최근 IT 기술이 눈에 띄게 발전해 가고 있는 가운데 그 중에서도 사물인터넷 또한 많은 발전을 해오고 있다. 그러나 사물인터넷은 보안에 매우 취약한 단점이 있다. 그 중에서도 요즈음 사물인터넷을 대상으로 한 랜섬웨어 공격이 기승을 부린다고 전해진다. 그 중 웹에 접속하여 파일을 다운받는 경로가 가장 많이 감염되는 경우이다. 이처럼 사용자가 원치 않게 악성코드가 다운되는 경우가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 경우를 고려하여 IoT 기기를 통해 파일을 다운 받거나 위험성이 있는 사이트에 방문 시 빅데이터를 사용하여 데이터를 먼저 분석하여 위험성 있는 구문을 삭제하거나 차단하여 안전한 데이터들만 사용자에게 전송하는 프로그램을 만들어 사용자의 디바이스를 보호하는 방향을 제안한다.
국가와 사회의 인프라가 사이버로 연결되어 있다. 최근 대구지역 IP로 확인되는 성형외과, 치과, 병원 등 홈페이지에 금융 정보를 탈취하는 악성코드가 전파되고 있다. 특히 금융 정보는 중요한 개인정보보호 대상이다. 금융정보의 탈취는 개인의 금전적인 손실로 이어진다. 본 논문에서는 금융정보를 탈취하는 최근의 파밍 악성코드를 분석한다. 사회공학적 방법이 동원된 공격 파일은 다운로더로 위장하여 배너속에 실행파일로 전파 되고 있다. 사용자가 배너를 선택하면 공격 파일은 악성코드를 사용자에 PC를 감염시킨다. 감염된 PC는 파밍 사이트로 사용자를 유도하여 금융정보와 개인의 보안카드 정보를 탈취한다. 탈취된 금융정보는 사용자에게 금전적인 손실을 발생시킨다. 본 논문에 연구는 안전한 금융보안 거래에 기여할 것이다.
최근 개발되는 드론은 사용자의 편의를 위하여, 사진이나 동영상과 같은 파일을 휴대 기기로 전송하거나 휴대 기기로 드론을 조종하는 것과 같은 휴대 기기를 통한 다양한 기능들을 제공하며, 이러한 기능들은 와이파이를 기반으로 이루어진다. 그러나, 와이파이는 인증 해제 공격이나 Evil Twin 공격과 같은 취약점이 존재하며, 이러한 취약점으로 인하여 드론에서 제공하는 다양한 기능들과 관련된 보안 위협이 발생할 가능성이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 와이파이를 사용하는 드론에서 발생 가능한 취약점을 미리 분석하고 방어하기 위한 목적으로, 와이파이에서 발생 가능한 취약점 중 하나인 패스워드 크래킹 취약점을 분석하였다. 실험 결과, 드론에서 제공하는 와이파이의 패스워드를 크래킹함으로써 공격자가 드론 네트워크 내부로 진입이 가능한 것을 실증하였다. 향후, 드론 환경에서 패스워드 크래킹 뿐만 아니라, 와이파이에서 발생 가능한 다양한 취약점을 분석하고 실증할 예정이다.
안드로이드 앱(Android app, APK)을 역공학하여 디컴파일된 소스 코드를 획득하는 것이 용이하다. 공격자는 디컴파일된 소스코드를 불법적으로 사용하여 경제적 이득을 얻거나 악성코드를 삽입하여 앱을 변조하기도 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 역공학 방지 방법을 사용하여 안드로이드 앱에 대한 불법 변조를 방지하는 APK 덮어쓰기 기법을 제안한다. 연구 대상은 임의 프로그래머에 의해 작성된 앱들이다. '대상 앱'(원본 앱)에 대해, 서버 시스템은 (1) 대상 앱의 복사본 생성, (2) 그 대상 앱을 암호화, (3) 복사본의 DEX (Dalvik Executable) 부분을 스텁(stub) DEX로 교체하여 스텁 앱 생성, (4) 암호화된 대상 앱 및 스텁 앱을 배포한다. 스마트폰 사용자는 암호화된 대상 앱 및 스텁 앱을 다운받는다. 스텁 앱이 스마트폰에서 실행될 때마다, 스텁 앱은 런처(launcher) 앱과 협력하여 암호화된 대상 앱을 복호화한 후 자신을 덮어쓰게 하여 원본 대상 앱이 실행되게 한다. 실행이 끝나면 복호화된 앱은 삭제된다. 제안 기법의 가능성을 검증하기 위해 여러 대중적인 앱들로 실험하여 보았다. 실험 결과, 제안 기법이 안드로이드 앱에 대해 역공학 및 변조 공격을 방지하는데 효과적임을 알 수 있다.
