인터넷 보급의 확산과 전자상거래의 활성화 그리고 유ㆍ무선 인터넷의 보급에 따른 악의적인 사이버 공격의 시도가 점점 증가하고 있다. 이로 인해 점차 더 많은 문제가 야기될 것으로 예상된다. 현재 일반적인 인터넷상의 시스템은 악의적인 공격에 적절하게 대응해오지 못하고 있으며, 다른 범용의 시스템들도 기존의 백신 프로그램에 의존하며 그 공격에 대응해오고 있다. 따라서 새로운 침입에 대하여는 대처하기 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 생체 자율분산시스템의 일부분인 T세포의 positive selection과 negative selection을 이용한 자기/비자기 인식 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 네트워크 환경에서 침입탐지 시스템에 적용하여 기존에 알려진 침입뿐만 아니라 새로운 침입에 대해서도 대처할 수 있다.
키 교환 프로토콜은 공개 네트워크상에서 안전한 통신 채널을 구축하는데 필수적인 요소이다. 특히, 패스워드 기반 키 교환 프로토콜에서는 패스워드를 이용하여 사용자 인증이 이루어지며 이를 바탕으로 안전하게 키 교환이 이루어지도록 설계되어야 한다. 그러나 패스워드는 인간이 쉽게 기억할 수 있는 반면에 엔트로피가 낮고 따라서 사전공격에 쉽게 노출될 수 있다. 최근, Zhao와 Gu가 서버의 도움을 필요로 하는 새로운 패스워드 기반 키 교환 프로토콜을 제안하였다. Zhao와 Gu가 제안한 프로토콜은 일회성 비밀키의 노출 상황을 고려하는 공격자 모델에서도 안전성이 증명가능하다고 주장하였다. 본 논문에서는 Zhao와 Gu의 프로토콜에 대한 재전송 공격을 통하여 이 프로토콜이 저자들의 주장과 달리 일회성 비밀키의 노출 시에 안전하지 않다는 것을 보일 것이다. 본 연구 결과는 Zhao와 Gu가 제시한 안전성 증명이 성립하지 않음을 의미한다.
최근 인터넷의 확산과 전자상거래의 활성화 그리고, 유ㆍ무선 인터넷의 보급과 더불어 악의적인 사이버 공격의 시도와 성공이 급속하게 증가하고 있다. 이것은 점차 더 많은 문제를 야기할 것으로 예상된다. 현재 일반적인 인터넷상의 시스템은 악의적인 공격에 적절하게 대응하지 못하고 있으며, 다른 범용의 시스템들도 기존의 백신 프로그램에 의존하며 그 공격에 대응해오고 있다. 따라서 새로운 침입에 대하여는 대처하기 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 생체 자율분산시스템의 일부분인 T세포의 positive selection과 negative selection을 이용한 자기/비자기 인식 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 네트워크 환경에서 침입탐지 시스템에 적용하여 기존에 알려진 침입뿐만 아니라 새로운 침입에 대해서도 대처할 수 있다.
인터넷 서비스의 질을 떨어뜨리고 온라인 범죄를 유발시키는 네트워크 공격들은 오늘날 현대 사회에서 해결해야 될 문제 중 하나이다. 이러한 문제 해결을 위해 시그니처 IDS(Intrusion Detection System)라는 침입 탐지 시스템이 개발되었지만 이들은 기존에 알려진 유형의 공격만 탐지해 낸다. 결과적으로 알려지지 않은 공격들에 대해서는 탐지하지 못하기 때문에 네트워크 공격 탐지를 위한 근본적인 해결책이라 할 수 없다. 본 논문에서는 시그니처 IDS의 단점을 보완하고자 K-평균 알고리즘 기반의 네트워크 유해트래픽 탐지 방법을 제안한다.
본 논문은 유무선 네트워크와 댁내 가전기기로 구성된 홈 네트워크 시스템은 각종 외부 위협요소로부터의 사이버 공격 대상이 될 수 있을 뿐만 아니라 해킹, 악성코드, 웜 바이러스, DoS공격, 통신망 도청 등의 보안취약성을 가지고 있다. 이로 인해 사생활 침해, 개인정보의 노출, 개인정보의 도용 등 많은 문제가 발생한다. 따라서 홈 네트워크상에서 해당 사용자의 자산 및 개인정보를 보호할 수 있는 보안 프로토콜의 필요성은 점차 증대되어가고 있다. 따라서 본 논문에서는 공개키 인증서를 이용하여 사용자를 인증하고 인증된 정보를 기반으로 해당 기기에 대한 권한을 차등 부여함으로서 허가 받지 않은 사용자로부터의 댁내 자산 및 개인 정보를 보호할 수 있는 사용자 인증과 접근제어 기술을 이용한 홈 네트워크 보안 프로토콜을 설계하고 제안한다.
웹 애플리케이션 서비스의 종류가 다양해짐과 동시에 사이버 위협이 급증하여 침입탐지에 대한 연구가 계속되고 있다. 기존의 단일 방어체계에서 다단계 보안으로 진행됨에 따라 대량의 보안이벤트 연관성을 분석하여 명확한 침입에 대해 대응하고 있다. 그러나 대상시스템의 OS, 서비스, 웹 애플리케이션 종류 및 버전을 실시간으로 점검하기 어려운 측면이 있고, 네트워크 기반의 보안장비에서 발생하는 침입탐지 이벤트만으로는 대상지의 취약여부와 공격의 성공여부를 확인 할 수 없는 문제점과 연관성 분석이 되지 않은 위협의 사각지대가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 침입탐지이벤트의 유효성을 검증하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공격에 상응하는 대상시스템의 반응을 사상(mapping)하여 응답트래픽을 추출하고, TF-IDF를 통해 라인(line)기반으로 가중치를 환산하고 높은 수치부터 순차적으로 확인하여 대상시스템의 취약여부와 유효성이 높은 침입탐지이벤트를 검출하였다.
