• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1097-1104
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• 2021

온라인 게임 봇은 이미 수 많은 방식을 통해 사람들에게 알려져 왔으며, 사용자의 게임 흥미 저하, 게임 내 경제 순환 파괴, 게임 컨텐츠 및 수명 단축 등 많은 문제점을 야기한다. 정상적이지 않은 게임 봇 운영을 방치하는 것은 장기적으로 게임 제작사와 게임 플레이어에게 모두 악영향을 미치게 되므로 이에 대한 탐지 및 제재는 필수가 되었다. 하지만 제재 단계에서 생기는 오인 제재의 딜레마를 피하기 쉽지 않다. 게임사 측에서 유저를 제재하기 위해서는 객관적인 분석 지표인 로그를 가지고 제재 여부를 판단해야 하며, 로그에서 추출한 정보를 근거로 확보해야 한다. 본 연구에서는 탐지 대상 기간의 로그에 대하여 이를 일일 단위로 나누어서 게임봇 유저 판별을 수행할 것이다. 일일 단위 탐지를 위해 탐지 기간을 하루 단위로 나누어 해당 일자에 대한 게임봇 여부를 우선 판별하고, 이후 최종 결과를 판단하였다. 제안한 방법론을 통해 일반 유저 스타일과 게임봇 유저 스타일이 섞여 있는 경우를 쉽게 탐지해 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서 제안한 방법론으로 테스트한 결과, 분류 정확도를 확인할 수 있는 지표 중 하나인 F1-score가 0.898에서 0.945로 향상되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.309-327
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• 2022

전(全) 산업 분야에서 ICT 융합화가 진행되고 공급망의 글로벌 생태조성이 가속화됨에 따라, 공급망 위험 또한 지속적으로 증가하고 있다. 특히, ICT 제품의 공급망은 관리해야 할 기술적·환경적 요인들이 매우 복잡하여, 전체 생명주기에 걸친 투명한 관리가 어렵다. 이에 미국·영국·EU 등 세계 주요국과 국제연합은 ICT 제품 공급망 대상의 사이버 공급망 보안 관련 연구와 정책을 수행·수립 중이다. 우리나라도 2019년 발표한 국가사이버안보전략의 기본계획 내에 주요 ICT 장비의 공급망 보안을 위한 관리체계를 구축하는 등 현안으로써 추진하고 있으나, 국가·공공기관을 위한 조직·기관 수준의 정책은 아직 부재한 상황이다. 본 논문에서는 미국의 사이버 공급망 보안 관리체계를 검토하여, 사이버 공급망 보안 관점의 우리나라 국가 정보보안 기본지침 보완방안을 제시한다. 이는 국내 정보보안 분야에서 도입 가능한 사이버 공급망 조치사항의 참고 자료가 될 것으로 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.1019-1034
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• 2022

4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.671-685
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• 2023

인공지능이 이미지 편집 기술에 적용되어 조작 흔적이 거의 없는 고품질 이미지를 생성할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 기술들은 거짓 정보 유포, 증거 인멸, 사실 부인 등의 범죄 행위에 악용될 수 있기 때문에 이에 대응하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 조작을 탐지하기 위해 이미지 파일 분석과 모바일 포렌식 아티팩트 분석을 수행한다. 이미지 파일 분석은 조작된 이미지의 메타데이터를 파싱하여 Reference DB와 비교분석을 통해 조작여부를 탐지하는 방법이다. Reference DB는 이미지의 메타데이터에 남는 조작 관련 아티팩트를 수집하는 데이터베이스로서, 이미지 조작을 탐지하는 기준이 된다. 모바일 포렌식 아티팩트 분석은 이미지 편집 도구와관련된 패키지를 추출하고 분석하여 이미지 조작을 탐지하도록 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존의 그래픽적 특징기반 분석의 한계를 보완하고, 이미지 처리 기법과 조합하여 오탐을 줄일 수 있도록 한다. 연구 결과는 이러한 방법론이 디지털 포렌식 조사 및 분석에 유의미하게 활용될 수 있음을 보여준다. 또한, 조작된 이미지 데이터셋과 함께 이미지 메타데이터 파싱 코드와 Reference DB를 제공하여 관련 연구에 기여하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.193-200
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• 2023

