인터넷 사용의 대중화에는 웹 서비스의 힘이 컸다고 할 수 있다 지금까지도 웹 기반의 서비스가 점차 확대되고 있고 이에 따라 웹 공격과 웹 보안이 이슈가 되고 있다. 웹 서비스를 이용하는 어플리케이션은 기존 보안도구를 통한 분석 작업과 모니터링에 관리자의 개입이 많이 요구되었고, 자동화된 방법 중의 하나인 로그를 이용한 분석 방법들은 실시간으로 확인하고 대응 할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 웹 공격 탐지 방법과 시각화 방법들의 개선사항들을 제안한다.
최근 HTML5, AJAX(Asynchronous JavaScript XML) 등으로 구현된 웹 애플리케이션이 널리 이용됨에 따라 웹 애플리케이션에 존재하는 취약점을 악용하는 공격 사례가 증가하고 있다. 웹 애플리케이션의 안전한 개발과 유지보수를 위해, 설계/구현 단계에서의 취약점 완화를 통한 예방, 그리고 운영 단계에서의 공격 탐지 및 대응이 필요하다. 더불어, 위험한 취약점들 및 공격 패턴들을 분석하고 우선순위를 부여하여, 웹 애플리케이션 개발 단계 및 운영 단계에서 심각한 취약점과 공격들을 우선 고려해야 한다. 본 논문에서는 OWASP Top 10과 CWE(Common Weakness Enumeration)를 연동시켜 CAPEC(Common Attack Pattern Enumeration and Classification)에서 웹 관련 주요 공격 패턴을 선별하고 순위화하였다. CWE는 취약점 예방에 도움을 주며, 순위화된 공격 패턴은 웹 애플리케이션에서 주요 공격들을 효율적으로 방어할 수 있게 하여 준다.
해커들은 웹 사이트를 해킹 또는 경유 사이트를 운영하는 등 다양한 방법으로 목적을 달성하기 위한 해킹을 시도한다. 악성코드를 웹 사이트에 업로드하여 경유 사이트를 만드는 경우 해당 사이트에 접속하는 사용자는 좀비 PC가 되어 아이디와 패스워드 및 개인 정보가 대량 유출되고 해킹된 개인정보들은 다른 해킹 방법에 사용되고 있다. 기존의 탐지기법은 Snort rule을 사용하여 패턴을 IDS/IPS 장비에 입력하여 네트워크에서 패턴이 일치되면 탐지하는 기법으로 동작하고 있다. 하지만 입력된 패턴을 벗어난 공격을 하였을 경우 IDS/IPS 장비에서는 탐지하지 못하고 정상적인 행위로 간주하여 사용자 PC를 감염시킨다. 공격자는 패턴 탐지 방법의 취약점을 찾아 ShellCode를 진화시킨다. 진화된 ShellCode 공격에 대응하여 악의적인 공격을 탐지 및 대응할 수 있는 방법의 제시가 필요한 실정이다. 본 논문은 정보량 측정을 통한 ShellCode를 탐지하는 방법에 관한 연구이며, 기존의 보안 장비를 우회하여 사용자PC에 공격 시도를 탐지하는 방법을 제시한다.
ESM 에서 보안이벤트 분석기술에는 실시간 보안이벤트 필터링 기술, 보안이벤트 상호연관분석기술, 보안이벤트 시각화 분석기술이 활용되고 있다. 기존 보안이벤트 분석기술에서 탐지하지 못하는 미탐을 감소시키고 침입 탐지율을 향상시키기 위하여 보안이벤트 프로파일링 기술을 접목한 침입추론 기술을 제안한다. 보안이벤트를 네트워크 분류, 호스트 분류, 웹 이벤트 분류로 유형을 구분하고 각각을 프로파일링 하여 네트워크 공격의 Anomaly와 웹 어플리케이션 공격을 탐지할 수 있다.
