• 융합보안논문지
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• 제5권4호
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• pp.1-6
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• 2005

네트워크 시스템에 대한 악의적인 접근과 정보위협이 증가하고, 그 피해또한 기업에서 개인 사용자까지 확대되고 있다. 침입탐지 시스템, 침입차단 시스템 등 단위 보안 기능만을 제공하는 제품은 분산화, 지능화 되어가고 있는 복합적인 침입에 대한 대응에 한계가 있다. 여러 보안 제품을 연동하여 해커의 침입탐지, 대응 및 역 추적을 위한 통합 보안 관리의 필요성이 대두되고 있다. 그러나 통합보안 관리의 특성상 다양한 보안 제품에서 전송된 이벤트와 침입경보의 양이 많아 분석이 어려워 서버측의 부담이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 침입경보 데이터를 축약하는 방법에 대하여 연구하고자 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.99-104
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• 2018

최근 랜섬웨어에 의한 피해가 전 세계적으로 급증하고 있으며, 국가 기관, 기업, 민간 등 사회전반에 막대한 피해를 입히고 있다. 랜섬웨어는 컴퓨터 시스템을 감염시켜 사용자의 접근을 제한하고 일종의 몸값을 요구하는 악성 소프트웨어이다. 컴퓨터 시스템 자체를 잠그거나 하드 디스크에 존재하는 파일들을 암호화하여 사용자가 컴퓨터를 정상적으로 이용할 수 없게 만들고, 컴퓨터의 정상 복구를 위해 사용자들은 공격자로부터 몸값(Ransom) 지불을 요구받는다. 기존의 기타 악성코드들에 비해 공격수법이 매우 악랄하고 피해규모가 막대하므로 확실한 해결책이 필요하다. 악성코드 분석 방식은 크게 정적 분석, 동적 분석 두 가지로 나뉜다. 최신 악성코드들은 정교한 패킹 기술이 도입된 경우가 많아 정적분석은 분석에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어의 활동 모니터링 및 보다 정밀한 분석을 위해 동적 분석 방법을 제안한다. 정상파일, 랜섬웨어, 기타 악성코드의 시그니처를 추출하는 방법과 랜섬웨어 탐지에 가장 적절한 시그니처를 선정하는 방법을 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.289-301
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• 2023

Due to the development and dissemination of modern technology, anyone can easily communicate using services such as social network service (SNS) through a personal computer (PC) or smartphone. The development of these technologies has caused many beneficial effects. At the same time, bad effects also occurred, one of which was the spam problem. Spam refers to unwanted or rejected information received by unspecified users. The continuous exposure of such information to service users creates inconvenience in the user's use of the service, and if filtering is not performed correctly, the quality of service deteriorates. Recently, spammers are creating more malicious spam by distorting the image of spam text so that optical character recognition (OCR)-based spam filters cannot easily detect it. Fortunately, the level of transformation of image spam circulated on social media is not serious yet. However, in the mail system, spammers (the person who sends spam) showed various modifications to the spam image for neutralizing OCR, and therefore, the same situation can happen with spam images on social media. Spammers have been shown to interfere with OCR reading through geometric transformations such as image distortion, noise addition, and blurring. Various techniques have been studied to filter image spam, but at the same time, methods of interfering with image spam identification using obfuscated images are also continuously developing. In this paper, we propose a deep learning-based spam image detection model to improve the existing OCR-based spam image detection performance and compensate for vulnerabilities. The proposed model extracts text features and image features from the image using four sub-models. First, the OCR-based text model extracts the text-related features, whether the image contains spam words, and the word embedding vector from the input image. Then, the convolution neural network-based image model extracts image obfuscation and image feature vectors from the input image. The extracted feature is determined whether it is a spam image by the final spam image classifier. As a result of evaluating the F1-score of the proposed model, the performance was about 14 points higher than the OCR-based spam image detection performance.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1290-1295
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• 2016

