인터넷 보급의 확산과 전자상거래의 활성화와 유.무선 인터넷의 보급에 따른 악의적인 사이버 공격의 시도의 성공사례가 증가하고 있다. 미로 인해 점차 더 많은 문제가 야기될 것으로 예상된다. 현재 일반적인 인터넷상의 시스템은 악의적인 공격에 적절하게 대응해오지 못하고 있으며, 다른 범용의 시스템들도 기존의 백신 프로그램에 의존하며 그 공격에 대응해오고 있다. 따라서 새로운 침입에 대하여는 대처하기 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 생체 자율분산시스템의 일부분인 T세포의 positive selection과 negative selection을 이용한 자기/비자기 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 네트워크 환경에서 침입탐지 시스템에 적용하여 기존에 알려진 침입뿐만 아니라 새로운 침입에 대해서도 대처할 수 있다
기존의 침입탐지 시스템에서는 오용탐지모델이 널리 사용되고 있다. 이 모델은 낮은 오판율(False Alarm rates)을 가지고 있으나, 새로운 공격에 대해 전문가시스템(Expert Systems)에 의한 규칙추가를 필요로 한다. 그리고 그 규칙과 완전히 일치되는 시그너처만 공격으로 탐지하므로 변형된 공격을 탐지하지 못한다는 문제점을 가지고 있다 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 주성분분석(Principle Component Analysis; 이하 PCA)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines; 이하 SVM)을 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 네트워크 상의 패킷은 PCA를 이용하여 결정된 주성분 공간에서 해석되고, 정상적인 흐름과 비정상적인 흐름에 대한 패킷이미지패턴으로 정규화 된다. 이러한 두 가지 클래스에 대한 SVM 분류기를 구현한다. 개발하는 침입탐지 시스템은 알려진 다양한 침입유형뿐만 아니라, 새로운 변종에 대해서도 분류기의 유연한 반응을 통하여 효과적으로 탐지할 수 있다.
오늘날 대부분의 컴퓨터 시스템에 대한 사이버 공격은 특정 어플리케이션이 제기능을 발휘하지 못하도록 하기 위한 의도로 행해진다. 이러한 사이버 공격을 방어하기 위한 현행 정보보호시스템은 어플리케이션으로의 접근을 보호하는 기능을 갖는 형태로 하드웨어, 네트워크, 운영체제 등의 인프라를 보호하기 위한 시스템이 대부분이다. 본 논문은 사이버 공격에도 불구하고 어플리케이션이 서비스를 지속할 수 있는 침입감내시스템을 제안하고 설계 구현하였다. 제안 시스템은 어플리케이션의 기능과 침입감내 기능을 분리하고 다양한 보안 메커니즘을 통합하고 있는 미들웨어 기반의 시스템이다. 일상 생활에 많은 영향을 미치는 중요한 서비스인 경우에는 시스템의 기능 중 서비스의 지속성이 가장 중요하다. 제안한 침입감내 시스템은 향후 침입감내기능이 필요한 국방, 의료, 금융 시스템과 같은 사회기반시스템의 구축에 많은 부분이 활용될 것으로 생각한다.
인터넷상에서 해킹도구들을 구할 수 있게 되고 이러한 정보들이 쉽고 빠르게 전파됨에 따라 쉽게 해킹을 시도할 수 있게 되었고 이로 인해 침입시도의 수가 급증하고 있다. 그 결과 침입탐지시스템(Intrusion Detection System, IDS)에서 발생하는 침입시도정보의 수도 늘어나고 있다. 또한 이렇게 생성되는 많은 침입시도정보들에서 긍정오류(false positive)와 같은 잘못된 침입시도정보들이 큰 문제이다. 침입으로 오인된 정보가 너무 많음으로 인해 네트워크 관리자가 정확하게 판단을 하여 대응하는데 많은 노력이 요구된다. 이러한 노력을 줄여주기 위하여 긍정오류와 반복되는 침입시도정보를 줄여주는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 필터링 시스템을 제안한다. 시스템 정보를 이용하여 위험이 될 수 없는 공격을 제거하여 관리자에게 정확한 정보를 전달하고 동일한 공격들을 제거하여 침입 시도정보의 수를 줄여 주는 방법을 제안한다.
최근 웹 서비스의 증가와 한께 엘 서비스에 대한 공격과 피 피해 규모는 증가하고 있다. 그러나 웹 서비스에 대한 공격은 다른 인터넷 공격들과 성격이 다르고 그에 대한 연구 또한 부족한 현실이다. 더욱이 기존의 침입 탐지 시스템들도 낄 서비스를 보호하는데 적합하지 않다. 이 연구에서는 먼저 웹 공격들을 공격 발생 원인과 공격 탐지 관점에서 분류하고, 마지막으로 위험성 분석을 통하여 웹 공격들을 분류하였다. 이를 통해 엘 서비스를 보호하기 적합한 웹 서비스 특화된 침입 탐지 시스템을 설계, 개발하는데 도움을 주고자 한다.