최근 인터넷 상에서 빈번하게 발생하는 내부 정보와 개인 정보 유출과 같은 보안 사고들은 보안을 고려하지 않고 개발된 웹 애플리케이션의 취약점을 이용하는 방법으로 빈번하게 발생한다. 웹 애플리케이션의 공격들에 대한 탐지는 기존의 방화벽과 침입 탐지 시스템들의 공격 탐지 방법으로는 탐지가 불가능하며 서명기반의 침입 탐지 방법으로는 새로운 위협과 공격에 대한 탐지에 한계가 있다. 따라서 웹 애플리케이션 공격 탐지 방법에 대한 많은 연구들이 웹 트래픽 분석을 이동하는 비정상행위 기반 탐지 방법을 이용하고 있다. 비정상행위 탐지 방법을 사용하는 최근의 웹 방화벽에 관한 연구들은 웹 트래픽의 정확한 분석 방법, 패킷의 애플리케이션 페이로드 검사로 인한 성능 문제 개선, 그리고 다양한 네트워크 보안장비들의 도입으로 발생하는 통합관리 방법과 비용 문제 해결에 중점을 두고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 통합 위협 관리 시스템이 등장 하였으나 부족한 웹 보안 기능과 높은 도입 비용으로 최근의 애플리케이션 공격들에 대해 정확한 대응을 하지 못하고 있는 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 웹 클라이언트의 요청에 포함된 파라미터 값의 길이에 대한 실시간 분석을 이용하여 공격 가능성을 탐지하는 비정상행위 탐지방법을 제안하고, 애플리케이션 데이터 검사로 발생하는 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 다중 계층 웹 필터를 적용한 웹 애플리케이션 방화벽 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 저가의 시스템이나 레거시 시스템에 적용 가능하도록 설계하여 추가적인 보안장비 도입으로 야기되는 비용 문제를 해결할 수 있도록 하였다.
악성코드 유포자들은 웹 어플리케이션 취약점 공격을 이용해 주로 악성코드를 유포한다. 이러한 공격들은 주로 악성링크를 통해 이루어지며, 이를 탐지하고 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 현재의 악성링크 탐지 시스템은 대부분 시그니처 기반이어서 난독화 된 악성링크는 탐지가 거의 불가능하고 알려진 취약점은 백신을 통해 공격을 사전에 방지 할 수 있지만 알려지지 않은 취약점 공격은 사전 방지가 불가능한 실정이다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 기존의 시그니처 기반 탐지 방법을 지양하고 행위기반 탐지 시스템에 관한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 현재 개발된 탐지 시스템은 현실적으로 제약사항이 많아 실제로 활용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하고 탐지 효율을 높일 수 있는 새로운 웹 브라우저 기반 악성행위 탐지 시스템인 WMDS (Web-browser based Malicious behavior Detection System)를 소개 하고자 한다.
인터넷 사용자가 폭발적으로 늘어나면서 웹을 이용한 공격이 증가했다. 뿐만 아니라 기존의 방어 기법들을 우회하기 위해 공격 패턴이 다양해졌다. 전통적인 웹 방화벽은 알져지지 않은 패턴의 공격을 탐지하기 어렵다. 따라서 인공지능으로 비정상을 탐지하는 방식이 대안으로 연구되고 있다. 특히 공격에 악용되는 스크립트나 쿼리가 텍스트로 이루어져 있다는 이유로 자연어 처리 기법을 적용하는 시도가 일어나고 있다. 하지만 스크립트나 쿼리는 미등록 단어(Unknown word)가 다량 발생하기 때문에 자연어 처리와는 다른 방식의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 BPE(Byte Pair Encoding)기법으로 웹 공격 페이로드에 자주 사용되는 토큰 집합을 추출하여 임베딩 벡터를 학습시키고, 주의 메커니즘 기반의 Bi-GRU 신경망으로 토큰의 순서와 중요도를 학습하여 웹 공격을 분류하는 모델을 제안한다. 주요 웹 공격인 SQL 삽입 공격, 크로스 사이트 스크립팅, 명령 삽입 공격에 대하여 분류 평가 결과 약 0.9990의 정확도를 얻었으며, 기존 연구에서 제안한 모델의 성능을 상회하는 결과를 도출하였다.
