• 제목/요약/키워드: 행위 기반 공격 탐지

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랜섬웨어 탐지를 위한 머신러닝 기반 암호화 행위 감지 기법 (A Machine Learning-Based Encryption Behavior Cognitive Technique for Ransomware Detection)

  • 황윤철
    • 산업융합연구
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    • 제21권12호
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    • pp.55-62
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    • 2023
  • 최근 등장하는 랜섬웨어들은 다양한 공격 기법과 다양한 경로를 통해 공격을 수행하고 있어 조기 탐지와 방어에 많은 어려움을 겪고 있으며, 그 피해 규모도 날로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 랜섬웨어 탐지를 위하여 파일 암호화와 암호화 패턴을 머신러닝 기반으로 하는 감지 기법을 제안한다. 파일 암호화는 랜섬웨어가 공격하는데 필수적으로 사용하는 기능으로 암호 행위와 암호화 패턴을 분석함으로써 랜섬웨어를 탐지하고 랜섬웨어의 특정 변종이나 새로운 유형의 랜섬웨어를 탐지할 수 있기 때문에 랜섬웨어 공격을 식별하고 차단하는 데 매우 효과적이다. 제안한 머신러닝 기반의 암호화 행위 감지 기법은 암호화 특성과 암호화 패턴 특성을 추출하여 머신러닝 기반의 분류기를 통해 각각 학습을 시켜 해당 행위에 대한 탐지를 진행하고 최종 결과는 두 분류기의 평가 결과를 기반으로 앙상블 분류기에서 랜섬웨어 유무를 판별하여 좀 더 정확도를 높였다. 또한, 제안한 기법을 numpy와 pandas, 파이썬의 사이킷런 라이브러리를 사용하여 구현하여 평가지표를 사용한 성능를 평가한 결과 평균적으로 94%,의 정확도와 95%의 정밀도, 93%의 재현률과 95%의 F1 스코어가 산출되었다. 성능 평가 결과를 보면 암호화 행위 감지를 통해 랜섬웨어 탐지가 가능하다는 것을 확인할 수 있었고 랜섬웨어의 사전 탐지를 위해 제안한 기법의 성능을 높이기 위한 연구도 계속해서 진행되어야 한다.

컴퓨터 면역시스템의 부정 및 긍정선택과 가중치를 이용한 알려지지 않은 공격탐지 연구 (A Study of Unknown Attack Detection using Weight and Negative/Positive Selection of Computer Immune System)

  • 정일안;김민수;노봉남
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.359-361
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    • 2003
  • 기존의 오용 기반 침입탐지 시스템에서는 변형되거나 새로운 해킹 방법에 대한 지속적인 탐지패턴을 지원해 주어야 하는 단점이 있다. 이러한 변형되거나 알려지지 않은 공격에 대한 탐지는 비정상행위 탐지 방법으로 본 논문에서는 컴퓨터 면역시스템의 부정 및 긍정선택 방법과 가중치의 특성을 이용하였다. 즉, 알리진 공격으로부터 특성을 추출하여 알려지지 않은 공격에 대응할 수 있도록 특성을 변경하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법으로 공격 특성을 추출하고 특성 추출에 사용하지 않은 다른 공격에 대한 탐지를 실험한 결과 u2r 공격인 buffer overflow 공격과 race condition 공격에 대하여 정확한 탐지가 이루어짐을 보였다.

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비정상 트래픽 제어 프레임워크를 위한 퍼지로직 기반의 포트스캔 공격 탐지기법 (A Detection Mechanism of Portscan Attacks based on Fuzzy Logic for an Abnormal Traffic Control Framework)