암호 분석은 알려진 평문 공격, 차분 분석, 부채널 분석 등과 같이 다양한 기법으로 수행될 수있다. 최근에는 딥러닝을 암호 분석에 적용하는 연구들이 제안되고 있다. 알려진 평문 공격(Known-plaintext Attack)은 알려진 평문과 암호문 쌍을 사용하여 키를 알아내는 암호 분석 기법이다. 본 논문에서는 딥러닝 기술을 사용하여 경량 블록 암호 PRESENT의 축소 버전인 S-PRESENT에 대해 알려진 평문 공격을 수행한다. 축소된 경량 블록 암호에 대해 수행된 최초의 딥러닝 기반의 알려진 평문 공격이라는 점에서 본 논문은 의의가 있다. 성능 향상 및 학습속도 개선을 위해 Skip connection, 1x1 Convolution과 같은 딥러닝 기법을 적용하였다. 암호 분석에는 MLP(Multi-Layer Perceptron)와 1D, 2D 합성곱 신경망 모델을 사용하여 최적화하였으며, 세 모델의 성능을 비교한다. 2D 합성곱 신경망에서 가장 높은 성능을 보였지만 일부 키공간까지만 공격이 가능했다. 이를 통해 MLP 모델과 합성곱 신경망을 통한 알려진 평문 공격은 공격 가능한 키 비트에 제한이 있음을 알 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.267-280
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• 2023

최근 컴퓨팅 및 통신 기술의 발달로 인해 IoT 디바이스가 급격히 확산·보급되고 있다. 특히 IoT 디바이스는 가정에서부터 공장에 이르기까지 그 목적에 따라 연산을 수행하거나 주변 환경을 센싱하는 등의 기능을 보유하고 있어 실생활에서의 활용이 폭넓게 증가하고 있다. 하지만, 제한된 수준의 하드웨어 자원을 보유한 IoT 디바이스는 사이버공격에 노출되는 위험도가 높으며, 이로 인해 IoT 봇넷은 악성행위의 경유지로 악용되거나 연결된 네트워크로 감염을 빠르게 확산함으로써 단순한 정보 유출뿐만 아니라 범국가적 위기를 초래할 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 폭넓게 활용되고 있는 IoT 네트워크에서 알려지지 않은 보안위협에 선제적으로 대응하기 위해 IoT 봇넷의 네트워크 행위특징을 활용한 선제탐지 방법을 제안한다. IoT 봇넷이 접근하는 다크넷 트래픽을 분석하여 4가지 행위특징을 정의하고 이를 통해 감염의심 IP를 빠르게 선별한다. 분류된 IP는 사이버 위협 인텔리전스(CTI)를 활용하여 알려지지 않은 의심 호스트 여부를 확인한 후, 디바이스 핑거프린팅을 통해 IoT 봇넷에의 소속 여부를 최종 결정한다. 제안된 선제탐지 방법의 유효성 검증을 위해 실제 운용 중인 보안관제 환경의 다크넷 대역에 방법론 적용 및 확인 결과, 선제탐지 한 약 1,000개의 호스트가 실제 악성 IoT 봇넷임을 10개월간 추적관찰로 검증하여 그 유효성을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.295-303
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• 2023

클라우드 컴퓨팅 시장이 성장하면서 다양한 클라우드 서비스가 안정적으로 제공되고 있으며 국내행정·공공기관은 모든 정보시스템을 클라우드 시스템으로 운영하기 위한 전환사업을 수행하고 있다. 그러나 인터넷을 통해 클라우드 자원에 접근할 경우, 내·외부 인력의 잘못된 자원 사용 및 악의적인 접근이 가능하기 때문에 사전에 클라우드 서비스를 안전하게 운영하기 위한 보안 기술을 마련하는 것이 필요하다. 본 논문은 클라우드 서비스 중, 민감한 데이터를 저장하는 클라우드 스토리지 서비스에 대해 제로 트러스트 기반으로 보안 기술을 설계하고, 설계된 보안기술을 실제 클라우드 스토리지에 적용하여 보안 기술의 실효성을 검증한다. 특히, 보안 기술 적용 여부에 따른 클라우드 사용자의 상세 접근 및 사용 행위를 추적하기 위하여 메모리 포렌식, 웹 포렌식, 네트워크 포렌식을 수행한다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지 서비스로서 Amazon S3(Simple Storage Service)를 사용하고, S3의제로트러스트 기술로는 접근제어목록 및 키 관리 기술을 사용한다. 또한, S3에 대한 다양한 접근 유형을 고려하기 위하여 AWS(Amazon Web Services) 클라우드 내·외부에서 서비스 요청을 발생시키고, 서비스 요청위치에 따른 보안 기술 적용 효과를 분석한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.305-318
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• 2023

