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.
과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 영상처리 기술을 기반으로 한 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 금속 물체를 탐지하기 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론을 이용하여 금속물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하여 사용하였다. 차량안의 특정 탐지 영역 내에서 FCF(Fuzzy Skin Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하고, 동승자가 위협을 가한다는 가정 하에 손 영역을 탐지한다. 탐지된 동승자의 손 영역을 중심으로 색상기반 원형 탐색기법을 사용하여 최종 금속물체의 후보영역을 설정하고, 금속물체 색상필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 보안 정책 및 규칙에 기반을 둔 네트워크 포트 기반의 오용침입 탐지 기능 및 센서 객체 기반의 이상침입 탐지 기능을 갖춘 리눅스 서버 시스템을 제안 및 구현한다. 제안한 시스템은 먼저 시스템에 사용하는 보안 정책에 따른 규칙을 수립한다. 이러한 규칙에 따라 정상적인 포트들과 알려진 공격에 사용되고 있는 포트번호들을 커널에서 동적으로 관리하면서, 등록되지 않은 새로운 포트에도 이상탐지를 위해 공격 유형에 대하여 접근제어 규칙을 적용하여 이상 침입으로 판단될 경우 접근을 차단한다. 알려지지 않은 이상침입 탐지를 위해서는 주요 디렉토리마다 센서 파일을, 주요 파일마다 센서 데이터를 설정하여 센서 객체가 접근될 때마다 감사로그를 기록하면서, 이들 센서 객체에 대해 불법적인 접근이 발생하면 해당 접근을 불허한다. 본 시스템은 보안정책별 규칙에 따라 다단계로 구축하여 특정 침입에 대한 더욱 향상된 접근제어를 할 수 있다.
최근 웹(World Wide WEb)은 전자상거래, e-commerce의 눈부신 성장과 더불어 그 이용률이 급격히 증가하였고, 이와 더불어 웹 취약점을 이용한 해킹사례도 증가하고 있다. 이 해킹 사례의 대부분은 웹 어플리케이션의 취약점을 이용한 것이다. 기존의 네트워크 침입탐지 시스템에서는 침입을 탐지하기 위해 시그너쳐 방법이 주로 사용되었다. 시그너쳐 방식은 시그너쳐를 기반으로 우수한 탐지율을 보인다. 그러나 웹 어플리케이션 공격은 다양한 원인과, 변형된 특성들을 가지고 있기 때문에 기존의 시그너쳐 기반의 방법으로는 특정한 패턴을 찾아내기가 곤란하다. 본 논문에서는 이를 보완할 수 있는 방법으로 프로파일 기반의 탐지방법을 제시한다.
피싱은 인터넷을 이용한 일종의 사기 수법이다. 피싱을 방지하기 위하여 웹 브라우저 밴더에서는 블랙리스트 기반의 피싱 탐지 기술을 제공하고 있다. 또한 기계학습을 이용한 피싱 탐지 기법들이 제안되어 피싱 공격에 대응을 하고 있다. 하지만, 피싱 공격이 진화 함에 따라 기존의 기술들이 탐지 못하는 경우가 발생을 한다. 피싱 페이지가 생성된 후 일정 시간이 지나지 않을 경우는 기존의 리스트 기반의 솔루션이 탐지를 하지 못하며, 이미지 기반의 피싱 공격의 경우 기존의 연구들이 탐지 하지 못한다. 이에 본 연구에서는 구글 검색엔진을 이용하여 이러한 문제점들을 해결하는 방안을 제안한다.
자율 주행 자동차는 다수의 센서와 ECU 등으로 구성된 분산 시스템이다. 이 시스템은 다양한 시간적 제약사항들을 갖는 자율주행 응용들을 구동하며 각 응용들에 대한 시간적 제약사항 위반을 탐지해야한다. 이러한 분산 시스템에서 응용들 간의 통신을 위해 사용되는 미들웨어들 중 대표적인 것은 DDS이다. DDS는 높은 확장성을 지원하는 발행-구독 통신 모델을 기반으로 하며, 실시간성을 고려한 다양한 QoS 정책들을 제공한다. 하지만 DDS는 자율주행 응용이 요구하는 시간적 제약사항들 중 deadline과 correlation 제약 사항에 대한 위반 여부를 탐지하지 못한다. 본 논문은 DDS 기반 시스템에서 deadline과 correlation 제약 사항 위반 여부를 런타임에서 탐지하는 기법을 제안한다. 본 연구진은 제안된 기법을 DDS의 구현들 중 하나인 Vortex 사의 OpenSplice 기반 시스템에 구현하였다. 실험을 통해 검증한 결과, deadline과 correlation 제약 사항에 대한 위반 여부를 적은 오버헤드와 함께 성공적으로 탐지하였다.