  • 김재광;김가을;고광선;강용혁;엄영익
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1185-1188
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    • 2005
  • 비정상 행위에 대한 true/false 방식의 공격 탐지 및 대응방법은 높은 오탐지율(false-positive)을 나타내기 때문에 이를 대체할 새로운 공격 탐지방법과 공격 대응방법이 연구되고 있다. 대표적인 연구로는 트래픽 제어 기술을 이용한 단계적 대응방법으로, 이 기술은 비정상 트래픽에 대해 단계적으로 대응함으로써 공격의 오탐지로 인하여 정상 서비스를 이용하는 트래픽이 차단되지 않도록 하는 기술이다. 비정상 트래픽 중 포트스캔 공격은 네트워크 기반 공격을 위해 공격대상 호스트의 서비스 포트를 찾아내는 공격으로 이 공격을 탐지하기 위해서는 일정 시간동안 특정 호스트의 특정 포트에 보내지는 패킷 수를 모니터링 하여 임계치와 비교하는 방식의 true/false 방식의 공격 탐지방법이 주로 사용되었다. 비정상 트래픽 제어 프레임워크(Abnormal Traffic Control Framework)는 true/false 방식의 공격 탐지방법을 이용하여 공격이 탐지되었을 때, 처음에는 트래픽 제어로 대응하고 같은 공격이 재차 탐지되었을때, 차단하여 기존의 true-false 방식의 공격 탐지 및 대응방법이 가지는 높은 오탐지율을 낮춘다. 하지만 포트스캔 공격의 특성상, 공격이 탐지된 후 바로 차단하지 못하였을 경우, 이미 공격자가 원하는 모든 정보를 유출하게 되는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 True/False 방식의 포트스캔 공격 탐지방법에 퍼지 로직 개념을 추가하여 공격 탐지의 정확성을 높이고 기존의 탐지방법을 이용하였을 때보다 신속한 트래픽 제어 및 차단을 할 수 있는 방법을 제안한다.

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자동화된 침입대응 시스템 설계에 관한 연구 (A Study on the Design Automated Intrusion Response System)

  • 이보경;이호재;김영태;최중섭
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.392-394
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    • 2003
  • 침입이란 컴퓨터 자원의 무결성, 비밀성 및 가용성을 저해하고, 시스템의 보안정책을 파괴하는 행위로서, 지금까지 연구되어 온 호스트 기반, 다중 호스트 기반 및 네트워크 기반 침입탐지 시스템만으로는 침입이 발생한 사후에 판단, 추적이 어려우며, 침입 중 차단이 불가능하므로 대규모 분산 시스템에 대한 침입에 종합적으로 대응하기 어렵다. 따라서 본 글에서는 지능화된 공격에 자동대응이 가능하도록 하기 위해 공격의 심각도 및 피해정도 그리고 침입탐지시스템이 탐지능력의 신뢰도에 따라 대응 수준 및 대응방법이 결정되도록 하는 자동화된 침입대응 시스템 및 사용된 메커니즘에 대해 설명하고자 한다.

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COBWEB 을 사용한 비정상행위도 측정을 지원하는 네트워크기반 침입탐지시스템 설계 (A Design of Network Based IDS to Report Abnormal Behavior Level using COBWEB)

  • 이효승;원일용;이창훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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    • pp.845-848
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    • 2002
  • 네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와 행위패턴을 정확히 모델링 할 수 있는 Event 의 생성이 전체성능을 결정하는 중요한 요인이 된다. 또한 공격이나 비정상 행위의 판별을 위해서는 효과적인 탐지모델의 구축이 필요하다. 본 논문은 네트워크기반에서 패킷을 분석해 비정상행위 수준을 관리자에게 보고하는 시스템의 설계에 관한 논문이다. 속성을 생성하고 선택하는 방법으로는 전문가의 경험을 바탕으로 결정하였고, 탐지모델구축은 COBWEB 클러스터링 기법을 사용하였다. 비정상행위 수준을 결정하기 위해 트레이닝 셋에 정상과 비정상의 비율을 두어 클러스터링 이후 탐지모드에서 새로운 온라인 Event 의 비정상 수준을 결정할 수 있게 하였다

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침입탐지를 위한 X2 거리기반 다변량 분석기법을 이용한 프로그램 행위 프로파일링 (Profiling Program Behavior with X2 distance-based Multivariate Analysis for Intrusion Detection)

  • 김정일;김용민;서재현;노봉남
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제10C권4호
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    • pp.397-404
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    • 2003
  • 프로그램 행위기반 침입탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로그램 행위 프로파일을 구축하여 잠재적인 공격을 효과적으로 탐지한다. 그러나 각 프로그램마다 매우 큰 프로파일이 구축되어야 하는 문제점이 있다. 본 논문은 프로파일의 크기를 줄이기 위해, 프로그램 행위 프로파일링 및 이상행위 탐지에 X$^2$ 거리기반 다변량 분석 기법을 응용하였다. 실험 결과, 프로파일을 비교적 작게 유지하면서 탐지율에서는 의미있는 결과를 보였다.

