웹을 이용하는 사용자가 증가함에 따라 피싱 공격이 점차 증가하고 있다. 다양한 피싱 공격에 효과적으로 대응하기 위해서는 피싱 공격에 대한 올바른 이해가 필요하며 적절한 대응 방법을 활용할 수 있어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 피싱 공격의 절차를 접근 유도 단계와 공격 실행 단계로 정의하고 각 단계에서 발생하는 피싱 공격의 유형을 분석한다. 이와 같은 분석을 통해 피싱 공격에 대한 인식을 재고하고 피싱 공격의 피해를 사전에 예방할 수 있다. 또한, 분석된 내용을 기반으로 각 피싱 유형에 대한 대응 방안을 제시한다. 제안하는 대응 방안은 각 단계별로 적합한 웹사이트 특징을 활용한 방식이다. 대응 방안의 유효성을 판단하기 위하여 제안한 특징 추출 방안을 통해 휴리스틱 기반 악성 사이트 분류 모델을 생성하고 각 모델의 정확도를 검증한다. 결론적으로 본 논문에서 제안하는 방안은 안티 피싱 기술을 강화하는 기초가 되고 웹사이트 보안 강화의 기반이 된다.
인터넷 익스플로러의 서비스 종료 이후 ActiveX의 사용이 종료됨에 따라 Non-ActiveX 정책이 확산되었다. Non-ActiveX 정책을 바탕으로 정해진 웹 페이지 표준 규약으로 HTML5가 채택되어 사용되고 있다. W3C(World Wide Web Consortium)에서 개발된 HTML5는 다양한 기능을 플러그인 없이 브라우저만으로 쉽게 사용할 수 있고, 기존 HTML에 비해 다양한 요소와 속성이 추가되었으며 API를 통해 더 나아진 웹 응용 환경을 제공하고 있다. 그러나 새로 추가된 기술들로부터 새로운 보안 취약점이 발견되었고, 이러한 취약점으로 인하여 공격 범위가 넓어졌다. HTML5가 적용된 웹 사이트에서 발생할 수 있는 보안 취약점을 찾기 위한 연구가 부족하다. 본 논문은 최근 5년 이내에 플러그인이 제거된 공공기관 웹 페이지를 대상으로 웹 페이지의 보안 취약점을 탐지하고 분석하여 웹 취약점을 가지는 태그 및 속성을 탐지하는 모델을 제안한다. 제안된 모델을 웹 페이지에 적용한다면 플러그인 제거 후에도 현재까지 웹 페이지의 웹 표준 준수 여부 및 취약점을 분석할 수 있어 신뢰성 있는 웹 서비스를 제공할 수 있다. 그리고 해킹 피해로 인한 금전적, 물리적 문제들을 예방하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
Address Space Randomization(ASR)은 성능 부하가 없고 광범위한 데이터 메모리 영역의 보호가 가능한 우수한 방어 기법이다. ASR은 사용 가능한 데이터 메모리 영역 내에서 변수를 재배치 함으로써 공격자에게 변수의 주소를 숨기는데, 데이터 메모리 영역의 크기가 한정되어서 무차별 공격에 취약한 단점이 있다. 본 논문은 기존 ASR의 단점을 제거하기 위한 다중 ASR 기법을 제시한다. 다중 ASR 기법은 데이터 메모리 영역을 원본 및 복사 영역으로 나누고 각 메모리 영역의 변수 값을 비교함으로써 공격을 탐지하고 방어한다. 다중 ASR에서 각 데이터 메모리 영역의 변수는 서로 다른 순서로 배치되므로 한 번의 공격을 통해 동시에 동일한 변수 값을 조작하는 것은 불가능하다. 다중 ASR이 적용된 프로그램은 중복 수행으로 인해 비교적 높은 성능 부하를 보이나, 실제 공격 대상이 되는 웹서버 등 I/O 처리가 많이 요구되는 프로그램의 경우 40%~50% 정도의 성능 부하를 보인다. 아울러 본 논문에서는 프로그램에 다중 ASR을 적용하기 위한 변환프로그램을 개발하였다.
