• 융합보안논문지
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• 제18권5_1호
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• pp.45-51
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• 2018

데이터의 활용도와 중요성이 점차 높아짐에 따라 데이터와 관련된 사고와 피해는 점점 증가 하고 있으며, 특히 내부자에 의한 사고는 그 위험성이 더 높다. 이런 내부자의 공격은 전통적인 보안 시스템으로 방어하기 힘들어, 규칙 기반의 이상 행동 탐지 방법이 널리 활용되어오고 있다. 하지만, 새로운 공격 방식 및 새로운 환경과 같이 변화에 유연하게 적응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로서 통계적 마르코프 모델 기반의 적응형 이상 이동 탐지 프레임워크를 제안하고자 한다. 이 프레임워크는 사람의 이동에 초점을 맞추어 내부자에 의한 위험을 사전에 탐지한다. 이동에 직접적으로 영향을 주는 환경 요소와 지속적인 통계 학습을 통해 변화하는 환경에 적응함으로써 오탐지와 미탐지를 최소화하도록 설계되었다. 프레임워크를 활용한 실험에서는 0.92의 높은 F2-점수를 얻을 수 있었으며, 나아가 정상으로 보여지지만, 의심해볼 이동까지 발견할 수 있었다. 통계 학습과 환경 요소를 바탕으로 행동과 관련된 데이터와 모델링 알고리즘을 다양화 시켜 적용한다면 보다 더 범위 넓은 비정상 행위에 대해 탐지할 수 있는 확장성을 제공한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제19C권3호
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• pp.185-190
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• 2012

최근 웹페이지를 통해 악성코드를 유포하는 공격 방법이 이용되면서, 인터넷을 이용하는 사용자들이 웹페이지에 접속하는 것만으로 악성코드에 감염되는 위험에 노출되어 있다. 특히 웹페이지를 통한 악성코드 유포 방법은 사용자가 인지하지 못하는 사이 악성코드를 다운로드하고 실행하게 된다. 본 논문에서는 기존의 분석서버를 이용한 탐지 방법의 한계점을 보완하기 위해, 사용자 영역에서의 실시간 행위 분석을 방법을 사용하여 정상적인 실행 흐름을 벗어난 비정상 다운로드 파일의 실행을 탐지하고 차단하는 시스템을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.97-110
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• 2004

현재의 웹 규모는 과거와 비교할 수 없을 만큼 복잡해지고 사용자의 패턴 또한 다양해지고 있다. 웹에 대한 공격은 점차 증가하고 있으며 이에 대한 탐지는 점점 어려워지고 있다. 이러한 웹사이트의 효과적인 관리를 위하여 시각화를 통한 사용자들의 사용패턴과 보안 측면에서 이상행위 발생에 대한 신속하고 적절한 정보전달이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 기반을 두어 웹 서버의 access log를 분석하여 웹 사용 현황과 이상행위에 대한 효율적인 실시간 시각화를 위한 요구사항을 제안하고 이를 만족시키기 위해 SAD Viewer라는 툴을 개발하였다. 그리고 실제 시그네춰 위반 공격, DoS 공격, 코드레드 공격, Whisker 공격에 대한 실험을 통하여 구현된 Viewer가 효율적으로 사용자들의 사용패턴과 이상행위를 시각화함을 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1105-1114
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• 2021

최근 급상승한 암호 화폐의 인기로 인해 암호 화폐 채굴 악성코드인 크립토재킹 위협이 증가하고 있다. 특히 웹 기반 크립토재킹은 피해자가 웹 사이트에 접속만 하여도 피해자의 PC 자원을 사용해 암호 화폐를 채굴할 수 있으며 간단하게 채굴 스크립트만 추가하면 되기 때문에 공격이 쉽고 성능 열화와 고장의 원인이 된다. 크립토재킹은 피해자가 피해 상황을 인지하기 어렵기 때문에 크립토재킹을 효율적으로 탐지하고 차단할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 크립토재킹의 대표적인 감염 증상과 스크립트를 지표로 활용하여 효과적으로 크립토재킹을 탐지하는 프레임워크를 제안하고 평가한다. 제안한 크립토재킹 탐지 프레임워크에서 행위 기반 동적 분석 기법으로 컴퓨터 성능 지표를 학습한 K-Nearest Neighbors(KNN) 모델을 활용했고, 스크립트 유사도 기반 정적 분석 기법은 악성 스크립트 단어 빈도수를 학습한 K-means 모델을 크립토재킹 탐지에 활용했다. 실험 결과에 따르면 KNN 모델은 99.6%의 정확도를 보였고, K-means 모델은 정상 군집의 실루엣 계수가 0.61인 것을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.77-87
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• 2021

인터넷과 개인용 컴퓨터가 발달하면서 다양하고 복잡한 공격들이 등장하기 시작했다. 공격들이 복잡해짐에 따라 기존에 사용하던 시그니처 기반의 탐지 방식으로 탐지가 어려워졌으며 이를 해결하기 위해 행위기반의 탐지를 위한 로그 이상탐지에 대한 연구가 주목 받기 시작했다. 최근 로그 이상탐지에 대한 연구는 딥러닝을 활용해 순서를 학습하는 방식으로 이루어지고 있으며 좋은 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고 판단에 대한 근거를 제공하지 못한다는 한계점을 지닌다. 판단에 대한 근거 및 설명을 제공하지 못할 경우, 데이터가 오염되거나 모델 자체에 결함이 발생해도 이를 발견하기 어렵다는 문제점을 지닌다. 결론적으로 사용자의 신뢰성을 잃게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 설명가능한 로그 이상탐지 시스템을 제안한다. 본 연구는 가장 먼저 로그 파싱을 진행해 로그 전처리를 수행한다. 이후 전처리된 로그들을 이용해 베이지안 확률 기반 순차 규칙추출을 진행한다. 결과적으로 "If 조건 then 결과, 사후확률(θ)" 형식의 규칙집합을 추출하며 이와 매칭될 경우 정상, 매칭되지 않을 경우, 이상행위로 판단하게 된다. 실험으로는 HDFS 로그 데이터셋을 활용했으며, 그 결과 F1score 92.7%의 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.473-482
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• 2007

