최근 해킹공격은 네트워크의 트래픽 폭주공격인 DDos공격이나 웜해킹으로 공격 트래픽을 추출하는 기술이 미흡한 상태이다. 본 논문에서는 SNMP를 이용하여 트래픽을 수집하여 정상으로 간주되는 트래픽이 발생했을 때 경우, 트래픽 분석 유예 타이머 구동하여 트래픽부하를 줄여 처리효율을 높이고자 한다.
인터넷이 우리의 생활의 기본 인프라로 자리 잡고 사이버 공간에서의 생활이 일상화되면서 부가적인 많은 문제점들이 생겨났다. 그 중 사이버 침해는 정보사회의 가장 심각한 문제 가운데 하나가 되었다. 해마다 증가하는 사이버공격, 지능화되고 진화하는 공격 유형 등으로 사이버 생태계가 더 복잡해지고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 인터넷 침해 사고 현황과 인터넷 침해 유형 및 해킹방법을 분석하고 국내 대응 조직 및 국제 협의체 현황을 분석하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권1호
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pp.7-12
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2009
The advanced computer network and Internet technology enables connectivity of computers through an open network environment. Despite the growing numbers of security threats to networks, most intrusion detection identifies security attacks mainly by detecting misuse using a set of rules based on past hacking patterns. This pattern matching has a high rate of false positives and can not detect new hacking patterns, making it vulnerable to previously unidentified attack patterns and variations in attack and increasing false negatives. Intrusion detection and prevention technologies are thus required. We proposed a network based hybrid Probe Intrusion Detection model using Fuzzy cognitive maps (PIDuF) that detects intrusion by DoS (DDoS and PDoS) attack detection using packet analysis. A DoS attack typically appears as a probe and SYN flooding attack. SYN flooding using FCM model captures and analyzes packet information to detect SYN flooding attacks. Using the result of decision module analysis, which used FCM, the decision module measures the degree of danger of the DoS and trains the response module to deal with attacks. For the performance evaluation, the "IDS Evaluation Data Set" created by MIT was used. From the simulation we obtained the max-average true positive rate of 97.064% and the max-average false negative rate of 2.936%. The true positive error rate of the PIDuF is similar to that of Bernhard's true positive error rate.
최근 국방, 안보, 외교 분야 관련자를 대상으로 하는 피싱 공격이 급증하고 있다. 특히 해킹 공격조직 Kimsuky는 2013년 이후 피싱 공격을 통해 공공기관의 주요 정보 수집을 위한 활동을 하고 있다. 본 논문에서는 피싱 메일 공격조직에 대한 프로파일링 분석을 수행하였다. 이를 위해 피싱 메일 공격의 유형을 분류하고 해킹 공격조직의 공격방식에 대한 분석을 하였다. 상세한 프로파일링 분석을 통해 공격조직의 목적을 추정하고 대응방안을 제시하였다.
이 연구의 목적은 Bluetooth를 활용한 자동차의 내부망 통신네트워크를 해킹공격으로부터 예방하기 위한 대응방안을 제시하기 위함이다. 이를 위해 2장에서는 자동차 통신네트워크의 정의와 내부망 통신네트워크의 종류에 대해서 살펴보았다. 3장에서는 자동차 내부망 통신네트워크 해킹위험성을 분석하기 위해 Bluetooth에 의한 해킹범죄사례를 살펴보았다. 4장에서는 본 연구의 결과로서 첫째, "자동차안전기준에 관한 규칙" 개정이 이루어져야 한다. 동법에서는 전자제어시스템의 정의 및 기준사항과 안전운행을 위한 제작 및 정비를 규정해 놓았음에도 불구하고 전자제어시스템을 대상으로 한 해킹범죄 예방 및 방어와 관련된 보안프로그램 혹은 펌웨어 등의 제작과 관련된 규정이 없는 실정이다. 둘째, 자동차의 전자제어시스템 기술의 복잡성에 기인된 자동차 통신네트워크를 보호하고자 자동차 통신네트워크 보호 법률이 신설되어야 한다.
