제4차 산업혁명을 기점으로 핵심기술들이 산업에 적용되어 각종 스마트 환경을 구축하기 시작하였다. 제조업의 스마트팩토리는 맞춤형 생산을 위한 광범위한 데이터의 수집과 제어를 실행할 수 있는 IIoT를 핵심기술로 적용하여 고품질 제품을 생산하게 되었다. 그러나, IIoT를 통하여 개방형으로 전환된 스마트팩토리의 네트워크 환경은 다양한 보안 위험에 노출되었다. 보안 침해에 따라 IIoT는 네트워크 망의 교란, 위변조된 IIoT의 사용 및 유지로 인하여 생산 제품, 생산 공정의 품질저하를 나타내었으며, 기업의 비즈니스에 신뢰성에 문제를 발생시킬 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 스마트팩토리 초기 구축 시 IIoT의 안전한 연결 및 활용을 위하여 스마트팩토리에 연결된 IIoT에 대한 실질성 확인과 무해화 환경 구축을 실행할 수 있는 방법으로 IIoT 연결 상황을 확인할 수 있는 연구를 실행하였다.
최근 클라우드, 모바일, IoT의 도입이 활성화되면서 방화벽이나 NAC(Network Access Control) 등의 고정 경계(Fixed Perimeter) 기반의 기존 보안 솔루션들의 한계를 보완할 수 있는 기술 개발의 필요성이 커지고 있다. 이에 대응하여 새로운 기반 기술로써 최근 등장한 것이 SDP(Software Defined Perimeter) 이다. 이 기술은 기존 보안 기술들과 달리 보호 대상 자원(서버, IoT 게이트웨이 등)의 위치에 상관없이 보안 경계를 유연하게 설정(Gateway S/W를 설치)하여, 날로 다양화·고도화되고 있는 네트워크 기반 해킹 공격을 대부분 무력화할 수 있으며 특히, Cloud 및 IoT 분야에 적합한 보안 기술로 부각 되고 있다. 본 연구에서는 SDP와 해시 트리 기반의 대규모 데이터 고속 서명 기술을 결합하여 새로운 접근제어시스템을 제안하였다. 대규모 데이터 고속 서명 기술에 의한 프로세스 인증기능을 통해 엔드포인트에 침입한 미지의 멀웨어들의 위협을 사전에 차단하고, 주요 데이터의 백업, 복구과정에서 유저 레벨의 공격이 불가능한 커널 레벨의 보안 기술을 구현하였고 그 결과 SDP의 취약 부분인 엔드포인트 보안을 강화하였다. 제안된 시스템을 시제품으로 개발하고 공인시험기관의 테스트(TTA V&V Test)로 성능시험을 완료하였다. SDP 기반 접근제어 솔루션은 스마트 자동차 보안 등에서도 활용될 수 있는 향후 잠재력이 매우 높은 기술이다.
반도체, 디스플레이 등 제조 분야는 환경적인 요소로 인해 고도화된 보안 위협으로부터 적절한 대응을 하지 못하고 있다. 본 논문은 제조 분야에서 사용되는 제조 설비 PC가 보안 위협에 대해 대응이 어려운 환경적인 요소를 알아보고, Endpoint Level에서 효과적으로 보안 위협을 대응 할 수 있는 방안에 대해 설명한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.107-114
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2023
The attack technique by the malware distribution form is a dangerous, difficult to detect and prevent attack method. Current malware detection studies and proposals are often based on two main methods: using sign sets and analyzing abnormal behaviors using machine learning or deep learning techniques. This paper will propose a method to detect malware on Endpoints based on Event IDs using deep learning. Event IDs are behaviors of malware tracked and collected on Endpoints' operating system kernel. The malware detection proposal based on Event IDs is a new research approach that has not been studied and proposed much. To achieve this purpose, this paper proposes to combine different data mining methods and deep learning algorithms. The data mining process is presented in detail in section 2 of the paper.
