다양한 기술들이 하나로 융합되어 새로운 기술로 변화되고 있는 현재의 기술사회에서 사회의 변화에 발맞추듯 새로운 사이버공격들이 만들어지고 있다. 특히, 다양한 공격들이 하나로 융합됨으로 인해 기존의 보안 체계만으로 시스템을 보호하는데 어려움이 발생하고 있다. 이와 같은 사이버공격에 대응하기 위해 많은 정보가 생성되고 있다. 하지만, 무분별하게 발생하는 취약점 정보는 관리자에게 불필요한 정보를 제공하여 혼란을 유도할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반의 언어 학습 모델을 이용하여 문서를 학습하고, 취약점 정보를 추출하여 MITRE ATT&CK 프레임워크에 따라 분류함으로써 관리자에게 구분화된 취약점 정보를 제공하여 새로이 발생하고 있는 사이버공격 융합 기술의 분석을 보조하는 메커니즘을 제안한다.
본 논문은 차량 내부 네트워크에서 메시지 인증을 사용하여 사이버 공격을 탐지할 수 있는 보안 시스템을 제안한다. 자동차 내부 네트워크는 브로드캐스트 방식으로 메시지를 전송하고 노드의 식별자를 사용하지 않으므로 송신자를 식별할 수 없다. 송신 노드는 제어 데이터를 암호화 해시함수를 사용하여 메시지인증코드를 생성하여 제어 데이터와 같이 전송한다. 메시지인증코드 생성 시, 결과의 임의성을 증가시키기 위해서 다차원 카오틱 맵을 적용하였다. 수신 노드는 수신한 메시지의 제어 데이터에 대해 생성된 메시지인증코드를 수신 메시지에 존재하는 메시지인증코드 값과 비교하여 전송된 메시지의 위조 여부를 탐지한다. CANoe와 CAPL(Communication Access Programming Language)을 사용하여 차량 내부 네트워크 환경을 구성하고 사이버 공격을 수행하여 성능을 평가하였으며 탐지율 100%의 성능을 보였다.
본 논문에서는 사이버물리시스템에 대한 사이버공격 경호위협 중 지능형건물관리시스템(IBS)을 중심으로 발생할 수 있는 사이버공격의 특성과 주요 위협 시나리오를 분석했다. 분석한 결과 일반적으로 예측이 가능한 위협에 대해 공격의 성공 가능성을 낮추는 것이 현실적인 공격의 대응방법이 되는 것으로 판단하였고, 구체적인 대응방안으로는 다계층 방어시스템의 적용과 보호대상 시스템에 대한 사이버안전진단 사전점검, 이동식 보안관제 시스템과 같은 방안들을 제시하였다.
When cyber attacks are discovered in nuclear facilities, licensees are required to notify regulatory organizations for quick action. This also helps regulatory organizations to strengthen regulatory capabilities for cyber security. Currently the U.S. issued the final draft rule for Cyber Security Event Notifications. Domestic regulatory activities being at an early stage for cyber security need to implement law for Cyber Security Event Notifications. Since the current laws are focused on the aspect of safety, they are in need of more specific laws for cyber security.
최근 몇 년 사이에 사이버 공격의 보편화로, 사이버 공간내의 공격을 사이버전이라는 일종의 전쟁으로 간주하고 있다. 그러나 사이버전은 직접적인 피해 식별이 불가하여 공격에 대한 아군의 피해 파악이 어렵다. 사이버전에서 발생할 수 있는 공격에 대한 피해를 효과적으로 평가하기 위해, 본 논문은 MOCE(Measure of Cyber Effectiveness) 산출 식을 활용하여 사이버 공격에 대한 피해를 산출할 수 있는 DEVSim++ 기반의 사이버전의 피해 평가 시뮬레이션을 제시한다. 또한 사이버 지휘 통제 단계에서 지휘관의 판단을 돕기 위해, 공격 분류별 피해 받은 개체 수를 벤 다이어그램 형태로 표현하여 결과를 직관적으로 가시화한다.