개인정보가 포함되어있는 개인정보파일의 경우 개인용 PC 및 스마트 단말기, 개인 저장 장치 등 End-Point 영역에서의 개인정보보호에 대한 의식은 미흡한 실정이다. 본 연구는 웹 크롤러를 통해 생성된 개인정보파일을 안전하게 검색하기 위해 Diffie-Hellman 기법을 이용하여 사용자 키 레벨을 부여하였다. 개인정보파일에 대한 공격을 대비는 SEED와 ARIA를 하이브리드(hybrid)한 슬라이싱(slicing)을 이용하여 설계하였다. 웹 크롤링 방법에 수집된 개인정보파일에 대한 암호화 성능은 키 생성에 따른 암복호화 속도, 사용자 키 레벨에 따른 암복호화 공유를 비교 하였다. 이에 대한 시뮬레이션은 대외기관 전송 프로세스를 대상으로 전달된 개인정보파일에 수행하였다. 그 결과 기존 방법의 성능을 비교하여 기존보다 검출은 4.64배의 향상됨과 동시에 정보보호율은 18.3%가 개선됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 심볼릭 링크 공격에 취약한 코드를 정의하고 프로그램 분석 기법을 사용하여 이를 검출하는 방법을 제안한다. 심볼릭 링크 공격을 해결하기 위한 기존의 방법들은 심볼릭 링크 공격을 방어하기 위한 기법들로써 임시 파일에 대한 접근 시 공격이 이루어졌는지에 대한 적절한 검사가 이루어져야 하나, 이를 간과할 경우 공격의 위험에 노출되게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 심볼릭 링크 공격에 취약한 부분을 자동으로 모두 검출함으로써 프로그래머가 심볼릭 링크 공격을 안전하게 방어할 수 있도록 한다. 제안하는 방법은 취약점 분석을 위해서 기존의 타입 시스템에 새로운 타입 한정자를 추가하고, 추가된 타입 한정자를 고려한 타입 검사를 통해서 심볼릭 링크 공격의 취약점을 식별한다. 제안하는 방법은 자동으로 심볼릭 링크 공격의 취약점을 모두 검출할 수 있기 때문에, 프로그래머가 취약한 것으로 식별된 코드에 대해서만 기존의 방어 기법을 적용하도록 함으로써 프로그램을 전반적으로 검토하거나 수정해야 하는 부담을 줄여준다는 장점을 가진다. 제안하는 방법을 널리 알려진 실용적인 프로그램을 대상으로 실험해 본 결과 전체 fopen() 함수 중 일부만 심볼릭 링크 공격에 취약한 것으로 분석되었으며, 이는 제안한 방법이 프로그래머의 부담을 줄이는데 유용함을 보여준다.
