기존의 보안 관리 수준을 측정하기 위한 방법들이 다양하지만 IT 자산을 중심으로 한 평가만이 이루어지고 있는 관계로 조직 전반에 걸친 분석이 이루어지지 못했다. 따라서 본 논문에서는 보안 관리 수준 점검을 손쉽게 할 수 있도록 웹 기반 보안 관리 수준 분석 도구에 대해 제시한다. 본 도구의 경우는 전사적 정보 보호 관리 방법론인 ISO 27001의 보안통제 항목들을 기반으로 설문 내용을 구성하였다.
본 논문은 웹 애플리케이션의 증가로 인해 소프트웨어 내 보안 취약점을 이용한 사이버 공격이 증가하고 있다. CSRF(Cross-Site Request Forgery) 공격은 특히 웹 사용자와 개발자에게 심각한 위협으로, 사전에 예방해야하는 공격이다. CSRF는 사용자의 동의 없이 비정상적인 요청을 통해 공격을 수행하는 기법으로, 이러한 공격으로부터 웹 애플리케이션을 보호하기 위한 방법은 매우 중요하다. 본 논문에서는 Spring Security와 Apache Shiro 두 프레임워크를 통해 CSRF 방어에 대한 성능을 비교 분석하고 검증하여, 효과적으로 적용 가능한 프레임워크를 제안한다. 실험 결과, 두 프레임워크 모두 CSRF 공격 방어에 성공하였으나, Spring Security는 평균 2.55초로 Apache Shiro의 5.1초보다 더 빠르게 요청을 처리하였다. 이러한 성능 차이는 내부 처리 방식과 최적화 수준의 차이에서 비롯되었으며, 시스템 자원 사용 측면에서는 두 프레임워크 간에 차이가 없었다. 따라서 높은 성능과 효율적인 요청 처리가 요구되는 환경에서는 Spring Security가 더 적합하며, Apache Shiro는 개선이 필요하다. 이 결과는 웹 애플리케이션의 보안 아키텍처 설계 시 중요한 참고 자료로 활용되기를 기대한다.
스마트폰, 태블릿과 같은 스마트 기기의 사용이 늘어남에 따라 스마트 기기를 대상으로 하는 모바일 오피스, 금융 서비스, 모바일 전자정부 등 생산성이나 사용자 편의를 위한 서비스들이 대거 등장하였다. 이에 따라 중요한 정보들이 스마트 기기를 통해 다루어져 스마트 기기를 대상으로 하는 악성행위가 꾸준히 증가하고 있다. 특히 스마트 기기를 대상으로 하는 유해사이트, 악성코드 배포 사이트, 피싱(phishing) 사이트 등으로 인한 피해사례가 꾸준히 발생하고 있어 사회적인 이슈로 부각되고 있다. 스마트 기기의 경우 2013년 국내에서 사용하는 플랫폼의 90%가 안드로이드를 사용하고 있어 단말 수준의 차단방법이 필요하였다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 웹브라우저를 사용하여 악성사이트를 방문할 때 효과적으로 차단할 수 있는 방법을 기술하고 실제 애플리케이션으로 구현하여 악성사이트 차단성능을 분석하였다.
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.
XSS는 공격자가 상대방의 브라우저에 Script를 실행할 수 있게 하여 사용자의 Session을 가로채거나 웹 사이트 변조, 악의적 컨텐츠 삽입, 피싱 공격을 할 수 있다. XSS공격은 저장(Stored)XSS와 반사(Reflected)XSS 이렇게 크게 두 가지 공격이 있다. XSS 공격의 형태는 Cookie Sniffing, 스크립트 암호화 및 우회, 악성코드 유포, Key Logger, Mouse Sniffer, 거짓정보 추가가 있다. XSS 공격은 스크립트 언어 그리고 취약한 코드들이 공격 대상이 된다. XSS 공격의 대응 방법에는 관리자의 대응과 사용자의 대응 두 가지를 제한 하였다.
Nowadays, distributed denial of service (DDoS) attacks on web sites reward attackers financially or politically because our daily lifes tightly depends on web services such as on-line banking, e-mail, and e-commerce. One of DDoS attacks to web servers is called HTTP-GET flood attack which is becoming more serious. Most existing techniques are running on the application layer because these attack packets use legitimate network protocols and HTTP payloads; that is, network-level intrusion detection systems cannot distinguish legitimate HTTP-GET requests and malicious requests. In this paper, we propose a practical detection technique against HTTP-GET flood attacks, based on the access behavior of inline objects in a webpage using NetFlow data. In particular, our proposed scheme is working on the network layer without any application-specific deep packet inspections. We implement the proposed detection technique and evaluate the ability of attack detection on a simple test environment using NetBot attacker. Moreover, we also show that our approach must be applicable to real field by showing the test profile captured on a well-known e-commerce site. The results show that our technique can detect the HTTP-GET flood attack effectively.
