• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.52-60
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• 2024

APT (Advanced Persistent Threat) attack is a dangerous, targeted attack form with clear targets. APT attack campaigns have huge consequences. Therefore, the problem of researching and developing the APT attack detection solution is very urgent and necessary nowadays. On the other hand, no matter how advanced the APT attack, it has clear processes and lifecycles. Taking advantage of this point, security experts recommend that could develop APT attack detection solutions for each of their life cycles and processes. In APT attacks, hackers often use phishing techniques to perform attacks and steal data. If this attack and phishing phase is detected, the entire APT attack campaign will be crash. Therefore, it is necessary to research and deploy technology and solutions that could detect early the APT attack when it is in the stages of attacking and stealing data. This paper proposes an APT attack detection framework based on the Network traffic analysis technique using open-source tools and deep learning models. This research focuses on analyzing Network traffic into different components, then finds ways to extract abnormal behaviors on those components, and finally uses deep learning algorithms to classify Network traffic based on the extracted abnormal behaviors. The abnormal behavior analysis process is presented in detail in section III.A of the paper. The APT attack detection method based on Network traffic is presented in section III.B of this paper. Finally, the experimental process of the proposal is performed in section IV of the paper.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.65-73
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• 2011

최근 사이버공격을 보면 전세계 해킹공격 트랜드로 APT 공격이 지속 발생하고 있다. 특히, HTTP Get Flooding 공격은 사이버공격기법 중 가장 효과적인 공격 중 하나이다. 기존의 HTTP Get Flooding 공격 기술에 대해 알아보고 ATP 공격 특성을 결합한 새로운 공격 기술을 제안한다. 본 논문은 HTTP Get Flooding 기술을 이용하여 효과적인 APT 공격 도구 제작 관한 내용이다. 이 공격도구를 통해 지속적인 DDoS 공격에 대한 적극적 방어 대책이 필요하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.673-689
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• 2022

본 연구에서는 APT 공격을 탐지하고 대응하기 위한 과정의 하나로 APT 공격을 스코어링하는 방안을 제안한다. 먼저, 사이버 공격을 스코어링하는 과정에서 비일관적인 전문가의 주관적인 판단 요소를 고려한 기존의 연구와는 달리, MITRE ATT&CK^Ⓡ의 공격기술을 구성하는 여러 구성요소 중 정량화할 수 있는 요소들을 식별하고 이를 정량화하는 방안을 제시한다. 또한, 정량화된 요소들을 이용하여 단위 공격기술의 스코어를 도출하고, 나아가 여러 공격 기술로 구성된 전체 APT 공격의 스코어를 산출하는 방안을 제안한다. 제안한 스코어링 방법을 APT 공격 사례 보고서에 적용하여 APT 공격을 포함한 다양한 사이버 공격의 위협 수준 및 시급성을 판단하기 위한 정량화 가능성을 제시한다. 본 연구를 이용하여 APT 공격을 탐지하는 과정에서 실제 공격 여부를 판단하고, 공격의 우선순위를 산정함으로써 더욱 시급하고 중요한 사이버 공격에 대응할 수 있을 것이다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.25-30
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• 2015

APT공격은 해커가 다양한 보안 위협을 만들어 특정 기업이나 조직의 네트워크에 지속적으로 가하는 공격을 뜻한다. 지능형 지속 공격이라 한다. 특정 조직 내부 직원의 PC를 장악한 뒤 그 PC를 통해 내부 서버나 데이터베이스에 접근한 뒤 기밀정보 등을 빼오거나 파괴한다. APT의 공격 방법은 제로데이와 루트킷 이렇게 크게 두 가지 공격이 있다. APT의 공격 과정은 침투, 검색, 수집, 유출 단계 4단계로 구분된다. 과정을 통하여 APT에 어떻게 대응할 수 있는지 두 가지 방안으로 정의하였다. 기술을 통한 악성코드 공격자의 공격 소요 시간을 지연시키는 방안과 공격에 대한 탐지 및 제거 할 수 있는 방안으로 나누어서 설명하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.527-545
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• 2022

본 연구에서는 조직화된 공격 주체가 수행하는 APT 공격을 효과적으로 탐지하기 위하여, 공격체인을 구성하여 공격을 탐지하는 시스템을 구축하였다. 공격체인 기반 APT 공격 탐지 시스템은 다양한 호스트 및 네트워크 모니터링 도구에서 생성하는 이벤트를 수집하고 저장하는 '이벤트 수집 및 저장부', 이벤트로부터 MITRE ATT&CK^®에 정의된 공격기술 수준의 단위공격을 탐지하는 '단위공격 탐지부', 단위공격으로 생성된 이벤트로부터 Provenance Graph 기반의 인과관계 분석을 수행하여 공격체인을 구성하는 '공격체인 구성부'로 구성하였다. 시스템을 검증하기 위하여 테스트베드를 구축하고 MITRE ATT&CK Evaluation 프로그램에서 제공하는 모의공격 시나리오를 수행하였다. 실험 결과 모의공격 시나리오에 대해 공격체인이 효과적으로 구성되는 것을 확인하였다. 본 연구에서 구현한 시스템을 이용하면, 공격을 단편적인 부분으로 이해하기보다 공격의 진행 흐름 관점에서 이해하고 대응할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.317-320
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• 2016