현대의 정보통신 기술과 네트워크 기술이 발달은 기업의 운영환경을 스마트하게 변화시켰으며, 그 가운데서 수많은 데이터들이 생성되고 저장되고 사용되고 있다. 기업경영의 에너지원이 되는 중요한 정보는 경제적인 이윤과 가치를 생성하고 또한 강력한 영향력의 근거로 활용된다. 따라서 주요정보는 그 가용성과 편의성을 확보해야 함과 동시에 기밀성과 무결성을 담보해야 하는 것이며 이것이 바로 정보보호의 기본목표가 된다고 할 수 있다. 그러나 대부분의 기업들은 중요한 내부정보가 유출되어 심각한 피해를 야기하는 사고가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 내부정보유출을 방지하고 안정적인 데이터보안 및 정보보호관리 구축을 위한 DLP(Data Loss Prevention) 기술과 솔루션에 대해 살펴본다.
기존 금융정보유출 행위를 탐지하기 위해 보안솔루션에서 생성한 행위 로그를 수집하여 패턴분석으로 정보유출 이상행위를 탐지하고 차단하는 활동에서 발생되는 한계점을 극복하고, 효과적으로 대응하기 위한 방안으로 첫 번째, PC에서 정보유출 경로(외부에서 읽기, 외부로 저장하기, 외부로 전송하기 등)로 이용되는 PC내 실행 프로그램들을 실시간으로 모니터링하고 두 번째, 해당 프로그램이 실행하는 시점에 연관된 보안 통제 프로세스와 상호 연동하여 정상 통제예외 통제우회 행위인지를 파악한 다음 마지막 단계인 시나리오 기반으로 생성한 처리 절차를 통해 금융정보유출 위험을 통제할 수 있는 위험 관리 모델을 제안함으로서 정보 보호 측면의 보안성 강화 및 업무 효율성 향상의 기대효과를 창출하고자 한다.
EU의 GDPR(General Data Protection Regulation) 발효로 인해 유럽국가의 개인 정보 데이터를 활용하는 다국적 기업들이 규정에 맞는 데이터 보호정책을 수립하고 보안 투자를 강화하고 있다. 그러나 대다수의 기업들은 해커 등에 의한 사이버 보안을 위해서는 천문학적인 투자를 하고 있지만 기업 내 많은 직원들에 의한 실수나 고의에 의한 개인 정보 유출 방지에 대해서는 대처를 하고 있지 않다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기반의 앤드 포인트 실시간 모니터링 및 인간 행위 분석을 통한 앤드 포인트 개인 정보 보호 기능을 제공하여 기존의 사이버 보안에 국한된 통합 보안 관제의 효율성을 높이는 방안을 제안한다.
최근 멀티미디어 스트리밍 어플리케이션이 보편적으로 사용됨에 따라 네트워크로 유입되는 트래픽의 양이 급속도로 증가하고 있으며, 이와 함께 안정적인 서비스 및 QoS 보장을 위한 다양한 네트워크 관리 시스템들이 제시되고 있다. 이러한 시스템들은 네트워크 장비, 네트워크 상태 정보의 측정 및 분석을 통해 QoS 요구사항의 지속적인 유지 여부를 판단할 수 있는 모니터링 기술을 요구하고 있다. 본 논문에서는 네트워크상의 앤드포인트(endpoint)별 트래픽을 모니터링하고 종단 간의 QoS 등급을 측정하기 위한 시스템을 제안한다. 제시된 시스템은 네트워크 트래픽 정보 수집 및 시각적인 모니터링을 기반으로 하며, 멀티미디어 응용 서비스 보장 여부를 확인할 수 있는 QoS 등급을 측정하기 위해 종단 간의 테스트 패킷 전송을 수행하도록 하였고 이를 통해 Throughput, Delay, Jitter 등의 QoS 파라미터 정보를 시각적, 수치적으로 쉽게 인식할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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