인터넷 등의 전산망을 통한 정보관련 서비스는 여러 가지 보안 취약점에 노출되어 해커들의 주요 공격 대상이 되고, 특히 WWW 관련 서비스는 불특정 다수를 대상으로 하기 때문에 접근 통제방식으로 어려움이 많고, 최근 많이 사용되는 방화벽이나 기타 보안도구를 이용하여 보안 수준을 높일 수가 없다. 그래서 본 논문에서는 해커들이 공격 가능한 취약점들을 분석하여 해커들의 공격을 사전 방지하고, 올바른 해킹방지 대책를 수립할 수 있는 전산망 취약점 원격 진단시스템 모델을 제시하고, 이에 대한 설계 및 구현내용을 설명한다.
본 논문의 연구목적은 5G 통신네트워크 보안에서 표준화가 진행되고 있는 상황에서 주요 고려 사항인 슬라이싱 보안 정책에 대한 방향을 검토하고, 5G 통신 네트워크 가상화의 보안 취약점 진단 항목들을 도출하며, 위험관리에 대한 주요 논의 사항들을 분석하고 제시하는데 있다. 연구방법은 유럽 핵심보안 연구기관인 ENISA(European Union Agency for Cybersecurity)의 5G 통신네트워크의 가상화 보안 정책 방향과, 국외 주요 관련 저널로부터 5G 통신네트워크의 가상화 보안정책과 취약점 분석 등의 연구 내용을 분석에 활용하였다. 본 논문의 연구 결과에서는 5G 통신 네트워크의 가상화 보안에서 보안구조를 정리하였고, 보안 위협들과 위험관리 요소를 도출하였다. 또한 위험관리 영역에서 보안 서비스별로 취약점 진단 항목들을 도출하였다. 본 연구의 기여도는 여전히 논의 되고 있는 5G 통신 네트워크 가상화 보안에서 보안 위협 항목들을 요약하였다는 것과, 유럽의 5G 통신네트워크 사이버보안 방향을 파악 할 수 있었다는 것, 그리고 5G 통신 네트워크의 가상화 보안에 고려되어야 하는 취약점 진단 항목들을 도출하였다는 데 있다. 아울러 본 연구의 결과는 국내 5G 통신네트워크 가상화 보안을 위한 취약점 진단 항목들을 개발하는데 기초 자료로 활용 될 수 있다. 향후 5G 통신네트워크 가상화 보안의 취약점 진단 항목에 대한 상세한 진단 프로세스를 연구하는 것이 필요하다.
경쟁적이며 급진적으로 오늘날 소프트웨어 개발 산업 현장에 시큐어 코딩 방법론을 효과적으로 적용하기 위해서는 보안 취약점 결함을 자동으로 검출하는 결함 검출기의 효과적이고 효율적인 적용이 필수적이다. 본 논문은 Java 웹 어플리케이션을 대상으로 하여 우리 행정안전부가 정의한 42개의 보안 취약점 진단 기준과 총 323개의 오픈소스 보안 취약점 결함 검출기의 검출 대상 결함 패턴을 비교하여, 동일한 결함 패턴을 대상으로 하는 것이 무엇인지를 명시화한 결과를 소개한다. 조사 결과를 바탕으로, 본 논문에서는 현재 행정안전부 보안 취약점 진단 기준 방법론의 한계점, 오픈소스 보안 결함 검출 프레임워크 간의 결함검출 범위의 비교, 그리고 시큐어 코딩 가이드라인에 기반 한 개발 보안 방법론의 발전 과제를 논의한다.
단위 취약점(atomic vulnerability)은 기존의 취약점의 표현방법이 갖는 모호성을 개선하여, 취약점을 시스템적으로 표현하기 위한 취약점의 새로운 정의이다. 단위 취약점은 취약점의 유형, 위치, 결과 등에 따라 보다 세분화하여, 취약점을 의미를 중심으로 분석하고 자 할 때 필요한 정보로서, 기존의 취약점은 몇 개의 단위 취약점 식별자의 조합으로 표현된다. 현재 가장 대표적으로 사용되는 취약점 정보인 CW(Common Vulnerability Exposure)의 경우, 취약점의 핵심적인 내용을 자연어 형태의 설명(description)을 통해 제시한다. 이러한 CVE의 설명 정보는, 정형화되어 있지 않아서 단위 취약점 분석을 위해서는 기존의 CVE 설명 정보에서 특정 단어들을 검색하여 데이터를 분류하는 자연어 검색 및 판단 기법이 필요하다. 본 논문에서는 자연어 검색 기법을 이용하여 단위 취약점 분석에 활용할 수 있는 소프트웨어를 설계하고 이를 실제 구현한 결과를 소개하고자 한다. 본 연구의 기여점은 설명위주의 취약점 표현을 정형화된 형태로 변환해 주는 소프트웨어 시스템의 개발에 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.