2011년 NH농협 전산망마비 사건, 2013년 3.20 사이버테러 및 2015년 12월의 한국수력원자력 원전 중요자료 유출사건이 있었다. 이러한 사이버테러는 해외(북한)에서 조직적이고 장기간의 걸친 고도화된 APT공격을 감행하여 발생한 사이버테러 사건이다. 하지만, 이러한 APT공격(Advanced Persistent Threat Attack)을 방어하기 위한 탁월한 방안 아직 마련되지 못했다. APT공격은 현재의 관제 방식으로는 방어하기가 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 빅데이터 분석을 통해 APT공격을 예측할 수 있는 방안을 연구한다. 본 연구는 대한민국 3계층 보안관제 체계 중, 정보공유분석센터(ISAC)를 기준으로 하여 빅데이터 분석, APT공격 및 취약점 분석에 대해서 연구와 조사를 한다. 그리고 외부의 블랙리스트 IP 및 DNS Log를 이용한 APT공격 예측 방안의 설계 방법, 그리고 전조현상 분석 방법 및 APT 공격에 대한 대응방안에 대해 연구한다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.17-23
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• 2016

최근에 스마트 폰을 비롯한 다양한 단말기를 통한 인터넷 서비스가 가능해졌다. ICT 발달로 인해 기업과 공공기관에서 크고 작은 해킹사고가 발생하는데 그 공격의 대부분은 APT공격으로 밝혀졌다. APT공격은 공격의 목적을 달성하기 위해 지속적으로 정보를 수집하고, 장기간 동안 공격대상의 취약점을 분석하거나 악성코드를 다양한 방법으로 감염시키고, 잠복하고 있다가 적절한 시기에 자료를 유출하는 공격이다. 본 논문에서는 APT 공격자가 짧은 시간에 타겟 시스템에 침입하기 위해 빅데이터 기술을 이용하는 정보 수집 기법을 살펴보고 빅데이터를 이용한 공격기법을 보다 효율적으로 방어할 수 있는 기법을 제안하고 평가한다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.37-42
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• 2015

ICT의 발달로 인해 다양한 공격들이 발달되고 있고, 활발해 지고 있다. 최근에 악성코드를 이용한 APT공격들이 빈번하게 발생하고 있다. 지능형 지속 위협은 해커가 다양한 보안 위협을 만들어 특정 기업이나 조직의 네트워크에 지속적으로 공격하는 것을 의미한다. 악성코드나 취약점을 이용하여 기업이나 기관의 조직 내부 직원의 PC를 장악한 후 그 PC를 통해 내부에서 서버나 데이터베이스에 접근한 뒤 기밀정보 등을 빼오거나 파괴한다. 본 논문에서는 APT 공격과정을 통하여 APT 공격에 어떻게 대응할 수 있는 지 방안을 제시하였다. 악성코드 공격자의 공격소요 시간을 지연시키는 방안을 모색하고, APT 공격에 대한 탐지 및 제거 할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-78
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• 2020

Typical security solutions such as intrusion detection system are not suitable for detecting advanced persistent attack(APT), because they cannot draw the big picture from trivial events of security solutions. Researches on techniques for detecting multiple stage attacks by analyzing the correlations between security events or alerts are being actively conducted in academic field. However, these studies still use events from existing security system, and there is insufficient research on the structure of the entire security system suitable for advanced persistent attacks. In this paper, we propose an attack path and intention recognition system suitable for multiple stage attacks like advanced persistent attack detection. The proposed system defines the trace format and overall structure of the system that detects APT attacks based on the correlation and behavior analysis, and is designed with a structure of detection system using deep learning and big data technology, etc.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.839-850
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• 2014

3.20 사이버 테러 등 APT 공격이 사회적, 경제적으로 막대한 피해를 초래함에 따라 APT 공격을 방어하기 위한 기술적인 대책이 절실히 요구되고 있으나, 시그너쳐에 기반한 보안 장비로는 대응하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 기존 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 한계를 극복하기 위해서 호스트 PC에서 발생하는 행위정보를 기반으로 악성코드를 탐지하는 방법을 제안한다. 먼저, 악성코드와 정상 실행파일을 구분하기 위한 39개의 특성인자를 정의하고, 악성코드 및 정상 실행파일이 실행되는 동안 발생하는 870만 개의 특성인자 데이터를 수집하였다. 또한, 수집된 데이터에 대해 각 특성인자의 발생빈도를 프로세스 ID 별로 재구성하여 실행파일이 호스트에서 실행되는 동안의 행위정보를 83차원의 벡터로 표현하였다. 특히, 자식 프로세스에서 발생하는 특성인자 이벤트의 발생빈도를 포함함으로써 보다 정확한 행위정보의 표현이 가능하였다. C4.5 결정트리 방법을 적용하여 악성코드와 정상파일을 분류한 결과 각각 2.0%의 오탐률과 5.8%의 미탐률을 보였다.