최근 다양한 IT 서비스 및 컴퓨팅 자원을 인터넷 기반으로 제공받을 수 있는 클라우드 환경에 대한 사용자들의 관심이 증가하고 있으며, 이에 따라 클라우드 환경의 보안에 대한 관심 또한 증가하고 있다. 클라우드 환경은 다양한 사용자들에게 적절한 서비스를 제공하기 위해 막대한 양의 IT 자원 및 서비스들을 클라우드 상에 저장하고 사용자의 요구에 따라 제공하기 때문에 저장된 데이터 및 자원들에 대한 무결성, 불법 유출, 위 변조와 같은 보안 사고를 예방하고 신속하게 처리할 수 있는 능력이 요구된다. 그러나 기존에 개발된 다양한 솔루션이나 연구결과들은 클라우드 환경을 고려하지 않고 개발 및 연구되었기 때문에 클라우드 환경에 접목시키기에는 다소 무리가 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 클라우드 환경에서 발생할 수 있는 다양한 보안 사고를 사전에 방지하고, 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 유 무선 통합 보안관제 모델을 제안한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경의 보안 위협에 대응하기 위한 클라우드 보안관제시스템 도입이 증가하고 있다. 이에 따라 클라우드 보안관제시스템에 대한 보안 요구 사항 분석이 필요하다. 하지만 기존의 연구는 요구사항을 도출하는 과정에서 클라우드의 가상환경과 보안관제시스템의 데이터 흐름 등을 반영하지 못한 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해, 위협 모델링 분석과정에서 클라우드 보안관제시스템의 정보자산을 식별하여 클라우드 가상환경의 세부적인 구성요소를 시각화하고, 데이터 흐름을 반영하여 보안 위협을 분석하는 과정이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존의 연구를 개선한 위협 모델링 분석을 통해, 클라우드 보안관제시스템의 보안 요구 사항을 도출한다.
최근 발생한 클라우드 컴퓨팅 관련 보안사고는 한 기업의 보안사고 범위를 넘어 클라우드 컴퓨팅 환경을 사용하는 전체 고객에게 보안사고 범위가 확대되고 있다. 이를 위해 클라우드 데이터센터의 전반적인 통합 보안을 위한 관제기술이 요구된다. 본 연구는 기존 관제기술을 이해하고 클라우드 데이터센터 관제를 위하여 추가 및 통합되는 보안요소를 연구하고자 한다. IaaS 클라우드 환경의 이해를 돕고자 CloudStack으로 IaaS 클라우드 환경을 구축하였다. CloudStack의 구조와 NIST에서 제시한 IaaS 클라우드 모델을 접목하여 본 연구에서 제안한 SW-IaaS 클라우드 구조를 제시하였다. SW-IaaS 클라우드의 구성 요소인 Cloud Manager, Cluster Manager, Computer Manager의 각 계층에서 고려해야할 보안 프레임워크를 도출하고자 한다.
딥러닝을 비롯한 인공기능과 영상처리 분야의 접목은 기존 물리보안의 기술적 한계를 뛰어넘어 새로운 기회의 장을 마련하고 있다. 하지만 딥러닝 기반 영상분석 기술도 지능형 영상감시가 필요한 실제 현장에서는 다양한 환경의 제약사항으로 인해 성능이 저하될 가능성이 높다. 본 논문에서는 실제 CCTV 환경의 영상 데이터를 확보하여 신경망을 이용한 지속적인 학습을 통해 영상분석의 성능을 개선하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV 영상을 학습 데이터로 활용하여, 현장에서 신뢰받을 수 있는 사람 검출, 사람/차량 재식별, 열악 차량번호판 탐지 등의 지능형 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.