We extended a general attack tree to apply cyber attack model for network vulnerability analysis. We defined an extended cyber attack tree (E-CAT) which extends the general attack tree by associating each node of the tree with a transition of attack that could have contributed to the cyber attack. The E-CAT resolved the limitation that a general attack tree can not express complex and sophisticate attacks. Firstly, the Boolean expression can simply express attack scenario with symbols and codes. Secondary, An Attack Generation Probability is used to select attack method in an attack tree. A CONDITION-composition can express new and modified attack transition which a aeneral attack tree can not express. The E-CAT is possible to have attack's flexibility and improve attack success rate when it is applied to cyber attack model.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.29-36
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2022
Smart grid (SG) software platforms and communication networks that run and manage the entire grid are increasingly concerned about cyber security. Characteristics of the smart grid networks, including heterogeneity, time restrictions, bandwidth, scalability, and other factors make it difficult to secure. The age-old strategy of "building bigger walls" is no longer sufficient given the rise in the quantity and size of cyberattacks as well as the sophisticated methods threat actor uses to hide their actions. Cyber security experts utilize technologies and procedures to defend IT systems and data from intruders. The primary objective of every organization's cybersecurity team is to safeguard data and information technology (IT) infrastructure. Consequently, further research is required to create guidelines and methods that are compatible with smart grid security. In this study, we have discussed objectives of of smart grid security, challenges of smart grid security, defensive cybersecurity techniques, offensive cybersecurity techniques and open research challenges of cybersecurity.
오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 지능형 지속 공격(Advanced Persistent Threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 사이버 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 사이버 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 사안으로, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 사이버 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 현재는 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 사이버 공격을 방어하는데 침입 탐지 시스템에서 생성된 데이터를 이용하고 있다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함한 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 호스트 기반 침입 탐지 데이터를 이용하여 기계학습 알고리즘에 관한 비교 연구를 진행했다. 사용한 알고리즘은 Decision Tree, Naive Bayes, MLP(Multi-Layer Perceptron), Logistic Regression, LSTM(Long Short-Term Memory model), RNN(Recurrent Neural Network)을 사용했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1-Score 지표와 오류율을 측정했다. 그 결과 LSTM 알고리즘의 정확성이 가장 높았다.
국내 사이버공격 대응 전담조직(CERT)들은 탐지패턴 기반의 보안장비(IDS, TMS 등)를 활용하여 사이버 침해공격에 대한 탐지 대응을 수행하고 있다. 특히, 공공 연구기관의 경우 국가정보원(NIS) 내 국가사이버안전센터(NCSC)를 중심으로 30여개의 부문 보안관제 센터가 구축 운영되고 있으며, 주로 침해위협수집시스템(TMS)을 활용하여 사이버 공격에 대한 탐지 분석 대응을 수행하고 있다. 그러나 현재의 보안관제 체계에서는 대량의 보안이벤트가 보안장비에 의해 발생되고 있을 뿐만 아니라, 보안관제 요원이 보안이벤트에 대한 실제 공격여부를 판단하기 위해서는 추가적인 분석 작업을 수행해야 하므로 보안이벤트 전체에 대한 대응이 현실적으로 불가능한 실정이다. 또한 현재의 보안관제 업무는 보안관제 요원이 보유한 전문지식 및 경험에만 전적으로 의존하고 있기 때문에 특정 보안이벤트에만 분석이 집중되는 업무편중 현상이 발생하며, 이로 인해 기존에 알려지지 않은 새로운 해킹 공격기술에 대한 대응능력이 부족하다. 따라서 본 논문은 실시간 보안관제 및 침해대응 활동의 효율성을 극대화하고 대규모 해킹공격에 대한 조기대응 역량을 강화하기 위해 실제 해킹공격에 대한 실증적 분석에 기반한 대용량 보안이벤트 자동검증 방법을 제안한다.
항공기와 항공 네트워크에 대한 사이버 공격은 일반적으로 지상 산업에서 흔히 볼 수 있는 사이버 공격과 크게 다르지 않다. 항공 교통 인프라스트럭처(infrastructure)는 항공 교통 자원 확보를 위해 디지털 기반 구조로 전환되고 있다. 다양한 종류의 통신 환경과 정보 통신, 항법, 감시 및 기내 엔터테인먼트 시스템이 사이버 테러 위협에 노출될 위험을 가중시키고 있다. 또한 무인항공기의 출현은 사이버 테러에 의해 통제될 수 없는 위험을 내포하고 있다. 차세대 데이터 네트워크 시스템 환경에서 항공기 시스템 및 항공 기반의 인프라스트럭처에 대한 사이버 위협의 취약점을 인식하고 항공 선진국의 사이버 보안 표준과 대응 전략을 분석했다. 그리고 국내 항공 환경에서 고려해야 할 사이버 보안 정책에 대한 포괄적인 방안을 논의하고, 보안 환경에 대한 개념과 신속한 대응 전략 수립 등을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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