• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.869-882
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• 2012

웹 서비스의 증가와 자동화된 공격 도구의 발달로 최근 대부분의 악성코드 유포 경로는 웹 서비스를 통하여 이루어지고 있다. 또한 웹의 기본 언어인 자바스크립트를 이용한 난독화 기법을 통해 악성코드 은닉 사이트의 URL이나 공격 코드를 숨기기 때문에, 기존 패턴 매칭 기반의 네트워크 보안 솔루션으로는 탐지에 한계가 존재하게 된다. 이를 해결하기 위하여 사용자의 웹브라우저에서 악성 자바스크립트를 탐지하기 위한 여러 방안이 제시되었지만, 최근 APT공격과 같이 특정 기업이나 조직 네트워크에 침투하기 위한 고도화된 공격에 대응하기에는 한계가 존재한다. 이런 유형의 공격에 대응하기 위해, 외부에서 유입되는 트래픽에 대해 난독화된 악성코드가 웹을 통해 유입되는지 일괄적인 탐지가 필요하며, 기존 패턴 매칭 기반 솔루션에서 탐지율의 한계를 극복하기 위해 난독화된 자바스크립트를 복호화 하여 숨겨진 악성코드를 탐지할 수 있는 새로운 방법이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스인 Jsunpack-n[1] 을 개량하여 자바스크립트의 함수 오버라이딩 기법과 별도의 자바스크립트 인터프리터를 통해 악성코드에 적용된 난독화 기법에 상관없이 숨겨진 악성코드를 자동적으로 탐지할 수 있는 도구를 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.1-8
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• 2020

최근 악성코드를 활용한 APT(Advanced Persistent Threat) 공격의 수가 점차 증가하면서 이를 예방하고 탐지하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공격들은 공격이 발생하기 전에 탐지하고 차단하는 것도 중요하지만, 발생 공격 사례 또는 공격 유형에 대한 정확한 분석과 공격 분류를 통해 효과적인 대응을 하는 것 또한 중요하며, 이러한 대응은 해당 공격의 공격 그룹을 분석함으로써 정할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 공격자 그룹의 특징을 파악하고 분석하기 위한 악성코드를 활용한 유전 알고리즘 기반 공격자 그룹 특징 추출 프레임워크를 제안한다. 해당 프레임워크에서는 수집된 악성코드를 디컴파일러와 디셈블러를 통해 관련 코드를 추출하고 코드 분석을 통해 저자와 관련된 정보들을 분석한다. 악성코드에는 해당 코드만이 가지고 있는 고유한 특징들이 존재하며, 이러한 특징들은 곧 해당 악성코드의 작성자 또는 공격자 그룹을 식별할 수 있는 특징이라고 할 수 있다. 따라서 우리는 저자 클러스터링 방법을 통해 바이너리 및 소스 코드에서 추출한 다양한 특징들 중에 특정 악성코드 작성자 그룹만이 가지고 있는 특징들을 선별하고, 정확한 클러스터링 수행을 위해 유전 알고리즘을 적용하여 주요 특징들을 유추한다. 또한 각 악성코드 저자 그룹들이 가지고 있는 특성들을 기반으로 각 그룹들만을 표현할 수 있는 특징들을 찾고 이를 통해 프로필을 작성하여 작성자 그룹이 정확하게 군집화되었는지 확인한다. 본 논문에서는 실험을 통해 유전 알고리즘을 활용하여 저자가 정확히 식별되는 지와 유전 알고리즘을 활용하여 주요 특징 식별이 가능한지를 확인 할 것이다. 실험 결과, 86%의 저자 분류 정확도를 보이는 것을 확인하였고 유전 알고리즘을 통해 추출된 정보들 중에 저자 분석에 사용될 특징들을 선별하였다.

• 정보보호학회지
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• 제26권1호
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• pp.34-41
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• 2016

최근 사이버 공격은 분야와 대상을 막론하지 않고 곳곳에서 발생하고 있으며 소프트웨어의 보안 취약점을 이용한 지능적인 수법으로 지속적인 공격을 수행하는 APT 공격 또한 확산하고 있다. 이와 같은 공격을 예방하기 위해서는 공격에 직접 이용되는 소프트웨어 보안 취약점을 사전에 제거해야 한다. 소프트웨어 보안 취약점(vulnerability)의 원천 원인은 소프트웨어 허점, 결점, 오류와 같은 보안 약점(weakness)이다. 그러므로 소프트웨어에서 보안 약점은 개발 단계에서 완전히 제거하는 것이 가장 좋다. 이를 위해 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC:Software Development Life Cycle) 전반에 걸쳐 보안성을 강화하는 활동을 수행한다. 이는 소프트웨어 배포 이후에 발생할 수 있는 보안 취약점에 대한 보안 업데이트 및 패치에 대한 비용을 효과적으로 감소시키는 방안이기도 한다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발 단계 보안을 강화한 소프트웨어 개발 생명주기로서 시큐어 SDLC에 대한 주요 사례를 소개한다.

