• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.1-10
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• 2024

공격자들은 공격 대상인 IT 자산을 찾을 때 자신이 가지고 있는 유사한 취약점을 사용하는 경향이 있다. 따라서 IT 자산 중 표적이 될 수 있는 유사한 운영체제, 애플리케이션이 있을 때 이를 사전에 찾아내는 것이 중요하다. 본 논문은 효율적인 취약자산 관리 및 제로데이 대응을 위한 새로운 접근 방식을 제안한다. 해당 방법론은 클러스터링과 유사도 계산 결과를 기반으로 새로운 취약점이나 이미 발견된 취약점에 의해 감염될 가능성이 있는 IT 자산을 탐지하는 기능을 제공한다. 실험 결과, 수집된 전체 자산의 86%의 정확도로 클러스터의 목적에 맞게 분류되었으며, 무작위 자산을 선정하여 유사성 계산 실험을 한 결과 동일한 운영체제 및 서비스를 사용하는 자산이 나열됐다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.734-738
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• 2022

코로나 시대에서의 비접촉 기조 확산으로 인해서, 전자상거래 업계는 ux/ui를 보다 소비자친화적으로 변화시킴으로써 성장을 도모하고 있다. 전자상거래 시장은 몇년간 엄청난 성장을 거듭해왔고, 혁신에 혁신을 거듭하여 간편결제의 보편화를 이끌었다. 하지만 현재 IT업계에서는 loger4j 그리고 크로니움 브라우저 관련 제로데이 공격이 만연한 만큼, 보안에 대한 관심도가 높아진 상태이다. 전자상거래 상에서의 간편결제에서 보안이슈는 돈과 직결된 이슈이며, 그렇기 때문에 단순히 그의 UX/UI를 사용자 편의성 측면에서만 보아야하는가에 대해서 많은 의견이 있으며, 이는 이미 업계의 화두이다. 따라서 우리는 업계의 현황에 대해서 알아보면서, 사회적으로 이를 어떻게 바라보는지 그리고 이 이슈는 왜 어떻게 발생했고, 쉽게 해결될 수 없는지에 대해서 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.254-257
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• 2020

최근 악성코드에 의한 피해사례가 매년 증가하고 있다. 전통적인 시그니처 기반 안티바이러스 솔루션은 제로데이 공격이나 랜섬웨어처럼 전례가 없는 새로운 위협에 속수무책일 정도로 취약하다. 그럼에도 불구하고 많은 기업이 다중 엔드포인트 보안 전략의 일환으로 시그니처 기반 안티바이러스 솔루션을 유지하고 있다. 이에 응하고자 다양한 악성코드 분석기술이 출현해왔으며, 최근의 연구들은 부분 머신러닝을 이용하여 기존에 진행했던 시그니쳐 기반의 한계를 보완하고 노력하고 있다. 본 논문은 머신러닝을 이용한 바이러스 분석 모델과 머신러닝 알고리즘 중 GRU를 이용한 솔루션 시스템을 제안한다. 기존 DB Server를 통해 머신러닝을 학습 시키며 다양한 샘플과 형식을 이용하여 머신러닝을 학습하고 이를 이용해 새로운 악성코드, 변조된 악성코드의 탐지율을 높일 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.863-871
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• 2013

최근 정보통신 기술의 발전으로 국가 주요 핵심 기반시설(Critical National Infrastructure)의 제어시스템에 대한 개방형 프로토콜 적용 및 외부 시스템과의 연계 등이 점차 증가되고 있다. 이러한 추세는 국가 핵심 기반시설이 사이버 침해 및 공격에 따른 위협에 노출됨은 물론 사이버 테러 및 해킹, 바이러스 등에 의해 원격 조작 및 통제되는 경우 심각한 위험에 빠질 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 최근 IT분야의 화두로 떠오르고 있는 가상화(Virtualization)기술을 적용하여 기존 허니넷 시스템의 장점을 유지하면서 허니넷 시스템의 자원문제, 구축 및 운영관리 문제를 줄일 수 있는 가상 허니넷 모델을 제시하였다. 또한 공격의도 확인기반의 데이터 분석 및 수집기법, 포커스 지향(Focus-Oriented) 분석기법을 제시하여 운영비용을 최소화할 수 있는 가상 허니넷 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 기반으로 서비스 공격의도 확인 기반의 호스트 및 데이터 수집 기법, 네트워크 공격패턴 시각화 기법 등을 적용한 가상 허니넷 기반의 신종공격 탐지시스템인 Cybertrap을 설계하고 구현하였다. 또한, 제안된 시스템의 시험을 위한 테스트베드를 구축하였고, 일련의 실험을 통해 시스템의 기능 및 성능을 평가하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권2호
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• pp.39-46
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• 2021

최근 맬웨어에 의한 피해가 증가하고 있다. 기존의 시그니처 기반 안티 바이러스 솔루션은 제로 데이 공격 및 랜섬웨어와 같은 새로운 위협에 취약하다. 그럼에도 많은 기업은 문제점을 인식하고, 다중 엔드 포인트 보안 전략의 일부로 서명 기반 안티 바이러스 솔루션을 유지하고 있다. 본 논문에서는 차세대 안티 바이러스 솔루션으로 블록 체인과 딥 러닝 기술을 이용한 솔루션을 제안한다. 기존 DB 서버를 통해 업데이트되는 바이러스 백신 소프트웨어를 사용하여 탐지 유닛을 보완하고, 다양한 샘플과 형태를 사용하여 딥 러닝 용 DB 대신 블록 체인을 구성하여 신규 악성 코드 및 위조 악성 코드 탐지율을 높이는 방법을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.133-139
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• 2021

