클라우드 컴퓨팅 활성화 정책에 따라 가상화 제품에 대한 보안 중요성이 증가하였으며, 보다 안전한 클라우드 환경을 운영하기 위해서는 가상화 제품에 대한 사이버 보안위협 분석 및 보안요구사항 개발이 필요하다. 본 논문은 가상화 제품에 대한 보안특징 및 사이버 보안위협 분석을 통해 보안기능 요구사항 개발을 위한 사전 연구 목적으로 수행되었다. 이를 위해, 미국 및 영국에서 가상화 제품의 보안성 평가를 위해 사용하고 있는 평가제도와 가상화 제품에 대한 보안위협, 보안목적 및 보안요구사항들을 비교했다. 또한, 가상화 제품의 보안특징과 관련된 핵심적인 보안기능 요구사항 개발을 위한 항목 및 절차를 제안하여 보다 안전한 가상화 제품 개발 및 보안 평가기준 마련에 기여하고자 한다.
본 논문에서는 모바일 웹서비스 메시지에 대한 보안 수준을 측정하고, 보안성과 신뢰성을 향상시키기 위한 방법으로, 모바일 웹서비스 메시지에 대한 보안 평가 방안을 제시하였다. 본 논문에서는 이를 위해서 모바일 웹서비스 보안 서비스의 개요와 보안 위협을 정의한 후, 모바일 웹서비스 메시지 보안 평가 방법을 정의하였다. 또한, 모바일 웹서비스 메시지 보안 평가를 위한 요구사항들을 정의하였고, 모바일 웹서비스 메시지 보안 평가 프레임워크를 구성하였다. 마지막으로, 모바일 웹서비스 메시지 보안 평가 프레임워크를 이용한 평가 시나리오에 대한 예제를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 모바일 웹서비스 메시지 보안 평가 방안을 통해서, 모바일 웹서비스가 제공되기 이전에 모바일 웹서비스 메시지에 대한 보안 수준을 점검할 수 있으며, 발생할 수 있는 보안 위협에 대한 대응책을 마련할 수 있다. 이를 통해서, 모바일 웹서비스 메시지에 대한 보안성과 신뢰성을 향상시킬 수 있고, 모바일 웹서비스의 활성화를 촉진시킬 수 있을 것으로 기대된다.
사이버공격은 최근 몇 년간 더욱 더 진화하고 있다. 이렇게 고도화, 정교화된 사이버위협에 대응하기 위한 최선의 대책 중 하나는 사이버 공격을 사전에 예측하는 것이다. 사이버위협을 예측하기 위해서는 많은 정보와 노력이 요구되며 최근 정보획득의 핵심인 공개출처정보(Open Source Intelligence, OSINT)를 활용한다면 사이버위협을 보다 정확히 예측할 수 있을 것이다. 공개출처정보를 활용하여 사이버위협을 예측하기 위해서는 공개출처정보로부터 사이버위협 데이터베이스의 구축과 구축된 DB에서 사이버위협을 평가할 수 있는 요소를 선정하는 것이 선행되어야 한다. 이를 위해 데이터마이닝 기법을 활용하여 DB를 구축하고, 축적된 DB 요소 중 핵심요소에 대한 중요도를 AHP 기법으로 분석한 선행연구를 기초로 하였다. 본 연구에서는 공개출처정보로부터 축적된 사이버공격 DB를 활용하여 사이버위협을 정량화할 수 있는 방안을 제시하고 인공신경망을 기반으로 한 사이버위협 예측 모델을 제안한다.
전자전 상황에서 수신기의 수집 변수를 토대로 RF 위협체를 역추적함으로서 효율적인 전자공격을 수행하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양하고 구체적인 전자전 상황에서 위협체 역추적 알고리즘의 성능을 검증할 수 있도록 하기 위하여, 전자파 수집 변수를 바탕으로 레이더 위협체, 전자전 수신기, 전자파 전송환경과 같은 전자전 구성 단위들의 기능을 모델링하여 전자전 송수신 시뮬레이터를 구축한다. 시뮬레이터의 실험 결과는 수 m 정도의 거리 추적 오차와 소수점 이하 크기의 각도 추적 오차를 보이며, 모노펄스 빔폭과 편각의 변화에 따른 각도 추적 오차의 변화가 이론적인 모델링의 결과와 동일한 양상을 보임으로써 레이더 위협체의 거리 및 각도 추적의 동작 원리가 시뮬레이터에 적절하게 반영되었음을 확인할 수 있다. 구축한 전자전 송수신 시뮬레이터는 전자전 수집 시스템에서 추출된 위협체의 특성 변수가 실제 위협체의 특성 변수에서 어떻게 변형되었는지를 관찰하고, 다양한 전자전 상황에서 수집된 변수를 토대로 구성한 위협체 역추적 시스템의 성능을 평가하는 데에 활용될 수 있다.
