• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1581-1588
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• 2017

최근 광범위하게 유포되고 있는 랜섬웨어는 단순 파일 암호화 후 금전을 요구하는 기존 방식의 공격에서 벗어나 신 변종 유포, 사회공학적 공격 방법을 이용한 표적형 유포, 광고 서버를 해킹해 랜섬웨어를 대량으로 유포하는 멀버타이징 형태의 유포, RaaS 등을 통해 더욱 고도화, 지능화되고 있다. 특히, 보안솔루션을 우회하거나 파일암호화를 통해 파라미터 확인을 불가능하게 하고, APT 공격을 접목한 타겟형 랜섬웨어 공격 등으로 공격자에 대한 추적을 어렵게 하고 있다. 이와 같은 랜섬웨어의 위협에서 벗어나기 위해 다양한 탐지기법이 개발되고 있지만 새롭게 출몰하는 랜섬웨어에 대응하기에는 힘든 상황이다. 이에 본 논문에서는 시그니처 기반의 탐지 패턴 제작 및 그 문제점에 대해 알아보고, 랜섬웨어에 보다 더 능동적으로 대처하기 위해 일련의 과정을 자동으로 진행하는 랜섬웨어 감염 탐지 패턴 자동화 모델을 제시한다. 본 모델은 기업이나 공공 보안관제센터에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.59-66
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• 2021

본 논문에서는 통합보안관제에 인공지능 기술을 적용하고, 기존 보안관제와 인공지능 보안관제의 대응절차를 일원화한, 개선된 통합보안관제 절차를 새롭게 제안하였다. 현재의 사이버보안관제는 사람의 능력 수준에 의존도가 매우 높다. 그래서 사람에 의해 여러 이기종 장비에서 발생하는 다양한 로그를 분석하고, 급증하는 보안이벤트를 모두 분석·처리한다는 것은 사실상 무리가 있다. 그리고 문자열과 패턴 일치로 탐지하는 시그니처 기반의 보안장비는 APT(Advanced Persistent Threat)와 같은 고도화·지능화된 사이버공격을 정확히 탐지하기에 기능상 부족한 면이 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로 인공지능 지도·비지도학습 기술을 사이버공격 탐지 및 분석에 적용하고, 이를 통해 수 없이 많이 발생하는 로그와 이벤트의 분석을 자동화하여, 고도화된 사이버공격의 지속적인 발생을 예측·차단할 수 있도록 하여 전반적인 측면에서 대응수준을 높였다. 그리고 보안관제에 인공지능 기술을 적용한 후 AI와 SIEM의 중복 탐지 등의 문제점을 일원화 된 침해대응 프로세스(절차)로 통합·해결함으로써 개선된 통합보안관제 서비스 모델을 새롭게 제안하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6145-6158
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• 2019

It is a challenge for the current security industry to respond to a large number of malicious codes distributed indiscriminately as well as intelligent APT attacks. As a result, studies using machine learning algorithms are being conducted as proactive prevention rather than post processing. The k-NN algorithm is widely used because it is intuitive and suitable for handling malicious code as unstructured data. In addition, in the malicious code analysis domain, the k-NN algorithm is easy to classify malicious codes based on previously analyzed malicious codes. For example, it is possible to classify malicious code families or analyze malicious code variants through similarity analysis with existing malicious codes. However, the main disadvantage of the k-NN algorithm is that the search time increases as the learning data increases. We propose a fast k-NN algorithm which improves the computation speed problem while taking the value of the k-NN algorithm. In the test environment, the k-NN algorithm was able to perform with only the comparison of the average of similarity of 19.71 times for 6.25 million malicious codes. Considering the way the algorithm works, Fast k-NN algorithm can also be used to search all data that can be vectorized as well as malware and SSDEEP. In the future, it is expected that if the k-NN approach is needed, and the central node can be effectively selected for clustering of large amount of data in various environments, it will be possible to design a sophisticated machine learning based system.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권8호
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• pp.357-368
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• 2013

우리 사회는 광대역 ICT 인프라의 확충과 스마트 디바이스, 클라우드 서비스 및 소셜 미디어 서비스의 활성화로 인해 언제 어디서나 다양한 지식의 공유 / 관리 / 제어 / 창조가 가능한 혼합현실 환경의 상시 연결사회로 진화하고 있고 이로 인해 사이버 위협이 점차 증가하고 있는 상황이다. 향후 사회는 물리 및 논리공간의 융합, 스마트 객체의 유기적 연결, 상시연결 사회의 보편화로 인하여 사이버 위협에 대한 효과적 대응을 하지 못하는 경우에 더욱 복잡하고 미묘한 문제를 야기할 수 있어 APT와 같은 고도화된 사이버 위협에 대한 새로운 접근방법과 대응 체계에 관한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 향후 다양한 미래서비스 환경 변화와 상시 연결사회의 보편화에 따른 새로운 유형의 사이버 위협에 능동적으로 대응하기 위한 기반으로써 국가 보안 Knowledge-Base 구축 전략을 제시한다.

• 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.

• Child Health Nursing Research
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• 제20권3호
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• pp.149-158
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• 2014

목적 열성경련 아동 보호자를 대상으로 열성경련에 대한 지식, 염려 및 관리 실태를 조사하고, 대상자 특성에 따른 지식, 염려 및 관리 점수의 차이를 파악하고, 이들 변수간의 관련성을 파악하기 위한 목적으로 실시한 조사연구이다. 방법 본 연구 대상자는 아동의 열성경련을 경험한 일 지역의 아동 보호자 133명이었으며, 자료수집은 구조화된 설문지를 이용하여 자기기입식 또는 면담을 통해 이루어졌다. 수집된 자료는 기술통계, t-검정, 일원분산분석, 피어슨 상관분석을 통해 분석하였다. 결과 열성경련에 대한 아동 보호자들의 지식수준은 낮았으며(정답률 48.5%), 잘못된 편견으로 인한 열성경련에 대한 염려수준은 높았고(3.44점), 열성경련의 발생 시 적절한 관리가 이루어지지 않고 있고 있었다(정답률 64.4%). 대상자의 특성에 따른 열성경련에 대한 지식과 염려 점수의 차이를 살펴본 결과, 아동과의 관계가 어머니인 경우보다 친인척이나 기타였던 경우 그리고 대상자가 기혼자였던 경우보다 이혼, 사별 및 기타였던 경우가 통계적으로 유의하게 지식점수는 낮았으며 염려점수는 높았다. 또한 이전에 열성경련을 경험하지 않았던 아동 보호자가 통계적으로 유의하게 지식점수가 낮았다. 또한 지식 점수와 염려 점수는 통계적으로 유의한 음의 상관관계가 있었고, 지식 점수와 대처 점수는 통계적으로 유의한 양의 상관관계가 있었다. 결론 따라서 아동 보호자들을 대상으로 아동의 열성경련에 대한 지식 및 관리 수준을 높이고, 열성경련에 대한 잘못된 편견으로 인한 불필요한 염려 수준을 낮추어 주기 위한 교육 프로그램의 개발, 적용 및 평가가 요구된다.