• 제목/요약/키워드: 트래픽 관제

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중소기업 유해트래픽 분석을 통한 보안관제 개선 방안 (Improved Security Monitoring and Control Using Analysis of Cyber Attack in Small Businesses)

  • 홍준석;임영환;박원형;국광호
    • 한국전자거래학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.195-204
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    • 2014
  • 최근 지능화 고도화 되고 있는 사이버 위협으로부터 중소기업을 보호하기 위해서는 24시간 예방 탐지 분석 대응 해 주는 보안관제가 필수적이다. 이러한 중소기업의 보안관제를 지원하기 위해 정부로부터 예산지원을 받아 중소기업기술지킴센터가 구축되어 운영 중이며, 현재 900여 개 중소기업에 대해 보안관제서비스를 지원하고 있다. 본 논문에서는 중소기업 기술지킴센터에서 보안관제서비스를 지원하고 있는 중소기업들의 이상트래픽에 대해 살펴보고 중소기업의 보안관제 개선방안을 제시하였다.

산업 제어 시스템 네트워크 분석 저지를 위한 트래픽 난분석화 기법

  • 이양재;정혜림;안성규;박기웅
    • 정보보호학회지
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    • 제30권5호
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    • pp.25-33
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    • 2020
  • 산업 제어 시스템 대상 원격 관제 기술은 관리자의 즉각적 대응을 통해 산업 재해 발생 확률 저하를 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 그러나 산업 제어 시스템 원격 관제 기술은 원격의 관리자와 통신하기 위해 외부 네트워크 연결이 필수적이며, 따라서 공격자들에게 기존 산업 제어 시스템에 존재하지 않던 새로운 네트워크 취약점을 노출하게 된다. 산업 제어시스템은 네트워크 취약점을 해결하기 위해 터널링 프로토콜 또는 패킷 암호화 솔루션을 사용하고 있지만, 이러한 솔루션은 패킷 메타데이터를 분석하는 네트워크 트래픽 분석 공격을 방어하지 못한다. 공격자는 네트워크 트래픽 분석을 통해 패킷의 송수신 대상, 통신 빈도, 활성화 상태 등을 알 수 있으며 획득한 정보를 다음 공격을 위한 초석으로 사용할 수 있다. 따라서 기존의 솔루션들이 해결하지 못하는 산업 제어 시스템 네트워크 환경에서 발생하는 잠재적인 문제들을 해결하기 위해 네트워크 트래픽 분석 난이도를 향상시켜 분석을 방어하는 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 패킷 메타데이터를 분석하는 네트워크 트래픽 분석 공격을 어렵게 하고자 패킷 분할 및 병합 기반 네트워크 트래픽 난분석화 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법의 참여자인 관리자와 산업 기기는 각각 일정한 크기의 그룹으로 묶인다. 그리고 원격 관제를 위해 관리자와 산업 기기 간 송수신되는 모든 패킷을 대상으로 분할 노드를 경유하도록 한다. 분할노드는 패킷의 난분석화를 위한 핵심 요소로써, 관리자와 산업 기기 사이에 송수신되는 모든 패킷을 상호 목적 대상 그룹의 개수로 분할한다. 그리고 분할한 패킷 조각에 패킷 식별자와 번호를 부여하여 패킷 조각을 모두 수신한 목적대상이 올바르게 패킷을 병합할 수 있도록 하였다. 그리고 분할노드는 목적 대상이 속한 그룹의 모든 참여자에게 서로 다른 패킷 조각들을 전달함으로써 공격자가 패킷의 흐름을 알 수 없도록 하여 산업 제어 시스템 정보를 수집하는 것을 방어한다. 본 논문에서 제안하는 패킷 분할 및 병합 기반 트래픽 난분석화 기법을 통해 산업 제어 시스템을 대상으로 한 트래픽 분석 공격을 방어함으로써 네트워크 공격의 피해를 줄이고 추가적인 네트워크 공격을 차단할 수 있을 것으로 기대된다.

PortCDM을 위한 도선 스케줄 정보 기반 VTS에서의 Pilotage 정보제공 서비스 (A Pilotage Information Service of VTS for PortCDM)

  • 이병길;나중찬
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
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    • pp.40-41
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    • 2019
  • VTS 관제에서 시스템적 환경은 선박의 트래픽 이동 및 주변 상황 인지가 매우중요하다. 즉, VTS 에서 도선예정 선박의 정보와, 스케줄의 내용을 파악하여야하며, 정박된 선박의 출항 도선을 하는 경우, 해당정보는 관제사가 파악하고 있어야 하는 정보이다. 따라서 본 논문에서는 도선 스케줄을 VTS 시스템에 적용, 관제사가 쉽게 이해 처리될 수 있도록 구조로 설계 및 구현하였다. 이러한 정보는 향후 e-Navigation 연계 등 관제시스템의 진화시에 실시간 정보교환하여 관제에 도움을 주는 부가 기능으로 제공, 예측관제에 활용될 수 있다.

