통신 기술이 발달하고, 네트워크 환경 또한 다양해짐에 따라 통신 사용자들에 대한 사이버 위협 또한 다양해졌다. 패턴인식 기술과 기계학습에 기반한 침입탐지 기술은 새롭게 보고되는 수많은 사이버 공격들에 대응하기 위해 등장하였다. 기계학습 기반의 IDS는 낮은 오탐률과 높은 효율성을 요구하며, 이러한 특징은 데이터셋을 구성하는 방법론에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 패턴인식 기반 트래픽 분석을 수행하기 위한 데이터셋을 구성할 때 고려해야할 주안점에 대해 논하며, 현실의 사이버 위협 상황을 잘 반영할 수 있는 데이터셋을 도출하는 방법을 모색한다.
국내에서 가장 폭넓게 사용되는 모바일 운영체제인 안드로이드는 수 많은 악성코드에 대한 위협 속에 있다. 그 중에서 가장 위협적인 공격은 루트 권한을 획득하는 악성코드이다. 따라서 본 연구는 가상화 환경을 통해 안드로이드 시스템에서 실존하는 루트 권한 획득을 탐지하는 시스템을 소개 하고 있다. 이를 위해 CPU 제조사에서 제공하는 가상화 기반 기술을 활용하였으며 결과적으로 시스템 상에서 루트 권한으로 동작하는 프로세스를 감지할 수 있었다.
현재 IT기술과 자동차기술을 융합한 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있으며 많은 새로운 서비스 모델들이 개발 중에 있다. 지능형자동차에 대한 개발이 활발하게 이루어지면서 자동제어 센서를 이용한 다양한 서비스가 제공이 되고 있다. 이러한 지능형 자동차가 자동제어센서를 이용한 서비스가 제공되면서 다양한 보안위협 요소가 도출되고 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 외부에서 자동제어센서에 침입하여 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고 지능형 자동차의 보안 솔루션의 모델에 대한 기법을 제안하고자 한다. 솔루션 모델의 경우 네트워크 침입 탐지 및 방지시스템을 이용한 기법으로 제안한다.
스마트폰 시장이 급속하게 성장함에 따라 보안위협도 동시에 증가하고 있다. 가장 큰 스마트폰 보안위협 중 하나는 스마트폰 마켓에 안전성이 검증되지 않은 어플리케이션이 유통되고 있다는 점이다. 안드로이드 마켓의 경우 어플리케이션 검증을 수행하지 않아 악성 어플리케이션이 유통되고 있는 상황이다. 이와 같이 마켓을 통해 유포되는 악성 어플리케이션에 대응하기 위해서는 안드로이드 어플리케이선의 악성 행위 여부를 탐지할수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 안드로이드 어플리케이션의 악성행위를 탐지할 수 있는 분석 방법을 제안하고 구현내용을 소개하고자 한다.
PDoS (Path-based DoS) 공격은 J. Deng에 의해 처음 소개된 DoS 공격의 하나이다. PDoS 공격은 Base Station을 향해 대량의 bogus 패킷을 경로상에 플러딩하여 경로상에 있는 중간 노드들의 배터리 파워를 빠르게 소모를 시켜 수명을 단축시킨다. 그 결과 경로상의 중간 노드들은 수명을 마치게 되어 경로가 마비시켜 전체적으로 네트워크를 마비시킨다. 이런 PDoS 공격을 탐지하기 위해 J. Deng의 one-way hash function을 이용한 탐지방식은 매우 효율적이다. 하지만 공격자가 compromised node을 사용할 경우 이 탐지 기법은 소용이 없어진다. compromised node는 특성상 특별하게 눈에 띄는 비정상 행위를 하지 않는 이상 일반 노드와 구분하기가 힘들며 공격자에 의해 다른 여러 공격에 이용되어 무선 센서 네트워크 보안에 큰 위협이 된다. 이에 본 논문에서는 무선 센서 네트워크상에서 PDoS 공격을 야기하는 compromised node를 탐지하는 방법을 제안한다.