본 논문에서는 단일 클래스만을 학습하여 차량에 대한 새로운 공격을 탐지한다. 분류 성능 평가를 위해 Car-Hacking 데이터셋을 사용한다. Car-Hacking 데이터셋은 실제 차량의 OBD-II 포트를 통해 CAN (Controller Area Network) 트래픽을 로깅하여 생성된다. 이 데이터셋에는 네 가지 공격 유형이 포함된다. 실험에 사용한 단일 클래스 분류기법은 정상 클래스만을 학습하여 비정상인 공격 클래스를 분류해내는 비지도 학습이다. 비지도 학습 방법을 사용하는 경우에 훈련 과정에서 네거티브 인스턴스를 사용하지 않기 때문에 고효율의 분류 성능을 내는 것은 어렵다. 하지만, 비지도 학습은 라벨이 없는 새로운 공격 데이터를 분류하는데 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 시스템에서 서명기반의 규칙으로 탐지하기 어려운 새로운 공격 유형을 탐지하기 위해 단일 클래스 분류기를 사용한다. 제안 방법은 새로운 공격을 모두 탐지하고 정상데이터에 대해서도 효율적인 분류 성능을 보이는 파라미터 조합을 제시한다.
인터넷전화는 기존의 일반전화인 PSTN에 비해 통신비용이 저렴하고 사용이 편리하여 인터넷전화의 사용이 확산되고 있다. 광대역통합망(BCN) 구축 일환으로 인터넷사업자(KT, SKT, LG)가 행정기관에 모든 전화망을 인터넷전화로 전환하고 있다. 또한 일반인들도 사용하는 인터넷전화 서비스를 하고 있다. 본 논문에서는 인터넷전화에서 사용되는 IETF SIP 기반 IP-PBX에 해킹공격에 대한 분석을 하고 연구를 한다. 인터넷전화 시스템과 똑같이 구축되어 있는 테스트베드에서 IP-PBX에 대한 해킹공격을 실시하고 결과를 분석하여 포렌식 증거를 추출하는 연구를 한다. 인터넷전화를 해킹하여 범죄에 사용되었을 때 법적 효력을 가지는 포렌식 증거로 사용할 수 있는 방법을 제시한다.
공공와이파이를 이용한 메일확인과 인터넷뱅킹 등의 네트워크 통신량이 증가함에 따라 공공공유기 해킹의 위험성이 지속적으로 높아지고 있다. 국가적으로 공공공유기를 확대하는데 비해 사용자의 보안인식은 부족하여 개인정보 노출 위험성이 커지고 있다. 무선공유기는 접근성이 뛰어나지만 상대적으로 해킹이 용이하므로 대응차원의 해킹에 대한 분석이 중요하다. 본 논문에서는 와이파이에 사용되는 암호화 방식 및 무선공유기의 보안 공격에 대한 무료와이파이 해킹 사례분석 및 해결방안을 제안한다.
디지털 포렌식은 사고 발생 시 시스템 파일을 복원 하여 증거 자료를 찾는 유일한 수단이며 지금 일어나고 있는 KT 홈페이지 해킹, 카드사 3사 개인정보 유출 및 최근 일어난 스킨푸드 홈페이지 가입 고객 정보 유출 등 이러한 범죄를 저지른 해커를 찾기 위한 유일한 수단이기도 하다. 본 연구에서는 KT 홈페이지 해킹 공격에 시도한 우회 프로그램 및 자동화 프로그램을 활용하여 해킹을 시도했을 경우 어떤 정보가 유출 되었는가에 대한 실험과 이렇게 홈페이지 공격을 당 했을 경우 어떻게 포렌식을 해서 해커에 대한 증거 자료를 찾은 후 보고서를 만들 수 있는지에 대해 기술한다.
본 논문은 네이트온, MSN 등 메신저를 해킹하여 지인처럼 가장하는 방법으로 친밀감을 형성한 다음, 해킹툴(키로그, 원격모니터링 등)을 전송하여 거래은행과 ID, PW, 공인인증서, 보안카드 정보 등 개인의 금융정보를 입수한 뒤 계좌의 잔고를 인출해가는 금융침해 공격을 분석하여 개인의 인터넷뱅킹 거래 취약요소들을 찾아내고, 해당 취약점들과 관련한 대응방안을 모색함으로써 인터넷뱅킹 침해사고 예방 등 보다 안전한 개인의 인터넷뱅킹 거래를 도모하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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