최근에는 대부분의 인터넷 공격은 악성코드(Malware)에 의한 잘 알려지지 않은 제로데이 공격 형태가 주류를 이루고 있으며, 이미 알려진 공격유형들에 대해서 탐지하는 오용탐지 기술로는 이러한 공격에 대응하기가 어려운 실정이다. 또한, 다양한 공격 패턴들이 인터넷상에 나타나고 있기 때문에 기존의 정보 보호 기술로는 한계에 다다르게 되었고, 웹기반 서비스가 보편화됨에 따라 인터넷상에 노출된 웹 서비스가 주공격 대상이 되고 있다. 본 논문은 인터넷상의 트래픽 유형을 분류하고, 각 유형에 따른 이상 징후를 탐지하고 분석할 수 있는 비정상행위공격 탐지기술(Anomaly Intrusion Detection Technologies)을 포함하고 있는 위협관리 시스템(Threat Management System)을 제안한다.
인터넷이 생활과 밀접하게 연결되면서 인터넷에 대한 공격이 엄청난 피해를 야기시킬 수 있게 되었다. 웜은 스스로를 복제하여 인터넷 상의 취약한 호스트들을 공격하여 여러가지 피해를 야기시키고 있다. 웜을 탐지하고 방어하기 위해 inbound/outbound 스캔률 검사, 웜 시그니처 검사와 같은 네트워크 기반 침입탐지 방법과 웜 생성 파일 검사, 파일 무결성 검사와 같은 호스트 기반 침입탐지 방법이 제안되었다. 하지만 단일 시스템에서의 웜 탐지는 한계가 있을 뿐만 아니라 대응에 있어서도 더딜 수 밖에 없다. 본 논문에서는 웜 탐지 시스템을 분산 배치시킴으로써 탐지의 정확성을 확보하였고 웜 경보를 모든 웜 탐지 시스템에 송신함으로써 대응에 있어 신속성을 제공해준다. 뿐만 아니라 취약성 데이터베이스를 통해 최신으로 갱신만되어 있다면 제로데이 공격에도 대응할 수 있는 메커니즘을 제공한다.
APT(Advanced Persistent Threat)공격은 기관, 기업의 정보통신 설비에 대한 중단 또는 핵심정보의 획득을 목적으로 장기간 IT인프라, 업무환경, 임직원 정보 등의 다양한 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 제로데이 공격, 사회공학적기법 등을 이용하여 공격을 실행한다. 악성 시그니처 탐지 등의 단편적인 사이버 위협대응 방법으로는 APT 공격과 같이 고도화된 사이버 공격에 대응하기 어렵다. 본 논문에서는 APT 공격 대응 방안 중 하나로 이종 시스템 로그(Heterogeneous System Log)를 빅데이터로 활용하고, 패턴기반 탐지 방법과 이상 징후 탐지 방법을 병합하여 사이버 침해시도를 탐지하는 모델을 제시하고자 한다.
클라우드 컴퓨팅 기반 사물인터넷 환경은 급격히 증가하는 통신량, 기종 간 이질성, 지연 시간과 같은 문제점으로 인해 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 분산 모델을 통해 클라우드 컴퓨팅 환경에 집중된 네트워크 또는 컴퓨팅 파워를 분산시키는 포그 컴퓨팅 (Fog Computing) 또는 에지 컴퓨팅 (Edge Computing)을 활용하는 것이다. 그러나 이 분산형 네트워크의 단점을 보완하기 위해 사물인터넷 (IoT, Internet of Things)과 가장 가까이 존재하는 네트워크 모델로써 미스트 컴퓨팅 (Mist Computing)이 탄생하였다. 그러나 다양한 프로토콜에 의해 통신이 이루어지는 사물인터넷 환경에는 수천 가지 제로데이 공격이 존재한다. 이 공격들의 대부분은 이전에 알려진 공격의 작은 변형체이다. 이러한 공격을 효과적으로 막기 위해 사물인터넷 환경에서의 침입 탐지 시스템은 지능적이어야 한다. 따라서 본 논문에서는, 미스트 컴퓨팅 환경에서 새로운 또는 지속적으로 변화하는 사물인터넷 대상 공격을 효과적으로 방어하기 위한 인공지능 기반 침입 탐지 시스템을 제안한다.
최근 IoT, 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전하면서 IoT 디바이스를 감염시키는 악성코드와 클라우드 서버에 랜섬웨어를 유포하는 신종 악성코드가 등장하여 보안 위협이 증가하고 있다. 본 연구에서는 기존의 시그니처 기반의 탐지 방식과 행위기반의 탐지 방식의 단점을 보완할 수 있도록 난독화된 스크립트 패턴을 분석하여 점검하는 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 탐지 기법은 웹사이트 통해 유포되는 악성 스크립트 유형을 분석하여 유포패턴을 도출한 후, 도출된 유포패턴을 등록하여 점검함으로써 기존의 탐지룰 기반의 탐지속도를 유지하면서도 제로데이 공격에 대한 탐지가 가능한 악성 스크립트 패턴분석 기반의 악성코드 탐지 기법이다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위해 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 이를 통해 총 390개의 악성 웹사이트를 수집, 분석에 의해 도출된 10개의 주요 악성 스크립트 유포패턴을 실험한 결과, 전체 항목 평균 약 86%의 높은 탐지율을 보였으며, 기존의 탐지룰 기반의 점검속도를 유지하면서도 제로데이 공격까지도 탐지가 가능한 것을 실험으로 입증하였다.
