최근 침해정보공유센터와 기업의 보안시스템으로 부터 수집되는 침해사고의 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 사이버 공격으로 인해 침해 사고가 발생했을 때 침해사고 분석가들은 대량의 침해사고 데이터를 분류 및 분석하는데 시간과 비용이 증가하는 문제점에 직면한다. 이에 대한 기존의 해결책으로 다중 연관분석을 통한 유사침해사고에 대한 정보를 제공하는 침해사고 분석시스템이 있으나 이는 분석가에게 분석할 침해사고의 수를 축소시켜 주는 효과가 있을 뿐 침해분석에 적합한 정보를 제공하지 못하고 있다. 그 근본적인 이유는 비현실적인 침해사고의 구성을 야기하는 침해자원 기준으로 침해사고를 분류하기 때문이다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 침해사고를 기준으로 침해자원을 계층적으로 분류하고 유사도 분석을 수행하였다. 이 분석을 통하여 신규 침해사고가 발생하였을 때 유사한 침해사고 유형에 대한 정보를 침해사고 분석가에게 제시하는 침해사고 분석 모델을 제안하고 검증을 위하여 침해사고분석 모듈을 구현하였다. 제안 모델은 의미 있는 침해사고 구성과 유형 분류의 제공을 통해 실용성을 확대한다.
최근 기업의 보안 시스템으로부터 수집되는 보안 인텔리전스 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 빅 데이터 환경이 도래하면서 기업들은 침해사고에 대한 다양한 정보를 이용할 수 있게 되면서 기업이 수집할 수 있는 침해사고 정보가 다양해지고 있다. 이에 따라 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고의 다양한 속성을 사용하여 보다 정확하게 유사침해사고를 그룹별로 분류할 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 유사도 비교 분석 이론에 근거하여 침해사고를 공격유형과 침해자원을 고려한 다중 프로파일을 개발하고, 이를 활용하여 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고 유형 분류의 정확성을 개선하는 다중 프로파일 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안 모델은 침입탐지시스템에서 수집된 계층적 침해자원에 대한 유사도 분석을 통해 새로운 침해사고를 효과적으로 분석할 수 있다. 사실적이고 의미 있는 침해사고의 구성을 통한 유형 분류는 새로운 침해사고에 대한 유사 침해사고를 정확하게 분류 제공함으로써 분석의 실용성을 향상시킨다.
최근의 인터넷침해사고는 개별시스템에 대한 침입이나 바이러스 등에 의한 파일의 변조 등 개별적인 시스템에 대한 공격보다는 인터넷 기반 등에 대한 직·간접적인 공격으로 진화하였다. 이와 같은 공격의 변화에 따라 인터넷 기반에 공격의 의한 피해가 발생할 경우 막대한 경제적 피해는 물론이고 사회적인 충격 또한 클 것으로 예측된다. 인터넷침해사고대응지원센터는 이와 같은 인터넷 침해사고를 신속히 탐지하고 대응하기 위한 능동적인 정보수집 및 대응체계를 구축하였다. 인터넷침해사고대응체계는 침해사고관련정보 수집, 인터넷의 상황 분석, 상황 전파 및 대응, 복구의 4단계로 구성된다. 이러한 대응체계 구축을 통해 이전에 확인할 수 없었던 인터넷 상황에 대한 정확한 측정 데이터를 확보하고 신속한 침해사고탐지 및 효과적인 대응이 가능하게 되었다.
