• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.195-196
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• 2023

코로나19로 인한 비대면 사회의 발전으로 일반인들의 IT이용이 증가하였고, 우크라이나 전쟁이 장기화됨에 따라 주요 기반시설 및 글로벌 기업을 대상으로 대규모 사이버 공격 시도가 증가할 것으로 전망된다. 사이버 공격에는 대부분 악성코드가 활용이 된다. 본 논문에서는 2022년 및 2023년 1분기 중 사이버공격에 많이 활용된 악성코드들의 특징과 동향을 파악한다.

• 정보보호학회지
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• 제19권6호
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• pp.22-31
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• 2009

최근의 컴퓨터 통신 기술은 인터넷 기반으로 이루어지고 있으며 정치 경제 문화 등 사회 전 분야에 있어서 주요 기반 인프라를 구축하는데 없어서는 안 되는 핵심 요소 기술로 자리 잡았다. 이러한 인터넷상에서 기존의 악성코드와는 차별화되는 외부 공격자의 명령 제어를 받는 악성 네트워크인 봇넷이 인터넷 서비스의 보안 위협으로 등장하게 되었다. 최근의 봇넷은 매우 빠르게 진화하고 있으며 봇넷을 이용한 스팸 메일, 개인 정보 탈취, 금품 갈취형 분산 서비스 거부 공격 등은 사이버상의 공격을 주도하는 주요 이슈로 부상하였다. 본 연구에서는 이러한 봇넷의 악성 행위 동향과 함께 이에 대응할 수 있는 기술에 대해서 방향을 제시하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제18권3호
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• pp.27-35
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• 2018

공인인증서는 개인을 증명하거나 통신간의 위변조 등을 방지하기 위하여 공인인증기관에서 발행하는 전자화된 정보로써 사이버 상의 인감도장이라 할 수 있다. 공인인증서는 암호화 된 파일의 형태로 PC 및 스마트폰에 저장되어 인터넷뱅킹 및 스마트뱅킹 서비스를 이용할 때 개인을 증명하기 위해 사용하기 때문에 외부로 유출될 경우 위험할 수 있다. 급증하는 안드로이드 기반 악성 어플리케이션 중 파일로 존재하는 공인인증서와 개인정보 등을 외부의 서버에 전송하는 악성 어플리케이션 또한 발견되고 있다. 본 논문은 공인인증서 탈취 악성코드를 사전에 판단하여 차단하기 위해 안드로이드 기반 동적 분석 도구인 DroidBox를 이용하여 공인인증서 외부 유출행위 여부를 판단하는 방안을 제안한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.3-17
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• 2021

APT(advanced persistent threat) 공격이란 잠행적이고 지속적인 컴퓨터 해킹 프로세스들의 집합으로 특정 실체를 목표로 행해지는 공격이다[1]. 이러한 APT 공격은 대개 스팸 메일과 위장된 배너 광고 등 다양한 방식을 통해서 이뤄진다. 대부분 송장, 선적 서류(Shipment Document), 구매 주문서(P.O.-Purchase Order) 등으로 위장한 스팸 메일을 통해 유포되기 때문에 파일 이름도 동일하게 위와 같은 이름이 사용된다. 그리고 이러한 정보탈취형(Infostealer) 공격이 가장 2021년 2월 첫째 주 가장 많이 발견된 악성 코드였다[2]. Content Disarm & Reconstruction(이하 CDR)은 백신, 샌드박스에서 막아내지 못한 보안 위협에 대하여 파일 내 잠재적 보안 위협 요소를 원천 제거 후 안전한 파일로 재조합하여 악성코드 감염 위험을 사전에 방지할 수 있는 '콘텐츠 무해화 & 재조합' 기술이다. 글로벌 IT 자문기관 '가트너(Gartner)'에서는 첨부파일 형태의 공격에 대한 솔루션으로 CDR을 추천하고 있다. Open source로 공개된 CDR 기법을 사용하는 프로그램으로 'Dangerzone'이 있다. 해당 프로그램은 대부분의 문서 파일의 확장자를 지원하지만, 한국에서 많이 사용되는 HWP 파일의 확장자를 지원하지 않고 있다. 그리고 Gmail은 악성 URL을 1차적으로 차단해주지만 Naver, Daum 등의 메일 시스템에서는 악성 URL을 차단하지 않아 손쉽게 악성 URL을 유포할 수 있다. 이러한 문제점에서 착안하여 APT 공격을 예방하기 위한 HWP 확장자를 지원하는 'Dangerzone' 프로그램, Naver, Daum 메일 내 URL 검사, 배너형 광고 차단의 기능을 수행하는 Chrome extension을 개발하는 프로젝트를 진행했다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.27-35
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• 2021

인터넷이 발달함에 따라, IoT, 클라우드 등과 같은 다양한 IT 기술들이 개발되었고, 이러한 기술들을 사용하여 국가와 여러 기업들에서는 다양한 시스템을 구축하였다. 해당 시스템들은 방대한 양의 데이터들을 생성하고, 공유하기 때문에 시스템에 들어있는 중요한 데이터들을 보호하기 위해 위협을 탐지할 수 있는 다양한 시스템이 필요하였으며, 이에 대한 연구가 현재까지 활발히 진행되고 있다. 대표적인 기술로 이상 탐지와 오용 탐지를 들 수 있으며, 해당 기술들은 기존에 알려진 위협이나 정상과는 다른 행동을 보이는 위협들을 탐지한다. 하지만 IT 기술이 발전함에 따라 시스템을 위협하는 기술들도 점차 발전되고 있으며, 이러한 탐지 방법들을 피해서 위협을 가한다. 지능형 지속 위협(Advanced Persistent Threat : APT)은 국가 또는 기업의 시스템을 공격하여 중요 정보 탈취 및 시스템 다운 등의 공격을 수행하며, 이러한 공격에는 기존에 알려지지 않았던 악성코드 및 공격 기술들을 적용한 위협이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 알려지지 않은 위협을 탐지하기 위한 이상 탐지와 오용 탐지를 결합한 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안한다. 두 가지 탐지 기술을 적용하여 알려진 위협과 알려지지 않은 위협에 대한 탐지가 가능하게 하였으며, 기계학습을 적용함으로써 보다 정확한 위협 탐지가 가능하게 된다. 오용 탐지에서는 Classification based on Association Rule(CBA)를 적용하여 알려진 위협에 대한 규칙을 생성하였으며, 이상 탐지에서는 One Class SVM(OCSVM)을 사용하여 알려지지 않은 위협을 탐지하였다. 실험 결과, 알려지지 않은 위협 탐지 정확도는 약 94%로 나타난 것을 확인하였고, 하이브리드 침입 탐지를 통해 알려지지 않은 위협을 탐지 할 수 있는 것을 확인하였다.