본 논문에서는 대규모 네트워크 환경에서의 분산된 침입탐지 시스템(Intrusion Detection System: IDS)을 망관리의 표준 프로토콜인 SNMP(Simple Network Management Protocol)와 이동 에이전트를 이용해서 진보된 형태의 다중호스트/네트워크 기반의 침입탐지 시스템 프레임워크를 제시하였다. SNMP 에이전트는 호스트 기반의 침입탐지를 수행하며 분산된 호스트들에서의 이동 에이전트는 플랫폼 독립적인 네트워크 기반의 침입탐지를 함으로써 시스템의 유연한 확장성 결함허용 및 시스템의 동적인 구성을 가능케한다.
이 논문에서는 리눅스 기반VDPM(Virus Detection Protection Management)시스템을 제안하고 개발한 응용SW로 감지, 차단 및 관리 방법을 제시한다. 제안된 LVPM시스템은 첫째특정탐색 및 전체탐색 알고리듬에 의하여 개발된 VDPM시스템은 신종 바이러스까지 탐지하는 모든 종류의 바이러스 탐지(VDPM_hawkeye) 모듈, Virus첵크하는 감시 및 Virus첵크후 친정, 제거하는 방지(VDPM_medic)모듈, DB를 update하는 기능을 가지는 관리(VDPM_manager)모듈과 원격 DB관리 및 Virus결과 보고 기능 (VDPM_reporter) 모듈로 되어 있으며 지능적인 Virus방지 시스템, 둘째 네트워크 패킷을 분석하여 네트워크를 통한 침 바이러스 탐지 및 대응 시스템과 셋째 네트워크 패킷을 분석하여 네트워치를 통한 네트워크형 악성 소프트웨어 대응 시스템을 포함한 바이러스 보호 통합 시스템을 구현하였다. 더불어 호스트와 네트웍기반의 통합적인 IDS가 방화벽(Firewall)시스템과 연동하여 IDS 단독 차단이 불가능한 공격을 차단하는 소프트웨어 시스템을 개발하는 것이며 관리자가 사용하기 쉬운 GUI환경으로 구현하였고 대규모 분산 네트워크 환경에서 효율적인 리눅스기반 침입탐지방지관리 솔루션을 제시한다.
나날이 발전하고 있는 ICT 기술과 차량과의 융합은 차량을 대상으로 하는 사이버 위협과 공격을 더욱 증대시킨다. 그러나 차량 보안을 연구하는 산업계, 학계 연구 그룹들 또한 다양한 접근 방법을 통해 이러한 위협과 공격을 앞서 예방하고 탐지하기 위해 노력하고 있다. 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지에서는 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙을 마련하였다. 이는 운전자별 주행 데이터에 대한 분석을 통해 현재 주행 중인 운전자를 식별하는 챌린지로써 국내 및 해외에서 처음으로 진행된 트랙이다. 이번 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지 중 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙에 참가한 참가자들은 주행 데이터를 통계적 기반으로 분석하여 모델링 하였으며, 분석하는 과정에 있어 의미 있는 분류 결과를 도출해 내었다. 일반적으로, 한 가정이 보유하고 있는 차량이 가족들 이외 다른 이들에게는 잘 공유되지 않는다는 점을 고려한다면, 비록 소수의 운전 참가자이지만 5명을 대상으로 하는 본 실험이 의미가 있다고 본다. 이번 정보보호 R&D 데이터 챌린지를 통해, 운전자 주행 데이터가 도난 탐지를 위한 운전자 분류뿐만 아니라, 운전자에게 특화된 의료와 보험과 같은 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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