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전자해도의 보안 업데이트를 통한 다중 운용 시스템 관리 (A Central Managed Secure Chart Update Mechanism for VTS Operational System and Related User Environment)

  • 이병길;나중찬
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.259-261
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    • 2018
  • VTS 관제에서 시스템적 환경은 선박의 트래픽 이동 및 주변 상황 표현이 정확해야 하며, 이를 위하여 항상 최신의 전자해도를 유지하여야 한다. 따라서 VTS 환경에서 운용 시스템을 포함한 여러 시스템에서 전자해도를 이용하고 있으며, 일부 오래된 전자해도를 그대로 사용하는 문제가 있어 왔으며, 업데이트 자체가 보안적 문제와 운용성을 고려하여 진행되어야 하므로 번거로운 문제이기도 하다. 즉, VTS 시스템에서는 선박을 표출하는 화면에서 모든 선박위치, 지형지물 등 기본적인 전자해도의 역할이 매우 중요하고 데이터를 상호 교환하고 관제하는 과정에서도 섹터별 운용, 선박과 관제 센터간 상호 동기화, 최신화가 요구되어 왔다. 따라서, 본 논문에서는 VTS 국산화연구에 따른 상용화를 위하여, 관제환경의 편의성을 개선하기 위한 전자해도 업데이트 프로토콜을 설계하고, 다중의 운용시스템 환경과 사용자의 관제 환경의 업데이트를 통한 동기화를 검토하였으며, 향후 e-Navigation으로 진화시에 16개 MSP중 하나인 소형선박 등 다중 단말환경에서 전자해도 보안 업데이트 프로토콜로 확장하는 방안으로 진행될 수 있다.

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다크넷 트래픽을 활용한 보안관제 체계 구축에 관한 연구 (A Study on Constructing of Security Monitoring Schema based on Darknet Traffic)

  • 박시장;김철원
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제8권12호
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    • pp.1841-1848
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    • 2013
  • 본 논문에서는 매우 국한된 사이버공격에만 대응할 수 있는 기존 정형화 탐지패턴 기반의 보안관제를 극복하기 위하여 대규모 네트워크상에서 유출입 되는 이상행위 정보에 대한 종합적 체계적 수집 분석을 통해 실시간 보안관제 정확도 향상 및 관제영역 확대 방안에 대하여 연구하였다. 다크넷 네트워크상에 유입되는 다양한 침해위협 정보들을 수집 저장 분석하기 위한 이상 징후 관측 체계를 구축하고 통계 기반의 해킹동향 분석을 통해 알려진 사이버위협, 알려지지 않은 이상징후 및 고위험 이상행위 정보 분류 체계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 다크넷 트래픽을 활용한 보안관제 체계를 적용할 경우, 전체 침해위협 탐지가 기존 대비 12.6% 증가하였으며, 기존에는 감지할 수 없었던 신종 변종 공격을 120여종 감지하는 것으로 나타났다.

네트워크 보안 관제를 위한 로그 시각화 방법 (A log visualization method for network security monitoring)

  • 조우진;신효정;김형식
    • 스마트미디어저널
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    • 제7권4호
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    • pp.70-78
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    • 2018
  • 정보시스템에서 정보 보안의 중요성이 강조됨에 따라 이에 대응하기 위해 많은 기업이 보안 솔루션을 도입하고 있다. 하지만 많은 예산을 들여도 이를 관리하는 보안 관제가 없으면 제대로 기능하지 못하게 된다. 보안 관제는 문제 발생 시 빠른 대처가 필수적이며, 관제 목적에 맞는 적절한 시각화 대시보드를 설계하여 필요한 정보를 빠르게 전달할 수 있도록 할 필요가 있다. 본 논문에서는 오픈소스 Elastic Stack을 이용하여 보안 로그를 시각화 하는 방법을 제시하고, 관제 목적에 적합한 대시보드로 구현함으로써 제시된 방법이 네트워크 보안 관제에 적합함을 보인다. 대시보드는 비정상적인 트래픽 증가와 공격 경로 분석 등의 목적으로 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

ALADDIN 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of ALADDIN System)

  • 윤승용;오진태;장종수;김익균
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.992-995
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    • 2011
  • ALADDIN(Advanced Layer-free DDoS Defense INfrastructure) 시스템은 양방향 10Gbps 트래픽을 처리할 수 있는 안티 DDoS 전용 시스템이다. 로드 밸런서 엔진, 안티 DDoS 분석 엔진, PCI-Express 엔진으로 구성된 세 개의 FPGA 기반 하드웨어 엔진과 소프트웨어 엔진으로 이루어진 시스템은 인라인 모드로 동작하면서 Wire-speed 로 패킷을 처리한다. 시스템은 네트워크 레벨의 DDoS 공격뿐만 아니라 어플리케이션 레벨의 DDoS 공격도 실시간으로 탐지하고 대응한다. 본 논문에서는 ALADDIN 시스템의 설계 및 구현, 테스트 결과에 대해 기술한다.