편리한 금융거래 수단으로써 인터넷뱅킹을 포함한 전자금융 서비스가 생활화 되었으며 그 중요성 또한 갈수록 증가하고 있다. 이에 대한 부작용으로서 사용자의 실수나 금융기관, 쇼핑몰, 포털 등의 해킹을 통한 전자금융 접근매체의 유출, 비정상적인 지불결제나 인터넷뱅킹 이체 사고 등 침해사고 또한 함께 증가하고 있다. 금융권은 금융감독원을 중심으로 전자금융 종합보안 대책 수립(2005년) 및 전자금융거래법 시행(2007년) 등을 통해 고객 PC의 해킹방지를 위한 다양한 보안프로그램 제공 의무화, 보안등급에 따른 이체한도 차등화, 금융권 통합 OTP 인증체계 구축 등 전자금융 침해사고 예방을 위한 적극적인 노력을 기울여오고 있으나, 최근 들어 피싱/파밍 등 신종 사이버사기 기법이나 해외의 전문 해커에 의해 개발된 고도의 지능화된 해킹툴이 사용되어 보안프로그램을 무력화시킨 후 고객정보를 유출해가거나 일반 포털사이트, 웹하드, 웹메일 등의 해킹을 통해 인터넷 사이트에 등록된 고객의 인터넷뱅킹 접근 매체를 유출하여 인터넷뱅킹 침해 사고를 일으키는 등의 신종 침해사고를 완벽히 차단하지는 못하고 있어, 더욱 강력한 전자금융 침해사고 예방 통제 방안의 수립과 함께 침해사고 발생 시 원인 파악 및 범인 검거를 위한 역추적 시스템의 구축 등 기존 보안체계를 대폭 강화할 필요성이 발생하고 있다. 본 연구에서는 시중 은행의 인터넷뱅킹 침해사고 발생 현황 조사를 중심으로 최근 발생한 전자금융 침해사고의 추이분석, 침해사고 주요 원인과 기존 대응 체계의 현황, 한계점 등을 파악하였다. 그리고 전자금융 침해사고의 효과적인 예방 및 대응 강화 방안으로서 사용자 관점에서 공인인증서를 중심으로 한 전자금융 접근매체의 관리 강화 방안을 제안하였으며, 전자금융 서비스를 제공하는 금융 기관 관점에서 효과적인 전자금융거래 로깅 및 역추적 시스템의 구축 및 전체 금융기관과 감독기관 간의 유기적인 공조를 기반으로 한 침해사고 공동 대응체계의 구축 및 운영을 위한 시스템의 구성 방법, 운영 프로세스, 관련 법률의 검토 및 대응 방법 등을 제안하였다.
지구 온난화에 대한 대응 노력으로 국내 외적으로 스마트그리드가 주목받고 있다. 스마트그리드는 기존의 전력시스템과 IT기술을 접목하여 지능화된 전력시스템으로 스마트 미터는 이러한 스마트그리드의 핵심 구성요소라 할 수 있다. 하지만 이러한 IT기술이 융합됨으로 인해 스마트 미터는 기존 IT기술이 가지고 있던 보안위협을 그래도 상속받을 수 있으며 이로인한 다양한 보안침해사고들이 발생될 수 있다. 스마트 미터에서 발생할 수 있는 보안 침해사고를 조기에 발견하고 대응할 수 있는 기초자료로 로그정보가 활용될 수 있지만 현재 스마트 미터와 관련한 로그 관리 방안이 부재한 것이 사실이다. 따라서 본 논문에서는 스마트 미터의 특성을 고려한 보안 침해사고에 대응할 수 있는 로그 생성 및 수집하여 추후 침해사고 대응 시 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
개인정보는 금융거래의 성립조건이며 금융회사의 핵심자산이다. 그러나 정보사회의 부작용으로써 나타난 개인정보 침해사고는 중대한 사회적 위험이 되고 있으며, 이러한 위험은 개인과 회사의 실제적 피해로써 현실화되고 있다. 본 연구는 소비자의 손실 측면에서 개인정보 침해 사고로 인해 금융 분야에서 발생한 금전적, 정신적 손해 현황을 분석하고, 이러한 실제 손해를 최소화하기 위한 위험전가의 수단으로써 보험의 유용성을 제시하였다. 그리고 개인 정보 침해 사고 보상보험의 구성요소와 보험료의 산정원리를 검토하고 최종적으로 이러한 보험 제도를 활성화하기 위한 정책을 제안하였다. 위험관리의 한 방법으로써 보험은 소비자 보호와 회사의 재무적 건전성을 동시에 확보할 수 있는 유용한 수단이며, IT 리스크의 계량적 측정을 위한 기반을 제공할 수 있다.
최근 다양한 사이버 범죄 위협이 증가하는 추세로 정보시스템을 대상으로 공격하는 사이버 공격에 대해 실시간 탐지 등 최전선에서 초동 대응을 해야 하는 보안관제의 중요성이 높아지고 있다. 보안관제센터, 사이버테러 대응센터, 침해 대응센터 등의 이름으로 기관의 관제인원들은 사이버 공격 예방을 위해 많은 노력을 하고 있다. 특히 침해사고 탐지를 위한 방법으로 네트워크 보안장비를 이용하거나 관제시스템을 활용하여 탐지를 하고 있지만 장비 위주의 단순한 패턴기반으로 관제를 하는 방법으로는 침해사고의 예방을 위한 방법으로는 부족하다. 그러므로 보안관제시스템은 지속적으로 고도화 되고 있으며 침해위협에 대한 예방활동으로 탐지방법에 대한 개발과 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 침해사고 탐지 방법에 대한 문제점 개선을 위해 주요 구성 모듈의 침해사고 탐지 방법을 정의하고, 성능테스트를 통해 효율적인 보안 관제를 위한 방안을 제시하고 SIEM(Security Information Event Management)을 활용한 관제시스템 고도화를 통하여 효과적인 침해위협 탐지 방법을 연구하고자 한다.
