Cyber Threat Intelligence (CTI)는 성장하는 사이버 공격에 대응하는 새로운 보안체계 개념으로써 최근 많은 조직에서 보안성을 향상시키기 위해 도입하고 있다. 조직에서 CTI의 도입은 보안 조직간의 위협 정보와 그에 대응할 수 있는 방어 전략을 공유하여 다양한 선제공격을 방어하기 위해 필수적이다. 이에 따라 CTI 위협 정보를 공유하는 조직이 점차 늘어나고 있으며 정보의 양은 점차 많아지고 있다. 하지만 정보를 공유받는 대부분의 조직이 공격자가 악의적으로 잘못된 위협 정보를 수집한 경우 또 다른 사이버 공격으로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 CTI 정보 공유에서 사이버 위협 대응 조치 전략을 조직에 적용하기 전에 가상의 네트워크 아키텍처에서 적용시킨 후 평가 및 검증을 통해 공격을 목적으로 한 악의적인 정보가 적용되지 않도록 사전에 방어한다.
최근 코로나19 바이러스 감염병 유행으로 전 세계 다수 기업에서는 재택근무제도를 도입했다. 재택근무 경험자 중 절반 이상이 보안위협을 경험하였으며, 다수 기업에서는 자산정보를 보호하기 위해 사내 정보보안 강화에 더욱 중요해졌다. 재택근무를 하기 위해 근로자는 주로 가상사설망을 이용하여 업무를 수행한다. 재택근무제도의 활용도가 높아짐에 따라 재택근무 관련 사이버보안 위협은 증가하고 있다. 이러한 사이버 위협이 증가하고 있으며 가상사설망에서의 보안관제는 앞으로 매우 중요하다. 본 연구는 안전한 재택근무를 위해 가상사설망에서 발생하는 사이버위협에 대한 요소를 정리하여 효율적이고 체계적인 가상사설망을 활용한 보안 강화 방안에 대해 연구한다.
본 논문에서는 의료 정보 보호를 위한 위협요소를 제시한다. 의료 정보 시스템은 무결성, 기밀성을 기반으로 하는 접근제어가 필요하다. 본고에서는 이와 같은 요구사항을 만족시킬 수 있는 의료 정보의 특성 및 위협요소들에 대하여 조사 분석하고, 의료 정보 시스템 보안 정책 모델을 구현하기 위한 메커니즘을 제시한다.
소프트웨어의 보안속성이 중요해짐에 따라 소프트웨어의 개발 단계에서 설계상의 보안약점이나 구현 단계에서의 보안약점을 제거하는 작업이 강조되고 있다. 시큐어 소프트웨어를 개발하기 위해 제안된 마이크로소프트사의 위협 모델링 기법은 마이크로소프트사가 자체적으로 개발한 시큐리티 소프트웨어 개발 생명 주기(MS SDL, Security Software Development Lifecycle) 전반에 걸쳐 하나의 방법론으로 적용되고 있으며, 다른 유사한 위협 모델 기법들도 연구되고 있다. 본 논문에서는 위협 모델링 기법들에 대해 살펴보고, MS 위협 모델링 기법을 기반으로 인터넷 웹사이트 개발에 적용하여 MS 위협 모델링 기법의 분석 결과를 살펴본다.
웜, 바이러스, 해킹 등 아직 일어나지 않은 사이버 위협을 예측하여 소기 예·경보를 통해 능동적으로 방어할 수 있는 위협관리시스템(TMS; Threat Management System)이 보안업계의 새로운 관심분야로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 이 위협관리시스템의 개념과 기능에 대해 선명하고, 이를 통한 조기 경보의 방법을 논의하고자 한다.
스마트그리드 환경의 BEMS는 건물 내의 효율적인 에너지 관리를 위한 기술로서 기존의 BAS의 내부 네트워크을 이용하던 인프라에서 벗어나 더 많은 정보와 자동화된 전력 관리를 위한 외부 네트워크에 연동되어야 하므로 더 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 이에 본 논문에서는 BEMS의 시스템, 네트워크, 데이터, 관리 측면에서 발생 할 수 있는 보안 위협을 분석, 정의된 보안 위협을 차단하고자 그에 따른 요구사항 및 대응방안을 제시하고자 한다.
스마트폰의 보급률이 높아지고 많은 업무가 PC에서 스마트폰으로 옮겨 가면서 개인신상정보, 금융 정보와 같은 중요한 정보들도 함께 옮겨가고 있다. 최근에 이러한 중요한 정보들을 보호하기 위한 스마트폰 보안이 다양하게 연구되고 있다. 스마트폰의 휴대성 덕분에 사용자는 언제, 어디서나 다양한 업무를 수행할 수 있지만, 공격자도 마찬가지로 사용자에게 더욱 접근하기가 쉬워졌으며 스마트폰 사용자는 PC 환경보다 더욱 다양한 취약점에 처하게 되었다. 이러한 다양한 취약점 때문에 스마트폰을 겨냥한 다양한 종류의 공격 방법들이 생겨나고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 보안 위협으로써 네트워크, 악성코드, 훔쳐보기 공격 등의 위협이 개인정보 유출이나 금전적 손실과 같은 직접적인 피해로 이루어지기 쉬우므로 해당 위협들에 대해 설명하고, 해당 위협을 완화하거나 회피할 수 있는 사용자 중심적인 최신 기술 동향을 소개한다.
정보보안 (인터넷 혹은 사이버) 위협 레벨을 공지하기 위해 많은 정보보안 회사들은 위협 계수기(Threat Meter)를 개발하였다. 본 논문에서는 물리보안 장치들이 지능화되고 네트워크를 통해 감시 및 제어가 가능함에 따라 물리보안의 현재 위협 수준을 결정하는 물리보안 위협 계수기(PSTM: Physical Security Threat Meter)를 제안한다. 따라서 PSTM은 정보보안에서 사용하는 위협 계수기와 유사하다. 이러한 목적을 위해 물리보안 이벤트를 분석하고 가중치를 결정하였으며 복수의 보안이벤트 발생에 따른 이벤트 간 시간 연관성 영향을 고려하였다. 또한 위협 레벨을 결정하기 위한 기준 값 설정 방법과 이들 기준 값을 이용한 실용적인 PSTM을 제안하였다. 특히 출입문 제어기와 CCTV(비디오 분석기 포함)로 구성된 실험환경에서 PSTM을 제작하기 위한 구체적인 블록도와 구현과정을 보임으로써 제안된 기법이 실현 가능함을 보였다. 마지막으로 몇몇 실험 시나리오를 대상으로 실시한 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 PSTM이 물리보안 위협레벨을 적절히 공지함을 검증하였다.
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.
IoT(Internet of Things) 기기를 활용하는 분야가 증가함에 따라 스마트 팩토리, 스마트 그리드 등 융합환경이 발전되었으며, 융합환경이 상호연결되는 IoBE(Internet of Things Blended Environment)가 조성되고 있다. 그러나, IoBE 구성요소가 복잡해짐에 따라 공격 표면이 증가하고, 기존에 알려진 보안위협이 융·복합되어 새로운 형태의 보안위협인 복합위협(BT, Blended Threat)이 발생할 수 있다. BT는 다양한 보안위협이 복합적으로 연계되어 발생함에 따라 예측하여 대응하기에 기존 보안위협보다 상대적으로 어려우며, 이에 대응방안 간의 조합을 통해 보안위협에 유동적으로 대응하는 동적 보안 프레임워크가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 BT에 대한 대응방안 동적 조합 프레임워크를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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