본 연구는 즉시 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템의 취약점 평가 방안 및 시간의 경과에 따른 위험의 크기를 정량적으로 파악하는 것이다. 연구 대상은 상용 OS가 탑재된 계측제어시스템의 취약점 발견과 영향의 크기이다. 연구에서는 즉각 취약점 조치가 힘든 디지털 계측제어시스템의 취약점 분석 및 조치방법을 연구함으로써, 계측제어시스템이 존재하는 핵심기반시설의 전체적인 사이버보안 위험과 취약점을 정량적으로 파악하는 것이다. 본 연구에서 제안한 확률론적 취약점 평가 방안은 즉각적인 취약점 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템에서 취약점 패치 우선 순위 및 패치가 불 가능시 수용 가능한 취약점의 임계값 설정, 공격 경로에 대한 파악을 가능하게 하는 모델링 방안을 제시한다.
본 논문에서는 기존 보안관제의 한계점을 살펴보고, 효율적인 모니터링을 위한 취약점 데이터베이스 기반의 새로운 보안관제 모델과 그 효과성을 연구한다. 제안한 모델은 로그 탐지를 위한 정보보호 장비, 취약점 데이터베이스, 탐지 로그와의 연동 결과를 시각화하여 제공하는 대시보드로 구성하였다. 모델의 평가는 사전에 구축한 가상 인프라에서 모의공격 시나리오를 설정하여 효과를 분석하였으며, 기존의 방식과 달리 자산이 가지고 있는 보안 취약점에 특화된 공격 위협에 신속히 대응할 수 있고 취약점 데이터베이스와 연계한 보안관제로 탐지 규칙 간의 중복을 발견하여 최적의 탐지 규칙을 작성할 수 있음을 확인하였다.
소프트웨어가 산업 및 사회전반으로 저변을 확대함에 따라 소프트웨어의 취약점으로 인한 위험이 증가하고 있으며, 소프트웨어의 취약점을 악용하는 사례도 빈번하게 나타나고 있다. 스마트 퍼징은 이러한 소프트웨어 취약점을 발견하기 위한 자동화된 방법이다. 그러나 스마트 퍼징을 위해서는 우선 퍼징을 수행하고자 하는 대상 소프트웨어에 대한 데이터 모델을 생성해야하며, 데이터 파일 및 소프트웨어 자체에 대한 분석이 필요하기 때문에 많은 자원이 소모된다. 따라서 효율적인 스마트 퍼징을 위해서 데이터 모델을 자동으로 생성하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터 입력 파일에 대한 분석을 통해서 스마트 퍼징을 위한 데이터 모델을 자동으로 생성하기 위한 프레임워크를 제안하고 이를 구현함으로서 소프트웨어 취약점 발견에 도움을 줄 것으로 기대한다.
현재 개인정보보호법 및 정보보안에 대한 중요한 이슈가 되고 있다. 데이터 유출사고의 약 76%가 외부조직에서 발견되었고, 피해조직의 내부에서 발견된 비율 중 절반 이상이 최종 사용자에 의해 발견되었다. 관제대상과 범위가 주로 네트워크 영역으로 한정되어 있고 외부로부터 유입되는 공격에 대한 모니터링에 집중하는 보안관제 체계가 사고의 원인으로 파악되었다. 즉 내부 PC를 대상으로 하는 공격이나, 패턴기반의 탐지를 우회하는 알려지지 않은 취약점을 이용한 APT공격, 사회공학적 공격 등에는 한계를 보이는 경우이다. 향후 사물인터넷(IoT)의 증가로 인하여 더 많은 취약점 공격과 대량의 비정형 데이터가 증가할 경우 내외부적인 공격에 보안 체계가 더 체계적이고 계층적 방어 보안 모델로 대응해야 한다.
보통의 웹 서비스는 불특정 다수에게 허용을 해야하는 접근 통제 정책으로 인하여, 지속적으로 해커들의 공격 대상이 되어 왔다. 이러한 상황에 대응하고자 기업들은 주기적으로 웹 취약점 점검을 실시하고, 발견된 취약점의 위험도에 따라 조치를 취하고 있다. 이러한 웹 취약점 위험도는 국내외 유관기관의 사전 통계 및 자체적인 평가를 통해 산정되어 있다. 하지만 웹 취약점 점검은 보안설정 및 소스코드 등의 정적 진단과는 달리 동적 진단으로 이루어진다. 동일한 취약점 항목일지라도 다양한 공격 결과를 도출할 수 있으며, 진단 대상 및 환경에 따라 위험도가 달라질 수 있다. 이러한 점에서 사전 정의된 위험도는 실제 존재하는 취약점의 위험도와는 상이할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 개선하고자 사이버 킬체인 중심으로 공격 결과 기반의 웹 취약점 위험도 평가 모델을 제시한다.
본 연구는 원자력 발전소등의 국가 핵심기반시설에 대한 기존의 사이버 보안 위험 모델링 기법을 분석하고 이의 한계점 및 개선방안을 도출하는데 목적이 있다. 연구 대상은 전력 및 원자력 발전소, SCADA등의 국가 핵심기반시설의 사이버 보안 위험 모델링 기법이다. 연구에서는 SCADA, 전력, 원자력 발전의 사이버 보안 위험 모델링 분야의 총 26편에 대한 선행 연구 사례를 분석하고, 이를 정성적 모델링과 정량적 모델링 기법으로 구분하여 각각의 특징과 한계점에 대해 분석하였다. 최근 핵심기반시설은 디지털화 되어 가는 추세이며 Windows등의 운영체제를 사용하는 시스템들로 구성되어 있지만, 상시 운영되어야 하는 요구사항으로 인해, 취약점이 발견되더라도 패치등을 즉각 행할 수가 없는 특징이 있다. 본 연구에서는 이러한 제약사항들을 감안하여 취약점들이 핵심기반시설의 생명주기동안 어떤 특성으로 전파되고 예방 할 수 있는지에 대한 모델링 기법 방안을 제시하고 있다.