• 정보보호학회지
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• 제31권3호
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• pp.7-12
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• 2021

사이버 공간은 제4차 산업혁명의 진전과 5세대 이동통신(5G) 시대의 도래로 초연결사회의 핵심요소로 등장하였다. 하지만 이러한 사이버공간 활용성의 증대와 함께 취약성도 증대하고 있어 사이버상의 산업기술 유출 역시 증가할 전망이다. 실제로 국내외에서 중소기업, 대기업을 막론하고 다양한 사이버공격을 통한 산업기술 유출 사례가 속속 보고되고 있다. 특히, 과거 No Tech상의 사이버공격에서 APT, 다크웹, 클라우드 서비스 등 High Tech를 이용하는 고도화된 사이버공격으로 진화하고 있다. 이는 기업의 영업비밀 유출 노하우 손실, 일자리와 경쟁우위 손실 등 경제력 손실과 평판 하락에 큰 영향을 미친다. 이에 본 논문에서는 국내외 사이버공격을 통한 산업기술 유출사고의 영향력을 산정하고 이에 대한 시사점을 서술 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.366-367
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• 2015

최근 악성코드의 유포 동향을 살펴보면 APT 공격이 많다. 본 논문에서는 악성코드 은닉사이트를 통하여 악성코드가 유포되는 과정과 그 과정에서 공격자가 침투하는 경로나 대표적인 취약점들에 대하여 설명하고 그에 대한 대응책에 대하여 논하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1103-1113
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• 2012

개인정보유출 방지 솔루션으로 사용되고 있는 DLP 방식 기술은 데스크톱 컴퓨터 중심의 온라인 작업환경에서는 고객 정보 유출 방지에 효과적이었으나 스마트 폰이 일반화되고 스마트 워크가 도입되면서 스마트폰에 의한 개인정보유출과 APT공격에 취약하다는 점이 문제점으로 지적되고 있다. 본고에서는 DLP 기술이 갖고 있는 기본적인 문제점을 해결하기 위해 DLP기술의 내용 검색 기능을 정보 유출 방지 솔루션 E-DRM과 통합한 새로운 개인정보 보호 기술을 제안한다. 내용 검색기능을 활용하되 E-DRM이 갖고 있는 암호화 모듈과 접근제어 기능을 활용함으로 스마트워크 환경에서도 문서가 내부와 외부의 어느 사용자에게 전달되더라도 개인정보 유출을 효과적으로 막을 수 있을 것으로 기대되고 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제28권3호
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• pp.19-29
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• 2013

최근 외부 해킹으로 대량의 개인정보 유출, 대규모 시스템 장애 등 사고가 빈번히 발생하고 있다. 특히, 보안체계를 잘 갖추고 있던 조직들도 APT(Advanced Persistent Threat) 공격과 같이 지속적으로 특정 표적을 목표로 하는 공격 앞에 무력하게 당하는 사건들을 접하면서 많은 기업 및 조직들이 대응 방안 마련에 고심하고 있다. 본고에서는 사이버테러, 사이버전(戰), 핵티비즘 등의 공격방법으로 활용되고 있는 사이버 표적공격 위협에 대한 방어 기술로서 최근 관심을 받고 있는 빅데이터 처리 기술을 기반으로 다중소스 데이터 수집 분석을 통한 지능형 보안 기술에 대한 개념과 관련 기술 및 제품의 동향에 대하여 살펴본다.

• 전자통신동향분석
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• 제30권4호
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• pp.120-128
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• 2015

최근 인터넷의 거대화와 더불어 기본적으로 ISP의 오버헤드를 최소화하는 요구사항을 만족시켜 줄 수 있는 역추적기술 보장에 큰 비중을 두고 있으며, 현재 또는 차세대 인터넷에서 적용 가능한 역추적기술이 필요하다. 본 논문은 사이버 표적공격(Advanced Persistent Threats: APT)에 적용 가능한 역추적(Traceback)기술에 대한 동향을 살펴본다. 특히 기존 IP 및 TCP Connection 기반 역추적방법 중 Network 기반 Connection 추적기술인 Timing-based Approach에 대해서 상세히 살펴보며 아울러 본 논문에서 제안하는 Netflow 기반의 ON-OFF 모델 확장을 통한 Timing-based Connection Traceback Approach의 기술적 적용을 통하여 공격 시스템의 위치와 실제 해킹을 시도하는 해커의 위치가 서로 다르다 하더라도 실제 해커의 위치인 공격 근원지를 추적할 수 있는 기술적 가능성 및 전망을 소개한다.

• 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.

• 융합보안논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-38
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• 2017

네트워크를 통한 사이버 공격 기법들이 다양화, 고급화 되면서 간단한 규칙 기반의 침입 탐지/방지 시스템으로는 지능형 지속 위협(Advanced Persistent Threat: APT) 공격과 같은 새로운 형태의 공격을 찾아내기가 어렵다. 기존에 알려지지 않은 형태의 공격 방식을 탐지하는 이상행위 탐지(anomaly detection)를 위한 해결책으로 최근 기계학습 기법을 침입탐지 시스템에 도입한 연구들이 많다. 기계학습을 이용하는 경우, 사용하는 특징 집합에 침입탐지 시스템의 효율성과 성능이 크게 좌우된다. 일반적으로, 사용하는 특징이 많을수록 침입탐지 시스템의 정확성은 높아지는 반면 탐지를 위해 소요되는 시간이 많아져 긴급성을 요하는 경우 문제가 된다. 논문은 이러한 두 가지 조건을 동시에 충족하는 특징 집합을 찾고자 다목적 유전자 알고리즘을 제안하고 인공신경망에 기반한 네트워크 침입탐지 시스템을 설계한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 NSL_KDD 데이터를 대상으로 이전에 제안된 방법들과 비교한다.