COVID-19 감염자의 동선을 파악함과 동시에 개인의 프라이버시를 보호하기 위한 방법들이 다양하게 제시되고 있다. 그 중에서 애플과 구글에서 발표한 'Exposure Notification'은 블루투스를 사용한 탈중앙화 방식을 따르고 있다. 하지만 이 기술을 사용하려면 항상 블루투스 기능을 켜 놓아야 하며 이를 통해 다양한 보안 위협이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 보안 위협 모델링 기법 중 'STRIDE'와 'LINDDUN'을 적용하여 Exposure Notification 기술의 보안성을 평가하여 발생 가능한 모든 위협을 도출하였다. 또한 보안성 평가 결과를 가지고 대응 방안을 도출하고 이를 바탕으로 보안성을 향상시킨 새로운 모델을 제시한다.
사이버 보안성 평가란 위협 및 취약성 분석을 통해 시스템의 위험 수준을 평가하여 적절한 보안조치를 취하기 위한 과정이다. 최근 증가하고 있는 사이버 공격과 지속적으로 개발되는 지능형 보안 위협에 대비하기 위해 정확한 보안 평가 모델이 필요하다. 따라서 보안 장비와 구간, 취약점마다 가중치를 할당하여 점수화하는 매트릭 기반 보안 평가 모델 분석을 통해 위험도 평가 모델을 제시한다. 사이버 보안성 평가 시 필요한 요소들을 간략화하고 기업 환경에 맞춰 평가가 가능하다. 보안 장비별 평가를 통하여 기업 환경에 더 적합한 평가를 시행하여 추후 사이버 보안 평가 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근에는 랜섬웨어의 일종인 '워너크라이' 등의 바이러스로 인한 피해도 기하급수적으로 증가하고, 그 수법도 사용자가 파일에 접근하면 감염되던 형태에서 인터넷에 접속되기만 하면 감염되는 형태로 진화하면서 사이버전에 사용되어질 수 있는 사이버 공격에 대응하는 방어 및 회복 방책에 대한 관심이 한층 더 증폭되고 있다. 하지만 일반적으로 방어, 회복 등의 대응 과정은 공격의 피해를 평가하여 결과로 산출된 피해 정도를 전제 조건으로 가지기 때문에 먼저 해킹 공격의 피해를 평가하여야 한다. 본 논문에서는 사이버전에서 사용되어질 수 있는 해킹 공격 및 위협의 피해를 공격의 종류별로 평가하기 위해, 피해 정도를 수치화할 수 있는지의 여부 등을 기준으로 하여 총 3가지 Interruption, Modification, Interception로 구성된 해킹 공격의 분류 체계를 제시한다.
본 논문은 다양한 시스템이 존재하는 컴퓨터 네트워크 상의 위험을 분석 평가하기 위한 방법을 소개한다. 실시간으로 위험을 구성하는 요소들의 상태가 변화하는 상황에서 자산의 강도 평가, 위협 가능성 분석, 취약성에 대한 기존 통제 분석이 필요하다. 기존 통제 구성은 네트워크 토폴로지를 이용한 네트워크 베이스, 응용 어플리케이션에 기반한 호스트 베이스 통제가 있으며, 이들은 컴퓨터 네트워크상의 실질적인 취약성을 효과적으로 식별하는데 도움을 준다. 또한 가능성 분석은 위험평가 과정에서 불필요한 위협 정보를 효과적으로 제거하여 줄 수 있을 것이다.
조직의 정보시스템이 직면한 위험을 분석할 수 있는 위험분석모델을 정보시스템구축 방법론에 적용하여 정보시스템 구축을 진행하면서 위험분석 결과를 반영할 수 있도록 하였다. 위험분석은 조직의 정보자산에 대한 위협과 취약성, 그리고 대응책간의 함수관계를 활용하는 방법으로 조직이 보유한 정보자산에 내재한 취약성의 영향범위와 이에 대응하고 있는 위협의 빈도와 강도 그리고 위협에 대한 대응책의 적용정도를 분석해 종합적인 정보위험수준을 평가하는 방법이다.
실시간 사이버위협에서 정형화 방법은 각 보안장비의 이벤트를 실시간 분석하여 인터넷 웜, 바이러스, 해킹 등의 사이버공격에 대한 네트워크 이상 징후를 임계치와 상관관계를 틀 통하여 탐지하고, 동 평가결과의 통계분석을 통해 정형화 방안 기능을 부여하고 실효성 있는 사이버공격대응시스템을 구축하는데 있다. 본 논문은 우선 위협지표 산출과 동 지표의 합산을 통한 위협평가 및 조기 경보 과정의 패키지화로 만들고, 사이버 위협 지표 계산의 기준을 설정한다. 특히 보안사고 발생 시 각 보안장비의 이벤트와 트래픽 양에 대한 정의 및 데이터베이스 입력 방법을 구체화하여 실시간 대응 및 조기예경보체계의 초석이 가능한 정형화 방안을 제시한다. 분석을 위해 축적한 90일간의 데이터 임계치 설정작업을 통해 보다 정확한 적용 값을 계산한다. 산출한 값을 토대로 정형화가 가능한 보안이벤트 정보를 표준데이터로 적용, 각 보안장비 및 HoneyNet 시스템, 기타 취약정보 등과의 상관관계를 분석하여 보안이벤트 표준지수를 산출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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