은 성인뿐만 아니라, 어린이 청소년에게도 무차별적으로 전송됨으로써 심각한 부작용을 낳고 있다. 본 논문은 점차 지능화 되는 신 유형의 음란 스팸메일로부터 청소년을 보호하기 위하여 새로운 방법의 음란메일 차단시스템을 제안하고자 한다. 기존의 스팸메일 차단시스템은 사용자가 직접 음란한 메일이라고 판단되는 메일에 대해 일일이 키워드를 설정하거나, 메일 내용 중에 텍스트만을 추출하여 패턴 매칭방법으로 분류하는 것이 대부분이었지만, 본 논문은 기존 방법의 문제점을 해결하기 위하여 이미지 내 Skin-Color분포의 Human Detection 알고리즘과 웹 로봇 에이전트의 하이퍼링크 분석기법을 사용하였다. 성능 측정결과, 형태소 분석과 Human Detection 알고리즘을 병합하여 적용한 경우 성능 측정에서 90% 정도의 F-measure를 보였지만, 추가적으로 웹 로봇 에이전트의 하이퍼링크 분석기법을 병합하여 적용한 경우 97% 이상의 F-measure를 보이며, 신뢰성이 높은 음란스팸메일 차단 시스템을 구현할 수 있다는 것을 증명하였다.
본 논문에서는 W-PAN 환경에서 IP공유기를 표준설계하고 구현하며 효율적인 실시간 사용자 웹기반 인증 기법을 연구하였다. 또한 W-PAN Device & Service Application 인증과 접근, 권한제어를 위한 인증 Client 모듈과 Server 모듈, Supplicant를 개발하고 제안하였다. 이를 통해 IP 공유기 기반 환경에서의 W-PAN 환경에서 인증 제어 솔루션에 대한 개발로 생산되는 단말기의 서비스 품질을 향상시키고 무선 접속 기술을 표준화 할 수 있다. 또한 유해한 트래픽을 검색하고 보호하는 안정적인 시스템 관리가 가능해졌다. W-PAN Device와 Service Application 인증, 접근 및 권한 제어를 위한 인증 시스템의 플랫폼 구축으로 향후 관련 기술의 통합과 융합 기술을 적용할 수 있는 능력을 확보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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