정보통신과 컴퓨터기술의 발전으로 인하여 불법침입으로 인한 정보파괴, 서비스거부공격 그리고 컴퓨터 바이러스 등에 의한 역기능이 날로 증가하고 있는 추세이다. 또한, 이러한 공격들로부터 네트워크를 보호하기 위해서 침입차단시스템(일명: 방화벽), 침입탐지시스템, 접근제어시스템 등 많은 보안 제품들이 개발 및 적용되고 있다. 그러나 이러한 보안 제품들에 대한 관리를 위해서는 많은 작업과 비용이 소요된다. 따라서 이들 보안제품들에 대한 효율적인 관리와 일관된 보안정책을 적용할 수 있는 관리시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 대표적인 보안제품인 침입차단시스템에 대한 통합관리 및 보안 정책 수립을 수행하는데 웹 기반의 통합보안 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 웹 클라이언트, 통합엔진, 그리고 에이전트 등 크게 3개 부분으로 구성되어 있으며, 다른 보안 제품과의 확장성과 효율성 그리고 단순하고 개념적인 보안 서비스를 통해 보안 정책에 대해서 전문적인 지식이 부족한 관리자의 경우에도 쉽게 보안 관리를 할 수 있는 기능을 제공한다.
고가용 E-Business 모델을 위해 구축된 다중 분산 웹 클러스터 모델은 구조적 특성상 내부 시스템 노드들이 노출되어 있으며, 불법적인 3자에 의한 고의적인 방해와 공격으로 정상적인 작업수행이 불가능할 가능성을 지니고 있다. 따라서 구성된 시스템 노드들을 보호하고 불법적인 사용자로부터의 정보유출과 부당한 서비스 요구를 효과적으로 대응할 수 있는 보안 시스템이 필요하다. 제안한 분산 침입 탐지 시스템은 SC-Server의 공유메모리를 기반으로 SC-Agent간의 유기적인 제어를 통하여 개방된 네트워크 상에 분산되어 있는 시스템 노드에 대한 불법적인 요구나 자원 접근을 탐지하는 기술이다. 분산 침입 탐지시스템은 불법적인 침입을 탐지하기 위하여 일차적으로 Detection Agent를 이용한 작업요구 패킷의 검사를 수행하며, 이후 작업이 진행되었을 때 Monitoring Agent를 통하여 작업과정을 관찰하며 허용되지 않는 자원의 접근 및 요구가 발생하였을 때, 다른 시스템 노드와의 긴밀한 협조작업을 통해 침입여부를 판단한다.
공격 대상 소프트웨어의 취약점을 악용한 사이버 공격이 급속히 증가하여 왔다. 그러나, 이러한 취약점을 탐지하고 대처하는 것은 매우 어렵고 시간이 많이 걸리는 작업이다. 이 문제를 효과적으로 대응하기 위하여, 본 논문에서는 실행코드 상에서의 체계적인 보안 취약점 분석 프로세스 방법론을 제시한다. 구체적으로, 본 연구진은 기존 취약점을 웹 환경 유무, 대상 소프트웨어 특성 등을 고려하여 분류하고 취약점 리스트 및 범위를 결정하는 접근법을 택하였다. 향후 연구 방향으로는 현재 도출된 방법론을 좀 더 구체화하고 검증하는 과정이 필요하다.