최근 모든 네트워크에서 사용자가 웹 페이지에 접근할 때 HTTP가 폭넓게 사용되기 때문에 HTTP 트래픽은 방화벽과 다른 게이트웨이 보안 장치를 통과할 때 보통 별도의 검사 절차 없이 로컬 보안 정책에 의해서 통과된다 하지만 이러한 특성은 악의적인 사람에 의해 사용될 수 있다. HTTP 터널 응용 프로그램의 도움으로 악의적인 사람은 로컬 보안 정책을 우회하기 위해 HTTP로 데이터를 전송할 수 있다. 따라서 보통의 HTTP 트래픽과 터널링된 HTTP 트래픽을 구별하는 것은 아주 중요하다. 우리는 터널링된 HTTP 트래픽을 검출하는 통계적인 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 사이트 독립적이기 때문에 지역적 제약을 갖지 않는다. 우리가 제안한 방법은 한 번의 학습만으로도 다른 사이트에 적용될 수 있다. 게다가 우리의 방법은 높은 정확도로 터널링된 HTTP 트래픽을 검출할 수 있다.
오늘날 대표적 웹 해킹 공격기법은 크로스사이트스크립팅(XSS)과 인젝션 취약점 공격, 악성 파일 실행, 불안전한 직접 객체 참조 등 이다. 웹해킹 보안시스템인 접근통제 솔루션은 웹 서비스로 접근하는 패킷을 통제하지 않고 내부로 유입시킨다. 때문에 만약 통과하는 패킷이 악의적으로 조작 되었을 경우에도 이 패킷이 정상 패킷으로 간주된다. 이때 방어시스템은 적절한 통제를 하지 못하게 된다. 따라서 성공적인 웹 서비스를 보증하기 위하여 웹 애플리케이션 취약점 진단시스템 개발이 실질적이며 절실히 요구되는 대안이다. 웹 애플리케이션 취약점 진단시스템 개발은 개발절차 정립, 웹 시스템 취약점 진단범위 설정, 웹 어플리케이션 분석, 보안 취약점 점검항목 선정의 단계가 진행 되어야 한다. 그리고 진단시스템에서 필요한 환경으로서 웹 시스템 사용도구, 프로그램언어, 인터페이스, 변수가 설정되어야 한다.
크로스사이트 스크립팅은 웹 애플리케이션의 취약점으로 사용자의 정보(쿠키, 세션 등)를 탈취하거나, 비정상적인 기능을 자동으로 수행하게 하거나 할 수 있다. 크로스사이트 스크립팅(XSS) 공격유형은 한 번의 HTTP 요청과 응답에서 행해지는 XSS인 반사 XSS(reflect XSS)와 페이로드를 전송한 뒤 다수의 피해자가 해당 페이지에 접속하면 XSS 공격에 노출되는 저장 XSS(Stored XSS)로 나눌 수 있다. 그리고 크로스사이트 스크립팅 공격에 대한 방어로 사용자 입력하는 데이터에 대한 입력 값 검증, HTML 인코딩 과정에서의 출력 값에 대한 검증, 사용자가 악의적 코드를 웹 어플리케이션에 삽입하기 위한 시도를 막기 위해 위험 가능성 삽입지점 제거를 제시하였다. 본 논문에서는 이 두 가지 방법에 대한 공격방법과 절차를 제시하고 모의해킹을 수행하였다. 이를 통해 크로스사이트 스크립팅 공격에 대한 이해가 가능하고 대응책을 통해 공격에 대비할 수 있도록 하였다.
인터넷을 통한 사이버 위협이 증대됨에 따라 개인정보 침해도 지속적으로 발생하고 있다. 악의적인 사용자들은 유출된 개인정보를 도용하여 정상 사용자처럼 해당 웹사이트를 접근하고 불법적인 행동을 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불법 사용자의 접근을 실시간으로, 효과적으로 탐지하기 위해 정상 사용자의 웹사이트 평시 사용 패턴을 멤버십 분석(membership analysis)과 마르코프 체인 모델(markov chain model)을 기반으로 프로파일링 함으로써, 정상 사용자를 판별하는 방법을 제안한다. 아울러 이러한 프로파일에 시간적인 특성, 즉 시간 가중치(time weight)를 적용하여, 시간적으로 변하는 사용자의 행동을 사용자의 프로파일에 반영한다. 이에 따라 시간에 따른 사용자의 성향을 반영한 결과를 얻을 수 있다. 본 연구를 통해 생성한 사용자별 프로파일을 기반으로 개인정보를 도용한 악의적인 사용자를 적발할 수 있고, 정상적인 사용자이더라도 민감한 정보에 접근하는 것을 방지할 수 있다. 본 연구를 적용한 결과, 정상 사용자에 대해 96%의 높은 판별 정확도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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