인터넷 사용 증가로 인한 통신망에 대한 위협은 갈수록 증대되고 있다. 이에 대한 방안으로 많은 보안장비들이 개발되어 설치되고 있으며, 침입차단시스템에 이어 근래에는 침입탐지시스템에 대한 연구와 개발이 활성화되고 있다. 그러나, 네트워크의 규모가 커지고, 관리 대상 시스템의 수가 방대해짐에 따라 현재의 단일 네트워크 단위의 관리로는 해결이 어렵다. 본 논문에서는 IETF에서 진행되고 있는 PBNM(Policy-Based Network Management) 기술을 도입하여 대규모의 네트워크의 보안을 관리하기 위한 통합 침입탐지시스템(Integrated Intrusion Detection System:IIDS)을 설계한다. 통합 침입탐지시스템은 다수의 침입탐지 에이전트로 구성되어 있으며, 시스템의 요구사항과 기능별 요소들에 대하여 기술하고 있다.
지난 7.7 DDoS(Distributed Denial of Service), 3.3 DDoS 대란을 통해서 보여주듯 DDoS 공격이 네트워크 주요 위협요소로 매우 부각되고 있으나, 공격에 대해서 실시간으로 감지하고 대응하기에 어렵다. 그리고 현재 여러 분야에서 매우 많은 용도로 사용되는 SMS(Short Message Service)도 DDoS 공격 수단으로 사용되어 이동전화 시스템에 큰 혼란을 야기할 수 있다. 기존의 Bloom Filter 탐지 기법은 구조가 간단하고 실시간 탐지가 가능한 장점을 갖지만 오탐지율에 대한 문제점을 가진다. 본 논문에서는 목적지 기반의 다중의 해시함수를 사용한 Counting Bloom Filter 기법을 이용하여 임계치 이상 카운트된 동일한 목적지로 발송되는 SMS에 대하여 공격으로 탐지하고 SMSC에 통보하여 차단시키는 시스템을 제안한다.
버퍼오버플로우 취약점은 컴퓨터 및 네트워크가 발전한 이래로 시스템 보안을 위협하는 가장 큰 문제점이었고, 현재 인터넷 웹과 결합된 형태로 발전하면서 그 문제점은 더욱 심각해 감에 따라 근본적으로 버퍼오버플로우를 방어할 수 있는 방법이 시급하다. 그러나 아직까지 효과적으로 버퍼오버플로우 공격을 탐지할 수 있는 방법이 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 디버깅 프로그램인 strace를 이용하여 버퍼오버플로우 공격을 효과적으로 탐지할 수 있는 방법을 기술한다. strace를 이용한 버퍼오버플로우 탐지 방법은 호스트 기반의 침입 탐지 시스템에 효과적으로 적용될 수 있을 것이다.
인터넷 활용이 다양해짐에 따라서, 사이버 상의 특정 조직에 대한 표적공격에서부터 불특정 다수에 대한 공격까지 불법적인 경로를 통해 목적을 달성하거나 금전적인 이득을 취하기 위한 사이버 공격기법은 갈수록 그 경로가 다양해지고 치밀해지고 있다. 스마트폰의 등장과 함께 휴대용 기기의 사용은 급증하였고, 휴대성과 편리성은 많은 사람들의 서비스 이용환경을 데스크톱환경에서 이동환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경의 변화는 보안위협 경로를 확장시킨다. 지능적이고 다양해진 보안 위협으로부터 조직의 시스템에 대한 통합적 가시성을 확보하는 일은 위협에 대비할 수 있는 방법을 제공할 수 있게 된다. 본 연구에서는 보안위협이 될 수 있는 상황을 탐지하기 위해서 조직의 특성에 맞는 보안정책을 수립하는 방법에 대해 정리하고 이에 따른 보안 관제와 운영을 할 수 있는 시스템 설계 방법을 제안하고자 한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 서비스가 활발히 이루어지면서, 가상화 기술에 대한 보안이슈가 급부상하고 있다. 클라우드 서비스는 가상화 기술을 사용하는데 복수의 가상 운영체제가 구동되는 환경을 제공하는 하이퍼바이저 역할이 중요하다. 특히, 여러 Guest OS의 사용으로 인해 서버의 자원을 공유하는 측면에서 보안 위협이 발생 가능하다. 본 논문에서는 외적인 보안위협이 아닌 가상화의 내적 영역에서 발생 가능한 위협에 대해 대응할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 내부에서 발생하는 트래픽에 대한 로그 수집과 분석을 통해 이상트래픽을 판별하여 기존의 시스템이 탐지하지 못하는 가상화 내부트래픽에 대한 보안위협을 해결한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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