본 논문에서는 화재 및 재난 발생 시 재난관리솔루션을 활용한 통합방재시스템의 구축에 대한 내용을 서술하고 있다. 크고 작은 재난 관련 사건, 사고들이 끊이지 않고 있고 사건, 사고 발생시 효과적이고 신속한 대응 또한 요구되고 있다. 빠르게 변화하는 세상과 맞물려 건축물들도 과학기술의 발전과 더불어 점점 더 복잡해지는 양상을 보여주고 있으며 재난과 관련된 시설들도 다양화, 밀집화, 고도화 되고 있는 추세이다. 이러한 시설들을 효율적으로 관리하고 제어할 수 있는 솔루션의 필요성이 증가하고 있다. 또한, 이에 따른 위험도가 증가되면서 건축물의 관리자는 다양한 정보처리(소방, CCTV, 출입통제, 침입방지 등), 전문 기술, 관리 능력의 고도화가 요구되고 있다. 화재 및 재난 발생시 중요 역할을 하는 소방시설 및 관련 시설들이 상호 연계 없이 개별적으로 운영 된다면 소화활동 및 피난에 혼란을 주어 피해를 가중 시키게 된다. 따라서 재난 및 비상사태 발생 시, 피해 확산을 감소하기 위해서는 첨단화된 재난관리솔루션인 PSIM을 활용한 통합방재시스템 구축을 통해 화재 및 재난을 예측 예방하고 실시간으로 상황을 파악하여 골든타임을 확보하고 컨트롤타워 역할을 효과적으로 수행하게 해야한다. 재난관리솔루션을 활용하여 효율적인 운영 및 관리함으로써 위험 절감, 사전 계획수립을 통한 신속한 대응, 효율적 연동을 통한 재난대응효과 향상 및 비용절감의 효과가 기대된다.
최근 해킹 기법의 발전으로 사이버테러를 비롯한 APT공격이 증가하고 있다. 이는 정보기술환경이 모바일, 클라우드, BYOD 기반으로 변화함에 따라 새로운 취약점 또한 증가하고 있기 때문이다. 그러나 기존의 보안 모델은 대응과 치료를 중심으로 적용되고 있어 변화된 침입 위협에 대한 근본적이 방어책을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 예방 중심의 보안 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델은, 궁극적으로 보안공격에 대응하기 위해서는 계정, 권한, 인증, 감사추적 및 이상행위 감시라는 것이 매우 중요하다는 관점에서 수립된 모델이다. 본 연구의 결과는 다양한 보안위협요소에 효과적으로 대응할 수 있는 프로세스를 강화함으로써, 끊임없이 진화하는 새로운 유형의 공격에 대비하고, 정보시스템의 신뢰성을 확보할 수 있는 참조모델로 활용될 수 있을 것이다.
사이버 침해란 정보시스템의 취약한 부분을 공격하여 시스템 내부에 침입하거나 시스템을 마비/파괴하는 등의 사고를 유발하는 모든 행위를 말한다. 이러한 사이버 침해의 피해를 줄이기 위해 국내외 많은 연구 기관과 업체에서는 침입탐지시스템과 같은 정보보호 기술을 연구 개발하여 상용화하고 있다. 그러나 기존의 정보보호 기술은 이미 발생한 침해를 탐지하여 피해의 확산을 막는 데만 한정적으로 사용되고, 침해의 발생 가능성을 예측하지는 못하기 때문에 점차 첨단화, 다양화되고 있는 사이버 침해에 대응하기 힘들다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 보안 취약점을 이용한 사이버 침해를 대상으로 전문가 설문을 통해 사이버 침해의 발생 가능성을 예측하는 방법을 제안하고, 이를 위한 사이버 침해 예측 항목을 추출하였다. 예측 항목 추출은 3 단계로 구성되며, 첫 번째 단계에서는 기존 연구와 사례 분석을 통해 예측 항목의 계층 구조를 생성한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계를 통해 생성된 예측 항목들을 델파이 방법을 통해 개선하여 최적의 예측 항목을 결정한다. 마지막 단계에서는 각 항목들에 대한 쌍대 비교 설문을 진행하여 항목 간 가중치를 추출한다.