최근의 웜이나 바이러스로 인한 침해 사고는 다수의 불특정 시스템을 대상으로 삼는 특성을 지닌다. 대부분의 침해 사고의 처리는 감염된 시스템을 발견하여 처리하는 방식이나 이러한 방식으로는 급속도로 확산되는 침해사고를 미리 방지하기가 힘들다. 본 논문에서는 침해 사고의 효과적인 방지를 위한 새로운 프레임워크를 제안하였다. 평소에 관리하고자 하는 서버들의 정보를 수집하고 관리함으로써 새로운 취약점이 발견되었을 때 또는 침해 사고가 발생하였을 때 취약할 가능성이 있는 서버들을 신속히 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 특정 취약점을 점검하는 도구를 생성하는 공통 프레임워크를 통해 취약점을 점검하는 도구를 생성한다. 즉, 이를 이용해 취약할 가능성이 있는 서버들을 사전에 점검하는 것이다. 점검결과 감염된 시스템은 치료하고 취약하나 감염이 되지 않은 시스템은 취약점을 제거하여 침해사고에 미리 대응할 수 있다. 본 논문에서는 데이터베이스에 등록된 관리 대상이 되는 서버 목록에 대해 특정 공격 출현 시, 공격에 대한 취약점을 진단하여 공격에 빠르게 대처함을 목적으로 하는 시스템을 제안하고 이를 구현하였다.
웹 애플리케이션의 취약점을 이용한 공격으로 인한 보안 사고가 급증함에 따라, 웹 애플리케이션의 취약점을 진단하고 취약성을 수치화하는 프레임워크가 개발 및 제시되고 있다. 이 논문에서는 현재 웹 애플리케이션의 취약성을 수치화할 수 있는 CVSS와 CWSS와 같은 여러 가지 프레임워크 연구를 분석하고, 현재까지 제시된 취약성 수치화 프레임워크가 가지고 있는 문제점을 제시함으로써 향후 보완해야 할 방향을 제시한다.
최근 USB 저장장치의 데이터 노출 및 탈취 문제를 해결하기 위하여, 보안 USB 저장장치가 등장하였으나, 데이터를 보호하기 위한 다양한 보안기술을 적용함에도 불구하고, 사용자 인증 우회나 비밀번호 노출과 같은 취약점으로 인하여, 보안 USB에 저장된 중요한 자료나 민감한 정보가 노출되는 문제점이 지속해서 발견되는 실정이다. 이에 따라, 보안 USB의 취약점 연구도 지속적으로 연구되고 있지만, 보안 USB 취약점을 분석하는 것은 수동적이고, 많은 노력과 시간이 소요되므로, 취약점을 자동으로 진단하고 분석하는 도구가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 자동화된 취약점진단 및 분석 도구를 제작하기 위하여, F 제품을 대상으로, 해당 제품에서 제공하는 비밀번호인증에서 발생하는 취약점을 분석하고 실증하며, 그 결과를 기반으로 최종적으로는 보안 USB 취약점 익스플로잇 도구 프로토타입을 개발한다.
취약성 진단을 위한 시뮬레이션 시스템의 주요 구성 요소인 네트워크 모델의 설계 및 구현을 소개한다. 특히, 네트워크에 존재하는 취약점을 진단, 분석하기 위한 모델링 방법론을 제시하고, 구체적인 모델의 설계와 구현을 수행하였다. 네트워크 모델은 네트워크 구성요소인 허브, 라우터 및 네트워크 호스트들을 추상화한 모델들의 결합(Coupling) 형태로 구성되며, 각 구성 요소들은 각자의 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 각 구성요소의 취약성의 집합으로 네트워크를 표현하고, 취약성을 기반으로 한 네트워크 모델의 구조적인 특성과 동적인 특성을 제시한다. 취약성 진단을 위해 제시된 모델링 방법을 통해 구현된 네트워크 모델은 시뮬레이션 실행을 통해 분석되어 그 유효성을 검증하였다.
모든 u-헬스케어 시스템은 보안 취약점을 가지고 있다. 이 취약점은 로컬(local) 또는 네트워크(network) 상에서 잠재적인 위험이 된다. 의료정보 기술의 Smart 환경, Ad-hoc networking, 무선통신 환경은, u-헬스케어 보안 취약성을 증가시키는 주요 요인이다. u-헬스케어 의료정보시스템 도메인은 사용자단말 구간, 공중통신망 인프라구간, 네트워킹구간, 인트라넷구간으로 구분된다. 의료정보시스템 도메인별을 구분하여 취약점을 평가하는 이유는 도메인별로 취약점에 대한 대처방법이 다르기 때문이다. u-헬스케어시스템 5단계의 보안위험도 평가체계는 도메인별 보안취약성 진단체계를 설계하여 보안대책을 강구하기 위해 필요하다. 제안하는 모델을 사용할 경우 현재까지 막연하게 진행 되어온 USN 기반 의료정보네트워크 보안취약성 진단대책을 좀 더 체계적으로 수행할 수 있는 모형을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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