보안관제는 여러 정보를 수집하고 그 정보를 분석하는 과정에서 유효한 결과 값을 도출함으로써 사이버 침해로부터 IT시스템을 지켜내는 것이다. 현재 보안관제는 단편적인 정보만을 가지고 사이버 위협 정보를 분석하는 것에서 벗어나, 많은 데이터를 바탕으로 체계적이고 종합적인 관점의 분석을 가능케 하는 SIEM(Security Information Event Management) 장비 사용으로 매우 효과적으로 수행하고 있다. 하지만, 이런 보안관제도 보안 인력의 수작업으로 사이버 공격을 분석하여 대응하고 있다. 따라서 뛰어난 보안장비가 있더라도, 사용자에 따라 결과가 달라질 수 있게 된다. 본 연구는 정보제공을 포함하면서도 특성 있는 웹 서비스를 운영하는 사이트인 경우, 특성 정보 분석을 통해 보안 관제의 기준점을 제시하고, 이를 바탕으로 단계적인 분석과 효과적인 필터링이 가능한 유형 발굴 및 적용을 통해 집중 보안관제할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델을 사용한다면 효과적으로 공격을 탐지하고, 분석 및 차단 방안을 마련할 수 있을 것이다.
최근 IT 기술이 눈에 띄게 발전해 가고 있는 가운데 그 중에서도 사물인터넷 또한 많은 발전을 해오고 있다. 그러나 사물인터넷은 보안에 매우 취약한 단점이 있다. 그 중에서도 요즈음 사물인터넷을 대상으로 한 랜섬웨어 공격이 기승을 부린다고 전해진다. 그 중 웹에 접속하여 파일을 다운받는 경로가 가장 많이 감염되는 경우이다. 이처럼 사용자가 원치 않게 악성코드가 다운되는 경우가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 경우를 고려하여 IoT 기기를 통해 파일을 다운 받거나 위험성이 있는 사이트에 방문 시 빅데이터를 사용하여 데이터를 먼저 분석하여 위험성 있는 구문을 삭제하거나 차단하여 안전한 데이터들만 사용자에게 전송하는 프로그램을 만들어 사용자의 디바이스를 보호하는 방향을 제안한다.
최근 들어 단순히 시스템에 남아있는 단서들을 분석하는 디스크 포렌식에서 공격자의 추적을 위해 시스템이 포함하는 네트워크의 침입 관련 정보를 분석하여 네트워크 포렌식의 연구가 활발해지고 있다. Firewall이나 IDS, 웹서버 로그의 상호 관계와 분석은 네트워크 포렌식 절차에서 중요한 역할을 한다. 이 연구는 네트워크 포랜식에서 개인정보 노출 감시를 위한 통합 GUI를 제시한다. 본 논문에서는 네트워크 포렌식을 위한 다양한 로그 정보들의 필요성을 제시하고 개인정보 누출을 모니터하는 보안 관리자를 위한 GUI를 설계한다.
웹 서비스를 대상으로 하는 DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격 또는 유해 트래픽 유입을 탐지 또는 차단하기 위한 목적으로 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 트래픽을 실시간으로 분석하는 기능은 거의 모든 네트워크 트래픽 보안 솔루션들이 탑재하고 있는 필수적인 요소이다. 하지만, HTTP 트래픽의 실시간 데이터 측정 양이 시간이 지날수록 기하급수적으로 증가함에 따라, HTTP 트래픽을 실시간 패킷 단위로 분석한다는 것에 대한 성능 부담감은 날로 커지고 있는 실정이다. 이제는 응용 어플리케이션 차원에서는 성능에 대한 부담감을 해소할 수 없기 때문에 고비용의 소프트웨어 가속기나 하드웨어에 의존적인 전용 장비를 탑재하여 해결하려는 시도가 대부분이다. 본 논문에서는 현재 대부분의 PC 에 탑재되어 있는 그래픽 카드의 GPU(Graphics Processing Units)를 범용적으로 활용하고자 하는 GPGPU(General-Purpose computation on Graphics Processing Units)의 연구에 힘입어, NVIDIA사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 네트워크 트래픽에서 HTTP 패킷 추출성능을 응용 어플리케이션 차원에서 향상시켜 보고자 하였다. HTTP 패킷 추출 연산만을 기준으로 GPU 의 연산속도는 CPU 에 비해 10 배 이상의 높은 성능을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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