에너지 기반보호시설의 보안관제 방안에 관한 연구 (A study on the managed security services(MSS) method for energy-based SCADA Systems)

  • 장정우;김우석;윤지원
    • 정보보호학회논문지
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    • 제25권2호
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    • pp.279-292
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    • 2015
  • 본 연구에서는 에너지 기반보호시설 내부에서 발생 가능한 악성코드를 효과적으로 탐지 할 수 있는 네트워크 보안관제 모델을 제안하였고, 제어시스템 운영환경과 유사한 네트워크 환경에서 취득된 데이터를 상세 분석하여 보안관제시스템에 적용 가능한 탐지요소 개발과 보안관제 방안을 제시하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안된 네트워크 보안관제 모델이 효과적으로 이상 트래픽을 탐지 가능함을 실증하였다.

안전관제시스템 프로토콜 표준화를 위한 데이터 수집 방법 (Data Collection Methods to Standardize Protocols of Safety Supervision System)

  • 신광호;엄태화;임담섭;안진
    • 한국철도학회논문집
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    • 제19권2호
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    • pp.159-169
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    • 2016
  • 국내 철도의 관제는 신호, 전철전력, 통신, 설비 등 분야별로 고유한 시스템으로 구축되어 있다. 각 분야의 관제시스템은 현장 설비의 센싱 데이터를 중앙관제로 전송하는 매체와 프로토콜이 서로 상이하다. 안전관제시스템은 각 분야의 안전에 관련된 데이터를 모두 수집하여 철도 사고를 예측하고 예방하는 것을 목적으로 하며 표준 프로토콜을 사용한다. 안전관련 데이터는 기존 관제시스템의 현장 데이터 전송장치에서 데이터 수집이 필요하다. 이때 중요한 점은 기존 관제시스템 통신에 영향 없이 데이터를 수집하는 방법이다. 본 논문에서는 데이터를 수집하는 방법으로 네트워크 트래픽 감시나 보안용으로 사용되는 스니핑을 이용한다. 스니핑 장치를 사용할 때 야기되는 문제점을 설명하고 해결 방법으로 패킷 변환 노드를 제안하였다. 추가적으로 프로토타입을 개발하여 기능과 성능 테스트를 수행하여 S/W아키텍처와 패킷 변환 과정에 대해 검증하였다.

마이터 어택과 머신러닝을 이용한 UNSW-NB15 데이터셋 기반 유해 트래픽 분류 (Malicious Traffic Classification Using Mitre ATT&CK and Machine Learning Based on UNSW-NB15 Dataset)

  • 윤동현;구자환;원동호
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권2호
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    • pp.99-110
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    • 2023
  • 본 연구는 현 보안 관제 시스템이 직면한 실시간 트래픽 탐지 문제를 해결하기 위해 사이버 위협 프레임워크인 마이터 어택과 머신러닝을 이용하여 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 방안을 제안하였다. 마이터 어택 프레임워크에 네트워크 트래픽 데이터셋인 UNSW-NB15를 적용하여 라벨을 변환 후 희소 클래스 처리를 통해 최종 데이터셋을 생성하였다. 생성된 최종 데이터셋을 사용하여 부스팅 기반의 앙상블 모델을 학습시킨 후 이러한 앙상블 모델들이 다양한 성능 측정 지표로 어떻게 네트워크 트래픽을 분류하는지 평가하였다. 그 결과 F-1 스코어를 기준으로 평가하였을 때 희소 클래스 미처리한 XGBoost가 멀티 클래스 트래픽 환경에서 가장 우수함을 보였다. 학습하기 어려운 소수의 공격클래스까지 포함하여 마이터 어택라벨 변환 및 오버샘플링처리를 통한 머신러닝은 기존 연구 대비 차별점을 가지고 있으나, 기존 데이터셋과 마이터 어택 라벨 간의 변환 시 완벽하게 일치할 수 없는 점과 지나친 희소 클래스 존재로 인한 한계가 있음을 인지하였다. 그럼에도 불구하고 B-SMOTE를 적용한 Catboost는 0.9526의 분류 정확도를 달성하였고 이는 정상/비정상 네트워크 트래픽을 자동으로 탐지할 수 있을 것으로 보인다.