인터넷이 생활의 중요한 요소로 자리잡기 시작하면서 네트워크의 침해 사고가 급증하고 있는 현실이다. 이러한 침해 사고를 예방하기 위해 침입 탐지 시스템(IDS)과 방화벽(Firewall)이 많이 사용되고 있다. 방화벽과 침입 탐지 시스템은 연동은 서로의 단점을 보완하여 더 강력하게 네트워크를 보호할 수 있다. 방화벽과 침입 탐지 시스템을 위한 시뮬레이션 모델은 DEVS (Discrete Event system Specification) 방법론을 사용하여 구성하였다. 본 논문에서는 실제 침입 데이터를 발생시켜 실제 침입에 가까운 상황 가운데 침입 행위를 판별하도록 구성하였다. 이렇게 구성된 시뮬레이션 모델을 사용하여 침입탐지 시스템의 핵심 요소인 침입 판별이 효과적으로 수행되는지를 시뮬레이션 할 수 있다. 현재의 침입은 광범위해지고, 복잡하게 되어 한 침입 탐지 시스템이 독립적으로 네트워크의 침입을 판단하기 어렵게 되었다. 이를 위해 네트워크 내에 여러 침입 탐지 시스템 에이전트를 배치하였고, 에이전트들이 서로 정보를 공유함으로써 공격에 효과적으로 대응할 수 있도록 하였다. 침입 탐지 시스템이 서로 협력하여 침입을 탐지하고, 이런 정보를 침입 차단 시스템에게 넘겨주게 된다. 이와 같은 구성을 통해서 공격자로부터 발생된 패킷이 네트워크 내로 들어오는 것을 원천적으로 막을 수 있도록 하였다.
정보보호는 기업의 운영과 고객의 신뢰를 보장하는 필수요소이며 침해사고 예방을 통해 불확실한 피해를 완화시킬 수 있기 때문에 적절한 정보보호 대책의 선택과 적정투자 수준을 결정하는 것이 중요하다. 본 연구는 다양한 산업군에 속해있는 기업에서 정보보호 대책 투자에 활용할 수 있는 예산 범위에서 구성할 수 있는 최적의 정보보호 대책 포트폴리오 구성뿐만 아니라, 각 대책의 적절한 투자 수준에 대한 의사결정 지원 모델을 제시한다. 이를 위하여 산업군별 침해사고 유형 통계를 분석하고 유전자 알고리즘을 활용하여 최적 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 도출한다. 도출된 모델을 기존 유전자 알고리즘을 이용한 정보보호 대책 투자 최적화 모델과 비교하고 기업 대상 설문 조사를 통하여 실제 사례를 분석한다.
본 연구는 인공지능 서비스과정에서 개인정보를 포함한 데이터가 처리되고 있고, 그 과정에서 발생 가능한 개인정보 침해사고를 방지하기 위한 해결방안으로 개인정보 침해요인에 대응하는 위기관리 컴플라이언스를 마련하고자 한다. 이를 위해 먼저, 문헌조사 및 전문가 Delphi를 거쳐 처리과정을 범주화를 하였는데, 인공지능서비스 제공과정을 서비스기획·데이터 설계 및 수집과정, 데이터 전처리 및 정제과정, 알고리즘 개발 및 활용과정으로 구분하고, 3개 과정을 9단계의 개인정보처리단계로 다시 세분화하여 개인정보 침해요인을 구성하였다. 둘째, 조사한 개인정보 침해요인을 전문가 대상의 FGI, Delphi 등을 통해 선정하였다. 셋째, 각 개인정보 침해요인에 대한 심각도 및 발생가능성에 대해 전문가대상으로 설문조사하였으며, 94명의 응답결과에 대해 타당성 및 적정성을 검증하였다. 넷째, 인공지능 서비스에서의 개인정보 침해요인에 대한 적절한 위기관리 컴플라이언스를 제시하기 위해, 개인정보의 자산가치, 개인정보 침해요인, 개인정보침해사고 발생가능성을 활용하여 개인정보 침해위험도 산정방식을 마련하였으며, 이를 통해 점수등급에 따라 위험정도에 따른 개인정보 침해사고 대응방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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