파일 DNA 기반의 변종 악성코드 탐지를 위한 유사도 비교에 관한 연구 (A Study on Similarity Comparison for File DNA-Based Metamorphic Malware Detection)

  • 장은겸;이상준;이중인
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.85-94
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    • 2014
  • 본 논문에서는 사용자 시스템이 악성 프로그램에 의해 피해를 입은 후 시그니처나 보안 패치가 나오기 전에 피해를 최소화하기 위한 방법으로 파일 DNA 기반의 행위 패턴 분석을 통한 탐지 기법을 연구하였다. 기존의 네트워크 기반의 패킷 탐지기법과 프로세스 기반 탐지 기법의 단점을 보완하여 제로데이 공격을 방어하고 오탐지를 최소화하기 위해 파일 DNA 기반 탐지기법을 적용하였다. 파일 DNA 기반 탐지기법은 악성코드의 비정상 행위를 네트워크 관련 행위와 프로세스 관련 행위로 나누어 정의하였다. 사용자 시스템에서 작동되는 프로세스의 중요한 행위와 네트워크 행위를 정해진 조건에 의해 검사 및 차단하며, 프로세스 행위, 네트워크 행위들이 조합된 파일 DNA를 기반하여 악성코드의 행위 패턴의 유사도를 분석하여 위험경고 및 차단을 통한 대응 기법을 연구하였다.

비정상 트래픽 제어 프레임워크를 위한 퍼지 로직 기반의 포트스캔 공격 탐지 기법 (A Portscan Attack Detection Mechanism based on Fuzzy Logic for Abnormal Traffic Control Framework)

  • 김재광;이지형
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.357-361
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    • 2007
  • 비정상 트래픽 제어 프레임워크에 적용된 비정상 트래픽 제어 기술은 침입, 분산서비스거부 공격, 포트스캔 공격과 같은 비정상 행위의 트래픽을 제어하는 공격 대응 방법이다. 이 대응 방법은 비정상 행위에 대한 true-false 방식의 공격 대응 방법이 가지는 높은 오탐율(false-positive rate)을 낮출 수 있다는 장점이 있지만, 공격 지속시간에만 의존하여 비정상 트래픽을 판단하기 때문에, 공격에 대한 신속한 대응을 하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 비정상 트래픽 제어 프레임워크에 퍼지 로직을 적용하여 신속한 공격 대응이 가능한 포트스캔 공격 탐지 기법을 제안한다.

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리눅스 시스템의 보안 강화를 위한 LKM(Loadable Kernel Module) 설계 및 구현 (A Design and Implementation of Loadable Kernel Module for Enhanced Security on Linux System)

  • 김익수;김명호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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    • pp.933-936
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    • 2002
  • 공격자는 시스템에 침입하기 위해 취약점을 수집하며 여러 공격방법을 통해 루트권한을 획득하게 된다. 루트권한을 획득한 공격자는 공격 시스템에 루트킷을 설치하여 침입에 대한 흔적을 숨기고 차후 침입을 위한 백도어를 남기게 되는데 최근 등장한 커널 기반의 루트킷은 시스템에 대한 침입 탐지를 어렵게 하고 있다. 이러한 공격에 대응하기 위해 침입탐지 및 차단을 위한 보안 시스템들이 많이 개발되어 왔지만 공격자들은 보안 시스템들을 우회하여 시스템에 침입하고 있다. 본 논문에서는 루트권한을 획득한 공격자의 불법행위를 막기 위해 시스템 보안 강화 LKM을 설계, 구현하며 중요 파일의 변조와 루트킷의 실치를 막고 공격자의 불법행위를 관리자에게 실시간으로 알릴 수 있는 방법을 제안한다.

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호스트 기반 침입 탐지 데이터 분석 비교 (A Host-based Intrusion Detection Data Analysis Comparison)

  • 박대경;신동규;신동일
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.490-493
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    • 2020
  • 오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 APT(Advanced Persistent threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 문제이며, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 공격을 방어하는데 현재는 침입탐지 시스템에서 생성된 데이터가 주로 사용된다. 하지만 데이터가 많이 부족하여 과거에 생성된 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency) 침입 탐지 평가 데이터 세트인 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining) 같은 데이터로 연구를 하고 있어 현대 컴퓨터 시스템 특정을 반영한 데이터의 비정상행위 탐지에 대한 연구가 많이 부족하다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함하고 있으면서 최근에 생성된 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 데이터를 이용한 분석 비교 연구를 통해 앞으로 호스트 기반 침입 탐지 데이터 시스템의 나아갈 새로운 연구 방향을 제시한다.