록히드 마틴사(社)에서 제안한 사이버킬체인은 사이버 공격절차를 7단계로 표준화하고, 각 단계별로 적절한 대응방안을 제시함으로써 궁극적으로 공격자가 공격목적을 달성하지 못하도록 하는 사이버작전 수행 간 방어에 대한 방법론을 제공한다. 이와 같은 사이버킬체인 모델을 활용하면 기존의 방법들로는 대응하기 어려웠던 지능형 지속공격(APT)에 보다 효과적인 대응이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 최근의 사이버작전은 목표시스템을 직접 공격하는 기술적 사이버작전보다는 목표시스템 관리자나 사용자의 취약점을 통해 목표시스템을 우회적으로 공격하는 사회공학 사이버작전의 비중이 늘어가고 있는 추세이다. 이런 상황에서 기술적 사이버작전을 방어하기 위한 기존의 사이버킬체인 개념만으로는 사회공학 사이버작전에 효과적으로 대응할 수 없다. 따라서 본 논문에서 우리는 사회공학 사이버 작전에 효과적으로 대응할 수 있는 사회공학 사이버킬체인에 대한 개념을 정립하고자 한다.
본 논문에서는 IEC 61850 기반 자동화 변전소 네트워크에서의 이상 징후 탐지를 위한 MMS/GOOSE 패킷 정상행위 프로파일링 방법을 제안한다. 기존에 주로 사용되고 있는 시그니처(signature) 기반의 보안 솔루션은 제로데이(zero-day) 취약점을 이용한 APT 공격에 취약에 취약할 수밖에 없다. 최근 제어시스템 환경에서의 이상 탐지(anomaly detection) 연구가 이뤄지고 있지만, 아직까지 IEC 61850 변전소 환경에서의 이상 탐지에 대한 연구는 잘 알려져 있지 않다. 제안하는 기법은 MMS/GOOSE 패킷에 대한 3가지 전처리(3-phase preprocessing) 방법과 one-class SVM 알고리즘을 이용한 정상 행위 모델링 방법을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 IEC 61850 변전소 네트워크에 대한 APT 공격 대응 솔루션으로 활용될 것을 기대한다.
최근 랜섬웨어(ransomware) 공격은 이메일, 피싱(phishing), 디바이스(Device) 해킹 등 다양한 경로를 통해 감염되어 피해 규모가 급증하는 추세이다. 그러나 기존 알려진 악성코드(정적/동적) 분석 엔진은 APT(Aadvanced Persistent Threat)공격처럼 발전된 신종 랜섬웨어에 대한 탐지/차단이 매우 어렵다. 본 연구는 그래프 데이터베이스를 기반으로 랜섬웨어 악성 행위를 모델링(Modeling)하고 랜섬웨어에 대한 새로운 다중 복합 악성 행위를 탐지하는 방법을 제안한다. 연구 결과 기존 관계형 데이터베이스와 다른 새로운 그래프 데이터 베이스 환경에서 랜섬웨어의 패턴 탐지가 가능함을 확인하였다. 또한, 그래프 이론의 연관 관계 분석 기법이 랜섬웨어 분석 성능에 크게 효율적임을 증명하였다.
The recent cyber attacks paralyzed several major banking services, broadcasters, and affected the services of a telecommunications provider. Media outlets classified the attack as cyber terror and named it an Advanced Persistant Threat. Although the attack significantly disrupted these services for at least one day, various components used in the attack were not new. Previous major cyber attacks towards targets in South Korea employed more advanced techniques thus causing greater damage. This paper studies the anatomy of the recent 2013.3.20 attack, studies the technical sophistication of the malware and attack vectors used compared with previous attacks.
스마트폰, PC나 태블릿과 같은 스마트 단말 플랫폼들이 대중들에게 확산되면서, 스마트 TV역시 이 추세에 편승하려고 한다. 시장 규모도 신속히 커지고 있다. 대한민국 스마트 TV 시장은 전 세계적으로 높은 보급률을 가지고 있는 반면, 그 만큼 보안요소와 해킹 위험 요소가 따르고 있다. 본 논문은 여러 가지 스마트 TV의 해킹 사례와 공격 가능성을 제시하여 취약점 분석 및 대응 방안에 대해 분석하였다. 삼성전자나, LG등 대부분 스마트 TV의 운영체제가 리눅스 기반으로 최근 해킹 사례도 리눅스 해킹 기법과 유사하다. 대부분 리눅스 OS를 기반으로 샌드박스를 탑재해 보안을 강화 했지만 프록시를 이용해 우회기법을 사용하거나 APT 공격이나 역공학으로 완성된 앱을 소스코드로 변환해 악성코드를 삽입 후 앱 스토어에 등록하는 등 현재 해킹 사례는 늘어가고 있다. 그리고 앞으로 새로운 해킹 기법과 다양한 방법들이 생길 것이다. 본 논문으로 발전해나가는 스마트 TV의 보안 위협을 인지하고 앞으로 새로운 해킹으로 인한 대비책을 세우고 준비하는 효과를 기대한다.