최근 제로 트러스트에 대한 개념이 도입되며 차세대 보안관제 시스템에 필요한 보안 요소 강화가 필요하다. 또한, 4차 산업혁명 시대의 보안 패러다임도 바뀌고 있다. 클라우드 컴퓨팅과 코로나 19로 인해 업무 환경이 변화되면서 발생하는 사이버보안 문제는 지속 발생하고 있다. 그리고 이와 동시에 새로운 사이버 공격기법들도 지능화 고도화되고 있는 상황에서 보안을 강화할 미래의 보안관제 시스템이 필요하다. 제로 트러스트 보안 개념은 모든 것을 의심하며 신뢰하지 않는다는 개념을 기반으로 모든 통신을 감시하고 접근 요청자에 대한 엄격한 인증과 최소한의 접근 권한을 핵심으로 보안성을 높인다. 본 논문에서는 기존 보안관제 시스템의 문제점을 이해하고 이를 해결할 수 있는 제로 트러스트 보안 모델을 통해 보안관제 분야의 보안 강화 방안을 제안 한다.
본 논문에서는 클라우드 기반의 모바일 지능형 관제시스템 개발을 제안하였다. 모바일 지능형 관제시스템은 클라우드 서버, 미들웨어, 센서로 구성되어 있다. 각 모듈들은 모바일 환경에서 제어되고 주변 환경에 대한 각 기기의 동작 상태를 모니터링 할 수 있다. 본 논문에서는 침입자를 감지하기 위해 영상 기반 움직임 감지 알고리즘을 적용하였고, 움직임 감지 실험에서 움직임 검출율이 평균 12.3% 높게 측정되어 보안장치로써의 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 기존 네트워크의 물리적인 구조 및 구성을 변경하지 않고 네트워크 보안을 도입할 수 있는 방안으로 "Man In The Middle Attack" 공격 기법을 역이용함으로, Single Ethernet Interface만으로 가상 네트워크 오버레이를 형성하여 논리적인 In-line Mode를 구현하여 외부의 공격으로부터 네트워크를 보호하는 초소형 네트워크 보안 센서와 클라우드서비스를 통한 통합관제 방안을 제안한다. 실험 결과, Single Ethernet Interface만으로 가상 네트워크 오버레이를 형성하여 논리적인 In-line Mode를 구현할 수 있었으며, Network IDS/IPS, Anti-Virus, Network Access Control, Firewall 등을 구현할 수 있었고, 초소형 네트워크보안센서를 클라우드서비스에서 통합관제하는 것이 가능했다. 본 논문의 제안시스템으로 저비용으로 고성능의 네트워크 보안을 기대하는 중소기업에 도움이 되고 또한, IoT 및 Embedded System 분야에 안전·신뢰성을 갖춘 네트워크 보안환경을 제공할 수 있다.
망분리 환경은 내부 업무망과 외부 인터넷망을 분리하는 네트워크 보안 설계시스템으로 인터넷이 연결된 네트워크와 연결되지 않은 업무용 네트워크로 분리하여 내부 업무망과 외부 인터넷망이 분리되어 보안적 측면에서 단일망에 비해 비교적 안전한 네트워크 구조이다. 하지만 내부 시스템, 네트워크 장비, 보안장비의 취약점을 이용하여 내부망을 감염시키는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 망분리 환경의 IT보안 위협 취약점을 분석하고 효과적인 보안관제를 위한 기술적인 방안을 제안한다.
오픈소스의 사용으로 개발 환경이 편리해지고 유지보수가 보다 용이해진 장점이 있지만 보안적인 측면에서 볼 때 취약점에 노출되기 쉽다는 한계점이 존재한다. 이와 관련하여 최근에는 아파치에서 매우 광범위하게 사용되고 있는 오픈소스 로깅 라이브러리인 LOG4J 취약점이 발견되었다. 현재 이 취약점의 위험도는 '최고' 수준이며 개발자들도 이와 같은 문제점을 인지하지 못한 채 많은 시스템에 사용하고 있어 향후 LOG4J 취약점으로 인한 해킹 사고가 지속적으로 발생할 우려가 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 LOG4J 취약점에 대해서 자세하게 분석하고, 보안관제시스템에서 보다 신속하고 정확하게 취약점을 탐지할 수 있는 SNORT 탐지 정책 기술을 제안한다. 이를 통해 향후 보안 관련 입문자, 보안 담당자 그리고 기업들이 LOG4J 취약점 사태에 대비하여 효율적인 모니터링 운영과 신속하고 능동적인 대처가 가능해질 것으로 기대 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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