최근 랜섬웨어, 스피어 피싱, APT공격 등 전자메일을 통한 다양한 수법의 사이버 위협이 커지고 있다. 이러한 공격의 특징은 과거 패턴기반탐지 등의 기술적 대책을 우회하기 때문에 개인의 보안인식 개선을 통한 관리적 대응이 중요하다는 점이다. 본 연구는 현장실험을 통해 이러한 스팸메일 공격에 취약한 임직원들의 인적요인을 연구하고 향후 개선방안을 수립하고자 하였다. 한 기업의 임직원을 대상으로 7차례에 걸쳐 훈련용 스팸메일을 발송하고 열람정보를 분석한 결과 훈련의 횟수와 수신자의 성별, 나이, 근무지 등의 인적요인이 열람율과 관계가 있음을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 훈련개선 방안을 도출하여, 향후 각 기관의 실효성 있는 모의훈련 수행과 인식개선을 통한 대응능력 향상에 도움이 되고자 한다.
정보보안 컴플라이언스 및 보안규정에 의거 분기 및 정기적 형태의 네트웍 시스템 대상 취약점 점검은 사이버침해공격대응을 위해 상시 실시간 개념으로 발전시킬 필요성이 대두 된다. 이를 위해 상시 운용 관리 체계인 ESM/SIEM을 기반으로 공개된 취약점분석 점검TOOL과의 연동구현 으로 개념 검증 시 새로운 해킹공격대응 방안이 될 것으로 판단된다. 취약점점검모듈은 표준화된 이벤트 속성 관리와 운용의 편이성 취약점데이터의 글로벌 공유측면에서 공개SW Module인 owasp zap/Angry ip등을 SIEM 체계에 해당취약점모듈과의 연동 설계 구현방식으로 연구 검토 결과 web 및 network 대상 해당 취약점 모듈에 의해 점검이벤트가 SIEM 콘솔로 전송 모니터 되는 것으로 입증 되었다. 현재 사이버 관제실에서 운용중인 ESM 및 SIEM 시스템을 기반으로 해당 개념을 최적화 적용 운용할시 상용 취약점 툴 구매 비용문제와 패턴 및 버전관리에 대한 한계성 등을 고려할시 본연구가 효율적 측면으로 검토됨과 동시에 현 정보보안 컨설턴트에 의한 취약점분석결과 와 본 연구 사안으로 결과 등에 대해 상호 비교 분석 운용할시 사이버 침해공격에 대한 발전적인 개념으로 판단되므로 이에 대한 관련 사안에 대해 논고하고자 한다.
2018년 평창 동계 올림픽 개막식에서 출처를 알 수 없는 사이버공격이 발생하였다. 해당 공격에서 사용된 악성코드는 인 메모리 악성코드로 기존 악성코드와 은닉하는 장소가 다르며, 140개 이상의 은행, 통신, 정부 기관에서 발견될 정도로 빠르게 확산되고 있다. 인 메모리 악성코드는 전체 악성코드의 15%이상을 차지하며 매우 심각한 피해를 주고 있다. 비휘발성 저장장치로 알려진 하드디스크에 자신의 정보를 저장하는 것이 아닌 휘발성 저장장치 인 램의 특정 메모리영역인 프로세스에 삽입하여 악성행위를 일으키는 악성코드를 인 메모리 악성코드라고 지칭한다. 결과적으로 자신의 정보를 남기지 않아 메모리 탐지 도구를 우회하여 악성코드 분석가들의 분석을 어렵게 한다. 또한 현대 메모리는 갈수록 크기가 증가해 메모리 탐지 도구를 사용하여 메모리전체를 보기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 인 메모리 악성코드인 Dorkbot과 Erger를 대상으로 IDA Pro 디버거를 통해 인젝션을 언 패킹하여 효율적으로 페이로드를 산출하는 방법을 제안한다.
최근 사물인터넷과 다양한 웨어러블 기기들이 등장하면서 인터넷 기술은 보다 편리하게 정보를 얻고 업무를 수행하는데 기여하고 있으나 인터넷이 다양한 부분에 이용되면서 공격에 노출되는 Attack Surface 지점이 증가하고 있으며 개인정보 획득, 위조, 사이버 테러 등 부당한 이익을 취하기 위한 목적의 네트워크 침입 시도 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 네트워크에서 발생하는 트래픽에서 비정상적인 행동을 분류하기 위한 희소클래스의 분류 성능을 개선하는 특징선택을 제안한다. UNSW-NB15 데이터셋은 다른 클래스에 비해 상대적으로 적은 인스턴스를 가지는 희소클래스 불균형 문제가 발생하며 이를 제거하기 위해 언더샘플링 방법을 사용한다. 학습 알고리즘으로 SVM, k-NN 및 decision tree를 사용하고 훈련과 검증을 통하여 탐지 정확도와 RMSE가 우수한 조합의 서브셋들을 추출한다. 서브셋들은 래퍼 기반의 실험을 통해 재현률 98%이상의 유효성을 입증하였으며 DT_PSO 방법이 가장 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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