네트워크 기반의 침입탐지시스템에서는 수집된 패킷데이타의 분석을 통해 침입인지 정상행위 인지를 판단하여 경보를 발생 시키며 이런 경보데이타의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 보안관리자는 이러한 대량의 경보데이타들을 분석하고 통합 관리하여 네트워크 보안레벨을 진단하거나 시간에 따른 적절한 대응을 하는데 유용하게 사용하여야 한다. 그러나 오경보의 비율이 너무 높아 경보 데이터들간의 상관관계 분석이나 고수준의 의미 분석에 어려움이 많으므로 분석결과에 대한 신뢰성이나 분석의 효율성이 낮아지는 문제점을 가진다. 이 논문에서는 데이타 마이닝의 분류 기법을 적용하여 오경보율을 최소화하는 방법을 제안한다. 결정트리기반의 분류 기법을 오경보 분류 모델로 적용하여 오경보들 중 실제는 공격이 아님에도 불구하고 공격이라 판단된 오경보를 정상으로 분류할 수 있는 경보 데이타 분류 모델을 설계하고 구현한다. 구현된 경보데이타 분류 모델은 오경보율을 최소화하므로 경보데이타의 분석 및 통합을 통해 경보메시지의 축약 및 침입탐지시스템의 탐지율을 높이는데 활용될 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제27권4호
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• pp.43-50
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• 2017

온라인 게임 내 가상재화를 현실 세계의 재화로 교환할 수 있다는 점 때문에, PC기반 온라인 게임 내 가상세계는 많은 작업장(Gold-farmer)들로 인한 부정행위가 빈번히 일어나고 있다. 사이버 재화를 현금거래하는 RMT (Real Money Trading)은 과거에는 PC기반 온라인게임, 특히 고포류 게임이나 MMORPG와 같은 장르들에 주로 존재했으나, 모바일 게임에서도 최근 몇 년 간 거래시장이 활발해 지고, 가치가 높은 아이템들이 출현하기 시작하면서 거래 규모가 비약적으로 성장하고 있다. 이로 인해, PC게임에서만 존재하던 작업장이 모바일 게임에도 출현하고, 게임계정 도용을 위한 모바일 악성앱이 등장하는 등 모바일 게임 내의 부정 행위 및 공격 시도 역시 증가하고 있다. 모바일 게임은 하드웨어의 성능 제약 문제, 네트워크 통신의 항상성이 보장되지 않는 문제, 안드로이드 등 플랫폼 OS 자체의 보안 문제, 앱 자체의 디컴파일 문제와 같이 근본적으로 해결하기 어려운 취약점이 존재하는 환경에서 구동되기 때문에 PC기반 게임에서의 게임 봇 및 작업장 탐지와 같은 기법을 적용하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 모바일 게임 보안과 PC 게임 보안 기법들을 비교하고, 향후 모바일 게임 보안 향상을 위해 할 수 있는 방안을 제시해 보도록 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.499-510
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• 2023

최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권6호
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• pp.339-348
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• 2006

최근 자동화된 공격기법에 의한 인프라 피해 사례가 급증하면서 효율적 대응 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 패킷을 통한 네트워크 서비스의 취약성을 공격하는 웜의 전파 메커니즘은 빠른 전파 속도로 인해 네트워크 대역폭 및 노드 가용성에 심각한 피해를 일으키고 있다. 이전 웜 탐지 기법들은 주로 시그너처 기반의 미시적 접근방식이 주를 이루었으나 높은 오탐지율과 조기탐지의 한계로 인해 최근에는 웜 전파의 특징에 기인한 거시적 접근 방식이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 패킷 마킹을 통해 웜 행동 사이클과 감염 체인으로 대표되는 웜의 행위적 특성을 탐지하고 대응할 수 있는 분산 웜 탐지 모델을 제안한다. 제안하는 웜 탐지 모델은 기존 모델들이 지닌 확장성의 한계를 분산된 호스트들의 협업적 대응으로 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 웜 탐지에 필수적인 감염 정보만을 처리함으로써 개별 호스트의 프로세싱 오버헤드를 감소시킬 수 있다. 그리고 본 논문에서 제안하는 탐지 모델 적용 시 조기 탐지 결과로 인해 웜의 감염 속도가 시간의 경과에 따라 감소되는 현상과 호스트 간의 협업적 대응에 의해 전체 호스트의 면역성이 증가되는 현상을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.711-717
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• 2018

컴퓨터와 네트워크의 비약적인 발전은 다양한 정보 교환을 쉽게 하였다. 하지만, 그와 동시에 다양한 위험 요소를 발생시켜 악의적 목적을 가진 사용자와 그룹은 취약한 시스템을 대상으로 공격을 하고 있다. 침입탐지시스템은 네트워크 패킷 분석을 통해 악의적인 행위를 탐지한다. 하지만, 많은 양의 패킷을 짧은 시간 내에 처리해야 하는 부담이 있다. 따라서, 이 문제를 해결하기 위하여 우리는 User Level에서 동작하는 네트워크 침입탐지시스템의 탐지 성능 향상을 위해 Kernel Level에서 동작하는 시스템을 제안한다. 실제로, kernel level에서 동작하는 네트워크 침입탐지시스템을 구현함으로써 패킷 분석 및 탐지 성능을 향상함을 확인하였다.