오늘날 빠른 정보화로 인한 역기능의 발생으로 인하여 침입탐지, 침입차단 및 방지 시스템들의 다양한 보안 솔루션을 도입하여 사용하고 있다. 하지만 제로 데이 공격과 같이 빠르게 확산될 경우 보안 장비에 빠르게 정책을 적용해야 하지만 보안 장비마다 각기 다른 접근 및 제어 형식으로 인하여 빠르게 대처하고 있지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 한번의 정책 주입으로 대규모 네트워크에 설치되어 있는 보안 장비 및 네트워크 장비에 보안정책을 주입 시킬 수 있는 일괄 보안정책 관리 시스템에 대한 설계 및 구현에 대하여 논하고자 한다.
인터넷에서 발생하고 있는 심각한 문제의 대부분이 멀웨어(Malware)로 인하여 발생하고 있으며, 전 세계적으로 전파되고 그 영향은 점점 악화되고 있다. 이 악성소프트웨어는 점점 더 복잡하여 지고 있으며, 이에 따라 멀웨어에 대한 분석도 어렵게 되고 있다. 그러므로 멀웨어 탐지 기술 및 그 특징에 대한 분석이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 효과적인 멀웨어에 대한 탐지 및 대응기법 수립을 위하여 인터넷 멀웨어를 분류하기 위한 방법과 탐지 기법에 대하여 분석 및 고찰하고자한다. 또한 제로-데이 공격에 대응하고자 개발된 ZASMIN(N(Zero-day Attack Signature Manufacture Infrastructure) 시스템의 특징에 대하여도 간략히 기술한다.
최근, Verizon(2010), 농협(2011), SK컴즈(2011), 그리고 3.20 사이버 테러(2013)와 같이 소중한 정보가 누출되고 자산에 피해가 발생한 후에야 보안 공격을 인지하는 APT (Advanced Persistent Threat) 공격 사례가 증가하고 있다. 이러한 APT 공격을 해결하고자 이상 행위 탐지 기술 관련 연구가 일부 진행되고 있으나, 대부분 알려진 악성 코드의 시그너쳐 기반으로 명백한 이상 행위를 탐지하는데 초점을 맞추고 있어서, 장기간 잠복하며 제로데이 취약점을 이용하고, 새로운 또는 변형된 악성 코드를 일관되게 사용하는 APT 공격에는 취약하여, 미탐율이 굉장히 높은 문제들을 겪고 있다. APT 공격을 탐지하기 위해서는 다양한 소스로부터 장기간에 걸쳐 대규모 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 기술과, 데이터를 수집 즉시 실시간 분석하는 기술, 그리고 개별 공격들 간의 상관(correlation) 분석 기술이 동시에 요구되나, 기존 보안 시스템들은 이러한 복잡한 분석 능력이나 컴퓨팅 파워, 신속성 등이 부족하다. 본 논문에서는 기존 시스템들의 실시간 처리 및 분석 한계를 극복하기 위해, 패스트 데이터 기반 실시간 비정상 행위 탐지 시스템을 제안한다.
최근 악성코드 및 바이러스 등으로 사용자 PC가 위협받고 있다. 특히, 제로데이 공격 등 알려지지 않은 공격들이 끊임없이 나오고 있어, 사용자 PC는 더 이상 안전하다고 확신하기 어려운 환경이 되었다. 따라서 인터넷 서비스의 이용에 있어서, 안전성이 보장되지 않은 PC를 이용하는 사용자가 기존의 인증 프로토콜을 이용하여 사용자를 인증할 경우, 인증 정보의 도난 및 중간자 공격 등 다양한 위협을 받을 수 있다. 또한 메모리 해킹등과 같은 공격을 당할 경우, 사용자는 자신의 PC가 감염되었는지 인지하기조차 어려운 상황에 놓이게 된다. 따라서 본 논문은 QR-Code와 통신기능이 가능한 스마트 기기를 활용한 안전한 QR-Login 사용자 인증 프로토콜을 설계하고, 인터넷 서비스 이용 시 중요정보의 안전성 보증을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통하여 사용자는 알려지지 않은 공격으로부터 PC가 위협받는 경우에도 사용자의 중요정보를 보호할 수 있고, 금융거래와 같은 민감한 거래 시에도 안전하게 거래를 할 수 있다.
본 논문에서는 IEC 61850 기반 자동화 변전소 네트워크에서의 이상 징후 탐지를 위한 MMS/GOOSE 패킷 정상행위 프로파일링 방법을 제안한다. 기존에 주로 사용되고 있는 시그니처(signature) 기반의 보안 솔루션은 제로데이(zero-day) 취약점을 이용한 APT 공격에 취약에 취약할 수밖에 없다. 최근 제어시스템 환경에서의 이상 탐지(anomaly detection) 연구가 이뤄지고 있지만, 아직까지 IEC 61850 변전소 환경에서의 이상 탐지에 대한 연구는 잘 알려져 있지 않다. 제안하는 기법은 MMS/GOOSE 패킷에 대한 3가지 전처리(3-phase preprocessing) 방법과 one-class SVM 알고리즘을 이용한 정상 행위 모델링 방법을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 IEC 61850 변전소 네트워크에 대한 APT 공격 대응 솔루션으로 활용될 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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