• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.27-36
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• 2023

최근 몇 년 동안 랜섬웨어 공격이 사회 공학, 스피어피싱, 심지어 기계 학습과 같은 전술을 사용하여 특정 개인이나 조직을 대상으로 하는 공격의 정교함과 더불어 더욱 조직화 되고 전문화되고 있으며 일부는 비즈니스 모델로 운영되고 있다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 심각한 피해를 입히기 전에 공격을 감지하고 예방할 수 있는 다양한 연구와 솔루션들이 개발되어 운영되고 있다. 특히, 허니팟은 조기 경고 및 고급 보안 감시 도구 역할 뿐만 아니라, IT 시스템 및 네트워크에 대한 공격 위험을 최소화하는 데 사용할 수 있으나, 랜섬웨어가 미끼파일에 우선적으로 접근하지 않은 경우나, 완전히 우회한 경우에는 효과적인 랜섬웨어 대응이 제한되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 허니팟을 사용자 환경에 최적화하여 신뢰성 있는 실시간 동적 허니팟 파일을 생성, 공격자가 허니팟을 우회할 가능성을 최소화함으로써 공격자가 허니팟 파일이라는 것을 인지하지 못하도록 하여 탐지율을 높일 수 있도록 하였다. 이를 위해 동적 허니팟 생성을 위한 기본 데이터수집 모델 등 4개의 모델을 설계하고 (기본 데이터 수집 모델 / 사용자 정의 모델 / 표본 통계모델 / 경험치 축적 모델) 구현하여 유효성을 검증하였다.