사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.
최근 인터넷 기술의 급격한 발전으로 정보화 저변 확대라는 긍정적 측면과 함께, 이를 이용한 악의적인 행위들이 지속적으로 일어나고 있어 사회 전 영역에 걸쳐 피해가 속출하고 있다. 특히 악의적인 용도를 위해 제작되는 악성코드의 폐해가 날이 갈수록 급증하고 있고, 또한 개인정보 유출, 해킹, 피싱 등의 응용범죄의 기본수단이 되어가고 있다. 본 논문에서는 이러한 악성코드들을 효과적이고 단계적으로 분석, 탐지할 수 있는 기술에 관하여 기술한다. 본 연구는 악성코드의 은닉도와 악의적 기능 시그너처를 추출함으로서 기존의 악성코드들 뿐 아니라 새로운 악성코드와 변종들에 대해서도 능동적으로 대처할 수 있다.
최근 인터넷 상에서 봇넷을 이용한 사이버 공격이 증가하고 있으며, 이러한 공격들은 금전적 이득을 목적으로 하고 있어 범죄화 양상을 보이고 있다. 봇넷을 이용하는 사이버 공격으로는 스팸 발송, 분산서비스 거부(DDoS) 공격, 악성코드 및 맬웨어(malware) 전파, 피싱, 개인정보 유출 등이 있다. IRC나 HTTP 봇넷과 같은 중앙 봇넷은 그 탐지나 완화 방법의 연구가 다수 존재하지만, P2P 봇넷에 대한 연구는 아직 초기 단계이다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 공격의 능동적 분석에 활용되는 허니넷을 이용하여 P2P 기반 Storm 봇 중의 하나안 Peacomm 봇이 발생시키는 트래픽을 분석하였다. 그 결과 Peacomm 봇이 P2P를 통해 광범위한 외부 네트워크의 좀비를 대상으로 다량의 UDP 패킷을 발생시키는 것을 확인하였다. 또한 이를 통해 Peacomm 붓이 봇넷의 규모를 유지하거나 확장한다는 것을 알 수 있었다. 이는 P2P 봇넷을 탐지하고 완화시킬 수 있는 대응기술 마련의 기초로써 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 컴퓨터 통신 기술이 발달함에 따라 대부분의 정보 서비스가 온라인으로 이루어지고 있으며, 온라인 정보들의 가치 또한 높아지고 있다. 그러나 정보 기술의 발달과 더불어 이를 공격하기 위한 다양한 공격 기법들도 생기고 있으며, 이러한 공격으로부터 안정한 온라인 서비스를 제공하기 위해서 일반적인 ID/Password 방식의 정적인 Password를 이용하는 것이 아니라 매번 새로운 Password를 생성하는 OTP를 이용하게 되었다. 현재는 OTP 토큰을 이용한 2-Factor OTP 생성 방식이 주로 이용되고 있다. 그러나 2-Factor 인증 방식은 OTP 토큰의 분실 또는 도난과 같은 물리적 공격에 대한 방어책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 HMAC을 이용한 3-Factor 인증 방식을 제안하며, 이와 함께 제안한 인증 방식에 대한 안전성을 평가한다.
최근 다양한 웹 서비스와 어플리케이션들이 사용자에게 제공되고 있다. 이러한 서비스들은 인증된 사용자에 한해서 서비스를 제공하기 때문에 사용자는 매번 서비스 별로 인증을 수행해야 하는 불편함을 겪고 있다. 이러한 불편함을 해결하기 위해 $3^{rd}$ Party 어플리케이션이 웹 서비스에 대하여 제한된 접근 권한을 얻을 수 있게 해주는 OAuth(Open Authorization) 프로토콜이 등장하게 되었다. 이러한 OAuth 프로토콜은 사용자에게 편리하고 유연한 서비스를 제공한다. 그러나 OAuth 2.0 프로토콜에서는 재전송 공격, 피싱 공격, 위장 공격 취약점이 발생할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 OAuth 2.0 프로토콜의 보안성 향상을 위하여 E-mail인증을 통해 Resource Owner를 인증 후 Access Token 발급을 할 수 있는 방법을 제안한다.
인터넷 환경에서 스팸의 범람은 개인 정보의 유출, 피싱에 의한 금전적 손해, 무분별한 유해 콘텐츠의 유통 등 심각한 사회 문제를 야기하고 있다. 또한 사회적 통제를 필요로 하는 유해 정보를 무차별적으로 유통시키는 스팸의 형태와 기술이 갈수록 다양해지고 있다. Bag-of-Words 모델을 이용한 학습 기반 스팸 분류 방법은 현재까지의 연구 중에서 가장 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나 이 방법은 분류 모델 학습 과정에서 사용된 키워드의 출현 정보만으로 스팸 문서를 분류하기 때문에 최근 흔히 발견할 수 있는 스팸 차단 회피 방법에 대한 대처 능력이 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 문서에서 등장하는 반복 단어의 특징을 이용한 스팸 문서 탐지 방법을 제안한다. 최근 대부분의 스팸 문서에서는 노출하고자 하는 스팸 문구를 반복하는 경향이 있으며, 이는 스팸 문서를 판별하는 기준으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 단어 반복의 특징을 표현할 수 있는 6개의 변수를 정의하고 이를 분류 모델 생성을 위한 속성으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 스팸 탐지 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터와 이메일 데이터를 이용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 진행하였고, 결과 분석을 통해 제안 방법이 우수함을 확인하였다.
디지털 기술의 발전, 스마트폰 보급의 확대, 코로나19 사태 등으로 인한 스마트폰 사용이 급속히 증가하여 스마트폰 과의존과 인터넷 과의존이 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 스마트폰 과의존 문제의 해결방안 중 하나로 정부 및 민간기업에서는 스마트폰 과의존 방지 애플리케이션을 출시하고 있다. 하지만 스마트폰 과의존 방지 애플리케이션의 효용성에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내에서 서비스되고 있는 25개의 애플리케이션을 분석대상으로 선정하고 FGI 조사방법을 활용하여 스마트폰 과의존 방지 애플리케이션에 대해 기능적, 서비스적 측면에서 평가를 진행하여 문제점을 파악하고 개선방안을 제안한다. 연구결과 기능 평가에서 불법/유해 앱/웹사이트 차단, 스마트폰 이용시간 제한, 스마트폰 이용현황 모니터링의 기능은 대부분의 애플리케이션에서 서비스되고 있어 기본적인 기능이라 볼 수 있었으며 이에 따른 만족도 점수도 높게 평가되었다. 그러나 일부 애플리케이션에서 서비스하고 있는 위치 확인, 스몸비 방지, 몸캠피싱 방지 등의 기능은 효용성은 높으나 수행 정확성이 떨어져 점수가 낮게 평가되었다. 서비스 제공 주체별로 분류하여 보면 정부제공 애플리케이션은 기능들의 정확한 수행 및 사용 편의성 제고가 필요하고, 사용 수준의 스펙트럼을 보다 넓게 고려하여 서비스를 개선할 필요가 있다. 통신사 제공 애플리케이션은 타 통신사와의 연계와 스마트폰 외 스마트기기와의 호환성을 개선할 필요가 있다. 기타 민간 기업 제공 애플리케이션은 서비스, 유지보수의 향상을 위하여 상담원, 챗봇 상담과 같은 AS채널의 개설이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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