ESM에서 SIEM으로의 발전은 더 많은 데이터를 기반으로 상관분석을 할 수 있게 되었다. 취약점 진단에서 발견된 소프트웨어 취약점을 CWE와 같은 분류 표준으로 수집을 한다면, 로그 분석 및 취합, 보안관제 및 운용 과정 등에서 통일된 유형의 메시지를 활용함으로써 초기대응단계에서의 귀중한 시간절약으로 신속하게 대응할 수 있고, 모든 대응 단계에서 일관성을 유지하여 처리할 수 있게 된다. 취약점 진단과 모니터링 단계에서 CCE, CPE, CVE, CVSS 정보를 공유하여, 사전에 정의된 위협에 대해서만 탐지하지 않고, 각 자산이 가지고 있는 소프트웨어 취약점을 유기적으로 반영할 수 있도록 하고자 하였다. 이에 본 논문에서는 SIEM의 빅데이터 분석 기법을 활용하여 소프트웨어 취약점에 대한 위협을 효과적으로 탐지하고 대응할 수 있는 모델을 제안하고 적용해본 결과 기존의 방법으로 탐지할 수 없었던 소프트웨어 취약점을 탐지함으로서 효과적임을 확인하였다.
네트워크 보안의 중요성과 필요성이 증대됨에 따라 많은 조직들이 다양한 보안 시 스템을 네트워크에 적용하고 있다. 침입 차단 시스템, 침입 탐지 시스템, 취약점 스캐너와 같은 보안 시스템들이 취약성 정보를 공유하게 되면 일관된 통합 보안 환경을 구축할 수 있다. 본 연구진은 통합 보안 시뮬레이션 환경의 구축을 위해 여러 보안 시스템 모델들이 사용할 수 있는 취약성 정보들을 집약시킴으로써 보안 시스템간의 정보 공유를 쉽게 할 수 있는 SVDB (Simulation based Vulnerability Data Base)를 구축하였다. 네트워크의 한 구성요소인 SVDB는 보안 시스템 모델의 구성에 필요한 다양한 정보를 담고 있어 한 호스트나 네트워크가 갖는 취약성을 조기에 발견할 수 있다. 또한 SVDB는 침입 탐지 시스템과 같은 보안 시스템이 존재하는 네트워크를 시뮬레이션 하는데 필요한 보안 정보를 제공한다. 보안시스템을 위한 시뮬레이션 모델은 DEVS (Discrete EVent system Specification) 방법론을 사용하여 구성하였다. 또한 이렇게 구축된 시뮬레이션 모델들이 SVDB와 연동하기 위한 인터페이스 모듈을 구현하였다. 취약성 스캐너, 침입 탐지 시스템, 침임 차단 시스템이 정보를 공유함으로써 공격에 효과적인 대응하는 것을 시뮬레이션을 통해 보인다.
인터넷 익스플로러의 서비스 종료 이후 ActiveX의 사용이 종료됨에 따라 Non-ActiveX 정책이 확산되었다. Non-ActiveX 정책을 바탕으로 정해진 웹 페이지 표준 규약으로 HTML5가 채택되어 사용되고 있다. W3C(World Wide Web Consortium)에서 개발된 HTML5는 다양한 기능을 플러그인 없이 브라우저만으로 쉽게 사용할 수 있고, 기존 HTML에 비해 다양한 요소와 속성이 추가되었으며 API를 통해 더 나아진 웹 응용 환경을 제공하고 있다. 그러나 새로 추가된 기술들로부터 새로운 보안 취약점이 발견되었고, 이러한 취약점으로 인하여 공격 범위가 넓어졌다. HTML5가 적용된 웹 사이트에서 발생할 수 있는 보안 취약점을 찾기 위한 연구가 부족하다. 본 논문은 최근 5년 이내에 플러그인이 제거된 공공기관 웹 페이지를 대상으로 웹 페이지의 보안 취약점을 탐지하고 분석하여 웹 취약점을 가지는 태그 및 속성을 탐지하는 모델을 제안한다. 제안된 모델을 웹 페이지에 적용한다면 플러그인 제거 후에도 현재까지 웹 페이지의 웹 표준 준수 여부 및 취약점을 분석할 수 있어 신뢰성 있는 웹 서비스를 제공할 수 있다. 그리고 해킹 피해로 인한 금전적, 물리적 문제들을 예방하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 인터넷의 확산에 따라 여러 가지 침해사고 발생이 증가하고 있어서 시스템을 안전하게 관리하기 위한 노력들이 행해지고 있다. 본 논문에서는 NFR의 N-code언어를 이용하여 Shieh 모델의 침입패턴을 탐지할 수 있는 규칙 기반 침입 탐지를 설계 및 구현한다. 제안하는 침입 탐지는 웹 기반에서 Shieh 침입 탐지 모델을 N-code 언어로 변환하여 침입 탐지여부를 쉽게 발견한다. 그리고 다양한 규칙들을 정의하고 이를 바탕으로 하여 취약점을 보완할 수 있도록 침입 탐지 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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