본 논문은 HTTP Outbound Traffic의 감시를 통해 다양한 웹 공격의 침입 경로에 대응하고, 학습 효율성을 높여 변종 또는 새로운 기법을 이용한 비정상 행위에 대한 오탐을 낮춘 기법을 제안한다. 제안 기법은 HMM(Hidden Markov Model)을 적용하여 HTML 문서속의 태그와 자바스크립트의 학습을 통한 정상 행위 모델을 생성한 후, HTTP Outbound Traffic속의 정보를 정상 행위 모델과 비교하여 웹 공격을 탐지한다. 실제 침입된 환경에서의 검증 분석을 통해, 제안기법이 웹 공격에 대해 0.0001%의 오탐율과 96%의 우수한 탐지능력을 보임을 제시한다.
컴퓨팅 기술과 네트워크 기술의 지속적인 발전은 인터넷의 폭발적인 성장을 가져왔으며, 사회 전반에 걸친 기반시설 및 공공 인프라, 산업 인프라 및 문화 환경을 인터넷 기반으로 변화시키는 중요한 역할을 수행했다. 최근 정보통신의 급속한 발전으로 인터넷을 이루는 컴퓨터 및 네트워크 환경은 초유의 성장과 발전을 거듭했지만, 잠재적인 취약점을 많이 가지고 있다. 이러한 취약점을 이용한 웜 및 해킹으로 인한 피해는 날로 심각하다. 본 논문에서는 이런 문제점들을 해결하기 위하여 유해 트래픽 분석 시스템을 설계하여 새로운 공격에 대한 방어와 네트워크의 트래픽을 분석함으로써 침입 및 유해 정보 여부를 판단하여 실시간으로 대응한다.
본 논문에서는 최근의 해킹사고에서 침입자는 피해시스템에서 자신의 IP주소 노출을 피하기 위하여 피해 시스템을 직접 공격하지 않고 Stepping stone(경유지)을 이용하여 우회 공격을 수행한다. 본 논문에서는 로그기반에서는 네트워크 감사 정책을 이용하고, TCP 기반에서는 CIS, AIAA 기법과 네트워크 기반에서는 Thumbprints Algorithm, Timing based Algorithm, TCP Sequence number를 이용한 알고리즘, Sleep Watermark Tracking 기법을 이용하여 역추적 시스템을 제시하였으며, 현 인터넷 망의 구성의 물리적 또는 논리적 복잡성이 크다는 단점을 보완하기 위해, 날로 발전하고 빠른 기술 개발 속도를 갖는 침입 기술에 대응하기위해 하나의 시스템에 하나의 모듈이 아닌 기존의 알고리즘을 이용해 효과적인 역추적 시스템을 제시 하려 한다.