최근 소프트웨어 제품의 복잡성 증가로 오픈소스 소프트웨어를 적극 활용하는 경우가 많아지고 있다. 이는 개발 기간 단축에 도움을 주지만, 동시에 사용된 오픈소스 소프트웨어간의 서로 다른 개발 생명 주기(SDLC)가 전체 제품의 버전 최신화를 어렵게 하기도 한다. 이로 인해 사용된 오픈소스 소프트웨어의 알려진 취약점에 대한 패치가 공개되었음에도 불구하고, 패치를 신속히 적용하지 못해 공개 취약점의 위협에 노출되는 경우가 많다. 특정 장치가 이런 위협에 노출되어있는지를 신속히 판별하기 위한 공개 취약점 식별 기법에 관한 여러 연구 들이수행되어 왔는데, 기존 기법들은 취약점이 발생하는 함수의 크기가 작거나 인라인되는 경우 취약점 발견에 어려움을 겪는 경우가 많다. 본 연구는 이런 문제를 해결하기 위해 함수 호출 관계 및 데이터 흐름 분석을 통한 바이너리 코드 유사성 비교 도구인 FunRank를 개발하였다. 개발된 도구는 기존 연구들과 달리, 컴파일러에 의해 인라인 될 수 있는 크기가 작은 함수의 코드를 식별해야만 발견할 수 있는 공개취약점 또한 찾아낼 수 있도록 설계되어 있다. 본 연구에서 인위적으로 만들어진 벤치마크 및 실제 펌웨어로부터 추출된 바이너리를 이용해 실험한 결과, FunRank가 바이너리 코드 내에서 인라인 된 함수를 잘 찾아내고, 이를 통해 공개된 취약점의 존재성을 빠르게 확인하는 데에 도움을 줌을 보일 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.471-485
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• 2023

최근 사용자의 익명성이 보장되는 블록체인의 특성으로 인해 블록체인 기반 기술인 암호화폐가 불법 거래 등의 범죄에 악용되는 사례가 증가하고 있다. 하지만 암호화폐는 암호화폐 지갑에서 보호되어 범죄 자금환수에 어려움이 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 범죄에 사용된 암호화폐를 추적·환수하기 위해 브라우저 익스텐션 월렛 4종(Metamask, Binance, Phantom, Kaikas)을 대상으로 사용자 행위에 기반하여 로컬 PC의데이터와메모리영역에서 아티팩트를 획득하고, 디지털 포렌식 관점에서의 활용 방안을 분석한다. 분석 결과로 브라우저의 캐시데이터에서 획득한 API명을 통해 피의자가 사용한 지갑과 암호화폐의 종류를 확인했으며 송금 거래에 사용된 URL과지갑 주소를 획득했다. 또한 쿠키 데이터에서 사용된 디바이스를 식별할 수 있는 Client ID를확인하고, 메모리에서 니모닉 코드를 획득 가능함을 확인했다. 추가적으로, 획득가능한 니모닉 코드의 지속성을 측정하고 획득을 자동화하기 위한 알고리즘을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.511-525
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• 2023

개인정보보호에 대한 인식이 증가하면서 사용자 PC의 데이터를 보호하기 위해 실시간 암호화 또는 가상 드라이브 볼륨을 사용하는 다양한 Full Disk Encryption (FDE) 계열 응용프로그램이 개발되고 있다. FDE 계열 응용프로그램은 사용자의 주요 데이터가 담긴 볼륨을 암호화하여 보호한다. 그러나 디스크 암호화 기술이 발전함에 따라 일부 사용자들은 특정 범죄 행위와 관련된 증거를 암호화하는 등 이를 악용하여 포렌식 수사에 어려움을 주고 있다. 이에 대응하기 위해 FDE 계열 응용프로그램에 사용된 암호화 과정을 분석하여, 암호화된 데이터를 복호화하는 선행연구가 필요하다. 본 논문에서는 볼륨 암호화 및 백업 기능을 제공하는 Cryptomator와 Norton Ghost를 분석한다. 암호화된 데이터 구조와 암호화 과정을 분석하여 주요 데이터를 분류하고, 데이터 복호화에 사용되는 암호화 알고리즘을 식별한다. 해당 응용프로그램들의 암호화 알고리즘은 최근에 등장하고 있거나 커스텀된 암호화 알고리즘으로 이를 분석하여 주요 데이터를 복호화한다. 복호화에 사용되는 데이터 암호키를 생성하기 위해 사용자 패스워드가 필수적으로 요구되며, 각 응용프로그램의 기능을 사용하여 패스워드 획득 방안을 제시한다. 이는 패스워드 전수조사의 한계를 보완하였으며, 획득한 패스워드를 기반으로 암호화된 데이터를 복호화하여 사용자의 주요 데이터를 식별한다.