네트워크 기술의 비약적인 발전으로 모바일 디지털 콘텐츠 분야에서도 콘텐츠 보안 기술에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그동안 콘텐츠 보호는 불법 복제 방지, 인증 그리고 인증서 발급/관리 등에 한정되었지만, 여전히 비밀정보 공개나 인증의 측면에서 많은 취약점이 존재한다. 본 연구는 휴대전화 번호 또는 단말기 번호를 통한 콘텐츠 다운로드 권한의 이중 관리를 기반으로 콘텐츠에 대한 비밀정보를 강화하고자 한다. 또한 3단계 사용자 인증 프로세스를 바탕으로 디지털 콘텐츠가 안전하게 배포되도록 강인한 모바일 DRM(Digital Right Management) 시스템을 구축하여 재전송 공격을 방지하고자 한다. 그리고 불법 복제 차단 및 저작권 보호를 위하여 사용자 인증을 기반으로 1차/2차 프로세스 과정에서 블록체인 기반 콘텐츠 보안 강화에 대해 연구하였다. 또한 정상적인 사용자가 제3자에게 본인 소유의 콘텐츠를 재분배하여 비정상적으로 콘텐츠를 사용할 때에도 이를 위해 3단계에 걸친 최종적인 권한 발급을 통해 Client 인증 과정을 더욱 향상시켰다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.754-762
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• 2010

최근 악성 문서파일이 첨부된 이메일을 특정인에게 발송하여 중요자료를 절취하는 형태의 해킹사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 공격에는 공격 성공률 향상과 바이러스 백신의 탐지회피를 위해 주로 제로데이 취약점이 이용되고 있으며, 적절한 사회공학적 기법이 병행되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 조직으로 유입되는 이메일 첨부 문서파일에 대한 행위기반 악성문서 탐지기술이 적용된 이메일 백신 클라우드 시스템을 제안한다. 이메일에 포함된 문서파일을 추출하여 이메일 백신 클라우드 시스템에 전달하면, 백신 클라우드에서 시그니쳐 기반 분석 및 행위기반 분석을 통해 악성코드 포함 여부를 판단 후 악성코드를 제거한다. 행위분석 과정에서 의도하지 않은 실행파일 생성, 프로세스 실행, 레지스트리 엔트리 접근, 인터넷 접속시도 등이 발견되면 악성문서로 판단하게 된다. 본 논문에서 제시된 이메일 백신 클라우드 시스템은 악성문서 첨부 이메일의 유입을 효과적으로 차단함으로써 중요자료 유출 등의 각종 사이버테러 예방에 도움이 될 것으로 기대 된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1043-1052
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• 2020

시그니처 기반 악성코드 탐지는 제로데이 취약점을 이용하거나 변형된 악성코드를 탐지하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 N-gram을 이용하여 악성코드를 분류하는 연구들이 활발히 수행되고 있다. 기존 연구들은 높은 정확도로 악성코드를 분류할 수 있지만, Spectre와 같이 짧은 코드로 동작하는 악성코드는 식별하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 Spectre 공격 바이너리를 효과적으로 식별할 수 있도록 함수 단위 N-gram 비교 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘의 유효성을 판단하기 위해 165개의 정상 바이너리와 25개의 악성 바이너리에서 추출한 N-gram 데이터셋을 Random Forest 모델로 학습했다. 모델 성능 실험 결과, 25개의 Spectre 악성 함수의 바이너리를 99.99% 정확도로 식별했으며, f1-score는 92%로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.1003-1008
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• 2017

최근 몇 년간 사물인터넷은 중요한 연구적 관심을 끌어왔다. 새로운 IoT 기술이 널리 이용되기 위해서는 정보의 신뢰성과 보호가 전적으로 요구된다. IoT 시스템은 그 특성상 직접적인 접근이 쉬우므로 이로 인한 물리적인 보안에 매우 취약하다. SoC 기술의 발달과 함께 운영체제에 대한 기술도 많이 이루어졌으며 많은 새로운 운영체제가 소개되고 있다. 본 연구에서는 ARMv7 Thumb Architecture 하드웨어 플랫폼에서 동작하는 운영체제에 대한 취약성분석 결과에 대하여 기술하였다. 최근에 소개된 "Windows 10 IoT Core" 운영체제에 대하여, 연구를 통하여 개발된 침투코드를 특정 IoT 시스템에 이식시켜 Zero-Day Attack을 구현하였다. 결과의 침투코드에 대한 바이러스 검출 여부를 "virustotal" 사이트에 의뢰하여 유효성을 입증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1141-1149
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• 2020

산업제어망은 대부분 독립된 폐쇄망으로 설치 이후 장기적으로 운영되면서 OS가 업데이트 되지 않아 보안 위협이 증가하고 보안 취약성이 존재한다. 제로 데이 공격 방어에는 최신 패치 적용이 필수로 이루어져야 하지만 대규모 산업망에서는 물리적인 장치를 직접 다루는 특성으로 더 높은 실시간성과 무중단 운영이 요구되기 때문에 실 운영 중인 시스템에 적용하기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 신뢰로운 패치 적용을 위한 유틸리티사 고유의 패치 영향성 평가가 필요하다. 본 논문은 패치 시험에 대한 개념설계로부터 시스템 구현과 실증적용을 아우르고 있다. 패치 영향성 평가 방법론으로서 패치를 적용하기 전과 후의 시스템 고유 기능, 성능, 행위를 기반으로 시험 유형을 분류하고 반복 실험을 통해 패치의 안전성을 판정하는 최대 허용치를 제안하였다. 이후 산업제어망에 직접 적용한 결과 99.99% 가용성을 보장하면서 OS패치가 업데이트 되었다.