최근 모바일 인터넷 이용률이 급증하면서 인터넷 이용자의 웹 브라우저를 통한 사회 공학적 또는 드라이브 바이 다운로드 방식으로 악성코드 유포 공격이 확산되고 있다. 현재 드라이브 바이 다운로드 공격 방어 초점은 최종 다운로드 사이트 및 유포 경로에 초점을 두어 진행되어 왔으나 공격 초기 악성코드를 주입하는 인젝션 사이트에 대한 특성 탐지 및 차단에 대해서는 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 이러한 악성 코드 다운로드 공격에 대한 방어메커니즘 향상을 목적으로, 악성코드 다운로드의 핵심 근원지인 인젝션 사이트를 탐지하는 방안에 대해서 연구한다. 결과적으로 악성코드의 확산을 방지하기 위해 다운로드 공격의 최종 사이트를 탐지 및 차단하는 현재의 URL 블랙리스트 기법에 추가하여, 악성코드를 주입하는 인젝션 사이트를 탐지 특징을 추출 하는 방안을 제시한다. 또한 URL 블랙리스트 기반의 접근법과 비교하여 악성코드 감염률을 효율적으로 최소화 할 수 있는 방안임을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.144-152
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• 2011

IPv4 주소가 고갈되어가고 있기 때문에 IPv6 주소의 사용이 늘어나고 있다. IPv6 환경에서는 주소자동설정 기능이 제공된다. 주소가 각 호스트(host)에 자동으로 할당될 경우, 네트워크 관리 시스템은 모든 장비의 IP주소를 조사하고 해당 정보를 유지해야 하는 어려움이 따른다. 또한, IP주소가 자동으로 설정되기 때문에 악의적 사용자가 아무런 제약 없이 네트워크 주요장비에 접근할 수 있는 문제가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위해 악의적 사용자들에 대한 관리 및 차단이 필요하다. 본 논문에서는, IPv6 환경에서 호스트를 탐색하고 인가되지 않은 호스트가 네트워크에 접속하는 것을 차단함으로써, 네트워크 주요 자원을 효율적으로 관리하고 보호하는 호스트 탐색 및 네트워크 접속 차단 에이전트 시스템을 제안한다. IPv6 환경에서 본 에이전트 시스템의 성능을 테스트한 결과, 본 시스템은 정상적으로 탐색과 차단 기능을 수행하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.199-207
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• 2013

최근의 해킹은 초기의 단순한 호기심에서 이루어졌던 차원을 넘어서서 범죄적인 성향을 많이 띄고 있다. 그 일례로 최근 사용되고 있는 공격 기법인 악성 Bot을 들 수 있다. 악성 Bot은 악성 IRC Bot 중의 하나로 유포자의 명령에 따라 특정 IP 대역을 공격하여 사용자의 정보를 유출한다. 본 논문에서는 이러한 악성 Bot의 한 종류인 shadowbot의 체계적인 분석을 통해서 접근 방법 및 동작 과정 등에 대하여 분석하고 이에 대한 대응 방안을 제안하였다. 본 논문의 주요한 특징은 다음과 같다. 첫째, VM ware와 각종 분석 툴을 통해 분석을 진행한다. 둘째, 악성 Bot의 접근 방법과 동작에 대한 체계적인 분석을 통한 가설을 세워 그에 대한 대응방안을 제안한다. 성능평가는 제안한 대응 방안을 직접 적용시켜 실제로 악성 Bot에 감염되는 것을 예방할 수 있는지의 여부를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.93-99
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• 2011

최근 인터넷 기술의 발전으로 인하여 사용자의 개인정보가 USB에 저장되어 사용되고 있지만 USB에 저장되어 있는 개인정보는 별도의 사용자 인증 과정이 필요없어 악의적인 목적으로 사용되어 개인정보가 노출될 수 있는 문제가 있다. 이 논문에서는 USB에 저장되어 있는 개인정보를 보호하기 위해서 개인정보의 이중사용 방지를 위한 USB 보안 프레임워크를 제안한다. 제안된 USB 보안 프레임워크는 서로 다른 네트워크에서 USB 보안 제품을 사용할 경우 USB 보안 토큰의 사용 유 무 및 사용자의 속성 정보를 인증 정보 앞에 추가하여 사용자의 인증 과정을 수행하기 때문에 통신 오버헤드 및 서비스 지연이 향상되었다. 실험 결과 단순파일 저장매체(USB driver)와 자체 연산 가능한 매체(USB Token) 보다 제안된 USB 보안 프레임워크가 패킷 인증 지연시간에서 평균 7.6% 향상되었고, USB수에 따른 인증서버의 처리량에서도 평균 9.8% 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.455-461
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• 2020