인터넷이 지속적으로 성장과 발전을 거듭해가고 있는 이면에는 이를 악용하기 위한 다양한 인터넷 공격들이 발생하고 있다. 초기 인터넷 환경에서는 공격자가 역량과시 및 취미 등으로 인터넷 환경을 악용한 공격이 존재하였지만, 금전적인 이득을 목적으로 각종범죄와 연관된 체계적으로 복잡한 공격들이 발생하고 있다. 최근 들어서 바이러스나 윔과 같은 구조가 단순한 소스 멀티타깃(one source multi-target)의 형태가 존재하였지만, 멀티소스 싱글타깃(multi-source single target)의 형태를 갖는 APT(Advanced Persistent Threat, 지속적인 지능형 공격)으로 사용자들로 하여금 막대한 피해를 입히고 있다. 그러므로 본 논문에서는 Agent 및 관리 시스템은 악성코드 감염을 사전에 예방하는 기능을 고도화하여 사용자의 부정행위를 통한 자료유출을 감시할 수 방지 시스템을 설계 및 구현하였다. 성능평가에서는 감사데이터 생성 여부, 무결성 침해 발생 시 탐지 여부, 정상트래픽 오탐 여부, 프로세스 탐지 및 차단 기능 설정, Agent 정책 적용 가능여부에 대해서 기능을 분석하였다.
최근 사이버공간의 위협이 사이버전쟁이라고 할 정도로 사실상의 위협으로 현실화되고 있다. 특히, APT 같은 특정기업이나 조직을 노린 표적공격이 치밀하게 계획된 국가 간 사이버전 공격기법의 성향을 띠고 전 세계의 사회기반시설을 통제하려는 위협으로 발전하고 있어 현재 각 ISP 및 기관에서 제공하는 통합보안관리 시스템과 같은 기존 보안장비 및 솔루션으로는 대응의 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 사이버테러의 체계적인 대응을 위하여 국가차원의 전역네트워크 위협 상황 대응을 위한 협력대응기반 보안정보공유 시스템을 설계 및 구현하고 이를 실 ISP 운영센터에 적용한 결과에 대하여 기술한다. 개별 ISP의 이종보안 장비에서 제공되는 다양한 보안 이벤트 통합 인터페이스의 정의 및 수집, 보안정보 전달 프로토콜 정의, 전역 네트워크 차원의 연관성분석과 시각화 인터페이스를 통한 대응 기술 등을 제공하도록 구현하였으며, 실 ISP 운영환경에 적용하여 연동시험을 수행함으로써 운영사이트 적용가능성 또한 확인하였다.
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.
최근 IoT 및 휴대용 통신 단말에 각종 서비스가 연동되면서 해당 디바이스의 보안 취약점을 악용한 사이버 공격이 급증하고 있다. 특히 지능형 지속위협(APT) 공격을 통해 대단위 네트워크 환경에서 이기종 형태의 디바이스를 대상으로 한 사이버 공격이 급증하고 있다. 따라서 침해사고 발생시 대응 체계의 유효성을 향상시키기 위해서는 위협 분석 및 탐지 성능이 향상되도록 수집된 아티팩트 데이터에 대한 데이터 보완(Data Enrichment) 메커니즘을 적용할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 침해사고 분석을 위해 수집된 아티팩트를 대상으로 기존의 사고관리 프레임워크에서 수행하는 데이터 보완 공통 요소를 분석하여 실제 시스템에 적용 가능한 특징 요소를 도출하고, 이를 토대로 개선된 사고분석 프레임워크 프로토타입 구조를 제시하였으며 도출된 데이터 보완 확장 요소의 적합도를 검증하였다. 이를 통해 이기종 디바이스로부터 수집된 아티팩트를 대상으로 사이버 침해사고 분석 시 탐지 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근 인터넷을 통한 공공 기관이나 금융권에 대한 바이러스 및 해킹 공격이 더욱 지능화, 고도화되고 있다. 특히, 지능형 지속 공격인 APT(Advanced Persistent Threat)가 중요한 사이버 위협으로 주목을 받았는데 이러한 APT 공격은 기본적으로 네트워크상에서 악성 코드의 유포를 통해 이루어진다. 본 논문에서는 스마트 제조 산업에서 사용할 수 있도록 네트워크상에서 전송되는 PE(Portable Executable) 파일을 효과적으로 탐지하고 추출하여 악성코드 분석을 효과적으로 할 수 있는 방법을 제안하였다. PE 파일만 고속으로 추출하여 저장하는 기능을 공개 침입 탐지 툴인 Snort의 전처리기단에서 구현한 후 이를 하드웨어 센서 장치에 탑재하여 실험한 결과, 네트워크상에서 전송되는 악성 의심 코드인 PE 파일을 정상적으로 탐지하고 추출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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