현대 사회의 발전이 급속하게 진행됨에 따라 이를 뒷받침 하는 사회 전반의 기술들도 전보다 한층 진보되고 지능화되고 있다. 특히 보안 분야에서도 기존의 공격보다 더 정교하고 지능화된 공격들이 새로 생성되고 있고 그 피해 상황도 전보다 몇 배나 크게 발생되고 있다. 기존의 침입에 대한 분류체계를 현시점에 맞게 재정립하고 분류할 필요가 있고, 현재 작동하고 있는 침입탐지 및 감지 시스템들에 이런 분류체계를 적용하여 지능화된 침입에 능동적으로 대응하여 침입 피해를 최소화하는 것이 요구되고 있다. 본 논문에서는 현재 지능적인 공격에 의해 발생하는 침입 유형을 분석하여, 목적하는 시스템의 서비스 안전성, 신뢰성, 가용성을 보장하기 위한 새로운 침입 상황분류 모델을 제안하고, 이 분류 모델을 사용하여 조기에 침입을 감지하여 침입 피해를 최소화하고 보다 능동적인 대응이 가능한 스마트한 침입 인지 시스템을 설계하고 구현하는 연구에 토대를 마련한다.
컴퓨팅 환경이 보다 신뢰성 있고 실질적으로 사용되기 위해서는 보안이 필수적인 기능으로 요구된다. 알려진 공격의 패턴을 이용한 침입탐지는 공격자의 여러 가지 변형된 방법이나 새로운 공격 방법에 의해 쉽게 공격당할 수 있다. 또한 각각의 보안정책을 교묘히 회피하는 많은 공격 방법들이 수시로 개발되어 시도되고 있다. 따라서 침입에 성공하는 많은 공격들은 기존의 공격 패턴과 보안정책 사이의 허점을 이용하여 발생된다고 볼 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법은 새로운 공격을 탐지하기 위해 이를 탐지하기 위한 특징값을 규칙집합을 통해 획득한다. 규칙집합은 알려진 공격, 보안정책과 관리자의 경험적 지식에 대한 분석을 통해 공격의 특징을 감지할 수 있도록 작성된다. 이러한 규칙집합에 의해 획득된 특징값들은 훈련단계에서 Naive Bayes 분류기법을 통해 공격에 대한 통계적 특징값으로 사용한다. 제안된 방법은 훈련단계에서 얻어진 공격에 대한 통계적 특징값을 이용하여 변형된 공격이 나 새로운 공격을 탐지할 수 있다.
침입감내기술이란 중요한 서비스를 제공하는 시스템에 의도적인 공격이나 의도적이지 않은 결함이 발생하더라도 정상적인 서비스를 제공할 수 있는 기술을 말한다. 즉 침입감내기술은 기존의 침입차단이나 탐지기술에 의하여 해결될 수 없었던 익명의 취약성을 이용하는 공격에 의해 발생하는 시스템의 피해를 방지하며 최소화하기 위한 기술이라 할 수 있다. 본 논문에서는 고속 네트워크와 이질적인 자원의 결합으로 구성되어 보안에 취약할 수밖에 없는 그리드 컴퓨팅 환경에서 기존의 정보보호기술과 결함허용기술을 이용하여 안전하게 서비스를 지속할 수 있는 그리드 시스템 모델을 제시하고 제안된 시스템의 타당성을 살펴보았다.
네트워크에서 발생하는 다양한 침입 중에서 서비스거부공격(DoS Attack. Denial-of-Service Attack)이란 공격자가 침입대상 시스템의 시스템 자원과 네트워크 자원을 악의적인 목적으로 소모시키기 위하여 대량의 패킷을 보냄으로써 정상 사용자로 하여금 시스템이 제공하는 서비스를 이용하지 못하도록 하는 공격을 의미한다. 기존 연구에서는 시스템과 네트워크가 수신한 패킷을 분석한 후 네트워크 세션정보를 생성하여 DoS 공격을 탐지하였다. 그러나 이 기법은 공격자가 분산서비스거부공격(DDoS Attack: Distributed DoS Attack)을 하게 되면 분산된 세션정보가 생성되기 때문에 침입을 실시간으로 탐지하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 시스템이 가지고 있는 자윈 중에서 DDoS 공격을 밭을 때 가장 민감하게 반응하는 시스템 자원을 모니터링 함으로써 DDoS 공격을 실시간으로 탐지할 수 있는 모델을 제안한다 제안 모델은 시스템이 네트워크에서 수신한 패킷을 처리하는 과정에서 소모되는 커널 메모리 소비량을 감사자료로 이용한 네트워치기반 비정상행위탐지(networked-based anomaly detection)모델이다.
오늘날 컴퓨터 보안 분야에서는 이론적인 시스템 보호 방법뿐만 아니라 이미 침입을 당한 시스템으로 부터 침입 과정을 분석하고 이를 바탕으로 문제점을 보완하고 새로운 보호 방법을 찾기도 한다. 이러한 과정은 침입 시스템에 대한 컴퓨터 포렌식이라는 과정을 거쳐 수행하게 된다. 컴퓨터 포렌식은 로그 분석부터 패킷 분석에 이르기까지 다양한 방법을 이용한다. 최근 들어 컴퓨터 포렌식을 우회하는 Remote Execute 공격방법이 발견되었는데 이 공격은 기존의 않은 포렌식 절차를 우려 화시킨다는 위험성을 가진다. 본 논문에서는 Remote Execute 공격 실험을 통하여 그 위험성을 알리고 대처방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 /proc/kcore 분석 및 백업 메커니즘은 Remote Execute 공격에 대한 컴퓨터 포렌식을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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