사이버 침해에 실시간적이고 능동적으로 대응하기 위해 침해탐지시스템(IDS), 침입방지시스템(IPS), 방화벽(Firewall) 등 단위 정보보호시스템 뿐만 아니라 보안장비의 로그, 시스템 로그, 애플리케이션 로그 등 기종이벤트를 연관, 분석하여 해킹시도를 탐지하는 통합보안관제시스템(ESM)을 사용하고 있다. 하지만 공격이 정교화되고 고도화됨에 따라 기존의 시그너처 기반 탐지 방식의 한계점이 도출되고 있으며, 이를 극복하기 위해 빅데이터 처리 기술을 이용한 공격 모델링에 기반으로 한 징후탐지 기술이 연구되고 있다. 징후탐지 기술의 효과는 공경을 대표하는 특징 점을 정확하게 추출하고, 추출된 특징 정보를 조합하여 실효성 있는 공격 모델링을 수행하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 이와 같은 모델링의 기반이 되는 공격 특징을 추출하고, 시나리오 기반 모델링을 수행하여 지능적 위협을 탐지할 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 데이터의 전처리과정으로 SNMP MIB 데이터에 대한 속성 부분집합의 선택 방법(attribute subset selection)을 사용하여 특징선택 및 축소(feature selection & reduction)를 실시하였다. 또한 데이터 마이닝의 대표적인 해석학적 분석 모델인 연관관계규칙기법(association rule mining)을 이용하여 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 SNMP MIB 데이터에 내재되어 있는 특징들을 규칙의 형태로 추출하여 분석하는 의미론적 심층해석을 실시하였다. 공격유형에 대한 패턴 규칙의 추출 및 분석은 공격이 발생한 프로토콜에 대해서만 서비스를 제한하고 관리할 수 있는 정책적 근거를 제공함으로써 보다 안정적인 네트워크 환경과 원활한 자원관리를 지원할 수 있다. 본 논문에서 제시한 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 데이터로부터의 자동적 특징의 규칙 추출 및 의미론적 해석방법은 침입탐지 시스템을 위한 새로운 방법론에 모멘텀을 제시할 수 있다는 긍정적인 가능성과 함께 침입탐지 및 대응시스템의 정책 수립을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문에서는 침입 탐지시스템의 체계적인 경보데이터관리 및 경보데이터 상관관계 분석을 위하여 데이터 마이닝 기법을 적용한 경보 데이터 마이닝 프레임워크를 제안한다. 적용된 마이닝 기법은 속성기반 연관규칙, 속성기반 빈발에피소드, 오경보 분류, 그리고 순서기반 클러스터링이다. 이들 구성요소들은 각각 대량의 경보 데이터들로부터 알려지지 않은 패턴을 탐사하여 공격시나리오를 유추하거나, 공격 순서를 예측하는 것이 가능하며, 데이터의 그룹화를 통해 고수준의 의미를 추출할 수 있게 해준다. 실험 및 평가를 위하여 제안된 경보데이터 마이닝 프레임워크의 프로토타입을 구축하였으며 프레임워크의 기능을 검증하였다. 이 논문에서 제안한 경보 데이터 마이닝 프레임워크는 기존의 경보데이터 상관관계분석에서는 해결하지 못했던 통합적인 경보 상관관계 분석 기능을 수행할 뿐만 아니라 대량의 경보데이터에 대한 필터링을 수행하는 장점을 가진다. 또한 추출된 규칙 및 공격시나리오는 침입탐지시스템의 실시간 대응에 활용될 수 있다.
네트워크 기술의 발달에 힘입어 인터넷이 국가와 사회의 중요한 기반 시설로 자리잡고 있으며 이를 통한 범죄적 동기를 갖는 해킹 사고의 증가 추세로 인해, 우리 사회 전반적으로 정보에 대한 보호가 시급한 문제로 대두되고 있다. 따라서 최근 해킹에 대한 대응도 소극적 탐지 기능을 벗어나 적극적인 역추적 등의 방법을 동원하는 추세로 가고 있다 본 논문에서는 자율적인 기능을 가질 수 있는, 멀티 에이전트 기반의 침입자 역 추적 시스템에 대해서 기술한다. 특히 각 에이전트 간의 통신 메시지를 보호하기 위한 통신보안 메커니즘을 중점적으로 제안하는 데, 이률 위해서 KQML 레벨에서 파라미터를 확장하고 공개 키 암호화 방식을 도입하였다. 제안된 메커니즘에서 각 에이전트는 모든 통신에 앞서 중개자 에이전트를 통해서 서로를 인증하기 때문에 효율성은 떨어지지만 통신 메시지의 보안이 보다 확실하게 된다. 이는 역추적 수행 시 에이전트 및 수행 서버의 안전을 위해서는 매우 중요한 요소 중에 하나이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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