최근 PC, 태블릿, 스마트폰 등 다중 접속환경을 통하여 웹 서비스에 대한 다양한 공격이 발생하고 있다. 이런 공격은 웹 서비스의 취약점을 통해 온라인 사기거래, 계정의 탈취 및 도용, 부정로그인, 정보 유출 등 여러 가지 후속 피해를 발생시키고 있다. Fraud 공격을 위한 새로운 가짜 계정의 생성, 계정도용 및 다른 이용자 이름 또는 이메일 주소를 사용하면서 IP를 우회하는 방법 등은 비교적 쉬운 공격 방법임에도 불구하고 이런 공격을 탐지하고 차단하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 웹 기반의 디바이스 핑거프린팅을 이용하여 웹 서비스에 접근하는 디바이스를 식별하여 관리함으로써 온라인 사기거래 및 어뷰징을 탐지하는 방법에 대해 연구하였다. 특히 디바이스를 식별하고 이를 스코어링 하여 관리는 것을 제안하였다. 제안 방안의 타당성 확보를 위하여 적용 사례를 분석하였고, 온라인 사기의 적극적인 대응과 이용자 계정에 대한 가시성을 확보할 수 있어 다양한 공격에 효과적으로 방어할 수 있음을 증명하였다.
인터넷이 발전함에 따라 웹 애플리케이션을 이용한 서비스가 대중화되었고, 웹 애플리케이션의 취약점을 목표로 하는 공격들도 증가하게 되었다. 많은 웹 공격 중의 하나인 SQL Injection 공격은 민감한 데이터를 처리하는 곳에서는 매우 치명적이고 위험하기 때문에 이를 탐지하고 예방하기 위한 연구들이 다양하게 이루어져 왔다. 이로 인하여 SQL Injection 공격들이 많이 감소했지만 아직도 이를 우회하는 방법들이 존재하며, 기존의 연구 방법들 또한 매우 복잡하여 실제 웹 애플리케이션에 적용하여 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 SQL Injection 공격 탐지를 위해 웹 애플리케이션에 고정되어 있는 정적 SQL 질의와 사용자로부터 생성되는 동적 SQL 질의의 애트리뷰트 값을 제거한 정적 및 동적 분석 방법을 제안하고, 실험을 통하여 효율성을 검증하였다.
지난 2009년 7월 7일부터 수차례에 걸쳐 청와대 및 다수의 중요 웹 사이트에 대해 분산서비스거부(Distributed Denial of Service, DDoS) 공격이 시도되었다. 이 공격에서 사용된 공격 방법은 공격 트래픽의 형태와, 공격 수행을 위한 공격 네트워크의 구성 방법에 있어서 기존의 방법과는 다른 형태를 띠었고, 이로 인해 공격탐지 및 차단이 쉽게 이루어지지 않아, 피해가 매우 컸다. 이와 같이 최근에는 기존의 DDoS 공격 탐지 및 차단 기술로는 쉽게 탐지 및 차단할 수 없는 고도화된 분산서비스거부 공격이 시도되고 있으며, 그로 인한 피해가 커지고 있는 상황이다. 분산서비스거부 공격은 이미 2000년 이전부터 발생하여온 오래된 공격임에도 불구하고 아직까지 이를 효과적으로 차단하지 못하고 있는 것이다. 이는 전체 정보통신 운영환경과 분산서비스거부 공격의 전체 공격 프로세스에 대한 심도있는 분석을 통해 인터넷 전반에 걸친 거시적인 DDoS공격 대응 방안을 모색하는 것이 아니라, 개개의 공격 형태를 탐지하고 차단할 수 있는 방법을 모색했기 때문이다. 이에, 본 논문에서는 과저부터 현재까지 DDoS공격이 어떻게 발전해 왔는지를 분석하고, 현재 발생하고 있는 분산서비스 거부 공격의 공격 체계와 공격 기법에 대한 복합적 분석을 통해 현재의 고도화된 분산서비스 거부 공격을 효과적으로 차단할 수 있는 분산서비스거부 공격 통합 대응체계를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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