많은 기업과 조직에서는 LTE 망을 활용한 모바일 오피스 환경을 구축하고 있으며 공공 안전과 국가 방위에서도 모바일 환경의 국가재난망과 공군 LTE망을 구축하고 있다. 하지만 최근의 모바일 정보보안 위협은 정보유출 공격에서 서비스를 무력화 시키는 DDoS 공격으로 위협이 진화되고 있다. 특히, 스마트폰, 스마트패드, 태블릿PC 등 단말기의 종류와 수가 기하급수적으로 증가하고, 모바일 단말기의 사양 및 회선 속도가 빠르게 발전함에 따라 모바일 환경에서 DDoS 공격은 더욱 위협적으로 진화하고 있다. 현재 DDoS 공격 대응은 네트워크 또는 서버 앞 단계에서 차단하는 방법이 보편적이지만 모바일 네트워크 상에 DDoS 공격 트래픽이 유통되어 네트워크 자원을 소비하는 문제점은 계속 상존하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 단말기 단계에서부터 DDoS 공격을 선제적으로 차단하기 위해 국가재난망 및 공군 LTE망과 같은 사설 모바일 네트워크에서 유통되는 트래픽 유형을 분석하여 DDoS 공격을 차단하는 방안을 제시한다. 하지만 국가재난망과 공군 LTE망에서 유통되는 트래픽을 직접적으로 분석하는 것은 제한되므로 유통되는 정보유형이 유사한 마인크래프트 게임의 전송 트래픽과 동영상 파일 업로드 전송 트래픽을 대상으로 시계열 분석하여 사설 모바일 네트워크에서의 DDoS 공격 탐지 기준을 정립하고 DDoS 공격을 탐지 차단하는 APP을 시범 구현하여 그 실효성을 검증하였다.
피싱 피해의 확대에 따라 정부 및 기관의 대응이 빨라지면서 피싱 공격은 더욱 발전하여 악성코드 및 취약점 활용에까지 이어지고 있다. 최근 마이크로 소프트의 패치가 발표될 때 마다 해당 취약점을 이용한 공격 기술이 공개되고 이를 악용하는 사례가 늘어나고 있다. 따라서 방어하는 입장에서도 패치를 분석하고 대응하기 위한 기술의 수요가 증가하였으며, 이로 인하여 다양한 패치 분석 방법론이 등장하였다. 하지만 이는 마이크로 소프트 제품에 맞춘 경우가 많으며 모바일 환경을 대상으로 이루어지지는 않았다. iOS와 같은 모바일 장치의 경우 운영체제를 구성하는 파일의 크기가 작고 개수가 많기 때문에 빠르게 비교해주는 기능이 필요하다. 따라서 본 연구는 기존의 연구에서 사용하던 Control Flow Graph나 Abstract Syntax Tree 방법이 아닌 기계어 코드에 최적화된 코드 필터링 방법을 이용한 패치 비교 방법론을 연구하여 안전한 모바일 환경을 구축하기 위한 기반을 마련하고자 한다.
다수 사용자들이 이용하는 범용 어플리케이션에 존재하는 원격권한 획득이 가능한 취약점을 악용한 공격이 증가하고 있다. 특히, 플래시 플레이어는 브라우저, 오피스 등 다양한 플랫폼에서 사용이 되고 있어, 공격의 주요 대상이 되고 있으며 이를 대응하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구는 ActionScript에 대한 사전 분석된 특성을 이용해 탐지하기 때문에 신종/변종 탐지에 한계가 있다. 한계점의 개선을 위해 본 논문에서는 사전 분석된 특성을 사용하지 않고 플래시의 Tag빈도를 기계학습을 적용해 악성/정상 플래시에 대한 분류방법을 제안하며, 실험을 통해 제안한 방법이 기존 연구의 한계점을 극복하고 신종/변종 악성 플래시를 효과적으로 탐지 할 수 있음을 검증한다.
Windows는 UAC(User Account Control)를 통해 사용자의 동의를 얻은 프로세스에게만 관리자 권한을 부여한다. 관리자 권한을 부여받은 프로세스는 시스템 파일 변경, 환경 변수 변경 등 표준 권한을 가진 프로세스가 수행하지 못하는 작업을 수행할 수 있다. 일부 악성코드들은 사용자 동의 없이 관리자 권한을 획득하기 위해 UAC Bypass 기법을 이용한다. 그러나 UACMe에 공개된 56개의 UAC Bypass 기법 중 20개의 기법에 대한 보안 패치가 현재까지 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 Windows 시스템의 UAC Bypass에 대한 안전성 수준을 분석하기 위해 시스템 디렉터리 내부 82개의 프로그램을 대상으로 UAC Bypass가 가능한 DLL Hijacking 취약점을 분석한다. 또한 UAC Bypass에 악용 가능한 50개의 신규 취약점을 발견하고 악용 시나리오에 따른 공격가능성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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