인터넷뱅킹과 전자지불거래는 인터넷을 이용한 개인의 경제적 행동 중 매우 중요하고 민감한 내용이다. 핀테크와 관련한 해킹 및 도용이 발생할 경우 사용자의 직접적 금전피해로 이어지므로 이러한 사고를 막기 위해 적극적 방법들이 사용되고 있으며, 특히 이상금융거래탐지시스템(FDS)은 전자지불거래시의 위험률을 도출하고 도용을 탐지한다. 전자지불과 같은 상거래의 경우 스마트폰의 상태, 물품과 매장의 종류, 구매자의 위치 등 프로파일링에 따라 위험률을 도출하고 있다. 본 논문에서는 이러한 전자지불거래에 있어서 기존의 물리적 위치에 의한 것이 아닌 사용자의 상대적 위치에 의한 위험률 도출 방법을 제안하고자 한다. GPS 주소나 IP 경로주소와 같은 정보를 활용하는 절대위치와 달리, 상대위치는 무선랜 환경을 감지하여 무선 AP의 ID 및 MAC 주소를 이용한 각 개인의 상대위치 정보를 활용하며, 각 개인의 특성을 감안한 상대적 디지털 환경을 누적 감지하는 방법을 통해 전자지불거래를 검증하여 위험률을 도출하는 방법이다. 절대위치의 경우 국적이나 주소 등의 정적 데이터 수집을 통하여 아이디를 도용할 수 있는 약점이 있는 반면, 상대위치의 경우 연관된 디지털 정보의 모사가 쉽지 않아 이로 인한 보안상의 이득을 얻게 된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권11호
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• pp.427-432
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• 2014

로컬 시스템에 대한 공격은 프로그램의 흐름을 변경하거나, 악의적인 프로그램의 실행을 통해 관리자 권한의 쉘을 획득하는 것을 목적으로 한다. 공격을 통해 쉘을 실행하는 방법은 현재까지도 유효한 방법이며, 공격자는 다양한 형태로 공격을 수행하기 때문에 각각의 취약점을 개선하는 것으로는 대처가 어렵다. 리눅스는 사용자 권한 관리를 위해 로그인 시에 커널이 발급하는 권한의 집합인 자격증명을 할당한다. 자격증명은 커널이 직접 발급 및 관리하고, 커널 외부에서 변경되지 않을 것을 보장한다. 그러나 시스템 공격을 수행하여 관리자 권한을 획득한 사용자는 자격증명 일관성이 유지되지 않는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 자격증명이 불일치한 사용자의 태스크 실행 요청을 분석하여 보안 위협이 발생할 수 있는 사용자와 태스크를 탐지하는 보안 모듈을 제안한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.7-19
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• 2019

랜섬웨어(ransomware)는 사용자 데스크톱의 파일들을 암호화한 뒤, 복호화 비용을 요구하는 악성 프로그램이다. 랜섬웨어 공격의 빈도와 피해금액은 매년 증가하고 있기 때문에 랜섬웨어 예방과 탐지 및 복구 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 Baek 등이 제안한 랜섬웨어 탐지 알고리즘인 SSD-Insider가 덮어쓰기 검사를 위해 사용하는 해시테이블을 블룸 필터로 교체한 AdvanSSD-Insider 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 AdvanSSD-Insider 알고리즘은 SSD-Insider 알고리즘에 비해 메모리 사용량이 최대 90%, 수행시간이 최대 77% 감소하였고 동일한 탐지 정확도를 얻었다. 또한 SSD-Insider 알고리즘과 동일한 조건의 메모리 사용량으로 AdvanSSD-Insider 알고리즘은 10배 더 긴 시간을 관찰할 수 있으며, 이를 통해 기존에 탐지하기 어려웠던 랜섬웨어에 대해 탐지 정확도가 증가하는 결과를 얻었다.