NTFS의 ADS는 매킨토시의 계층적 파일 시스템과의 호환을 위해 개발되었으나 최근에는 악의적 사용자들에 의해 악성코드 또는 안티 포렌식 목적의 데이터 은닉 용도로 활용되고 있다. 은닉된 ADS의 존재여부를 파악하고 정보를 추출하는 것은 컴퓨터 포렌식 분야에서 중요한 요소이다. 본 논문에서는 NTFS의 MFT정보를 이용하여 ADS를 탐지하기 위한 방법을 제안하였다. 이 방법을 구현하여 비교?실험한 결과, 기존의 방법에 비해 검색속도와 탐지건수 면에서 우수함을 확인하였다. 이 방법을 이용하면 운영체제에서 사용중인 파일도 검사할 수 있으며, 라이브 시스템뿐 아니라 이미지에 대해서도 탐지가 가능해 포렌식 목적에 부합된다.
최근 경제적 이윤을 목적으로 한 해킹조직들이 국가 주요 웹사이트 및 포털사이트, 금융 관련 웹사이트 등을 해킹하여 국가적 혼란을 야기 시키거나 해킹한 웹사이트에 악성코드를 설치함으로서 해당 웹사이트를 접속하는 행위만으로도 악성코드에 감염되는 이른바 'Drive by Download' 공격이 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 이러한 웹사이트를 공격목표로 하는 사이버 위협에 대한 대응방안으로 웹사이트 위 변조 탐지 시스템이 주목을 받고 있으며, 국내에서는 국가사이버안전센터(NCSC)를 중심으로 분야별 사이버 보안을 담당하는 부문 보안관제센터에서 해당 시스템을 구축 운영하고 있다. 그러나 기존 위 변조 탐지기술의 대부분은 위 변조 탐지 시간이 오래 걸리고 오탐율 또한 높기 때문에, 신속성 및 정확성이 중요한 보안관제 분야에서는 직접적 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문은 웹사이트 위 변조 탐지시스템의 오탐률을 최소화하고 실시간 보안관제에 활용하기 위해 이미지 및 코드 분석기반의 웹사이트 위 변조 탐지 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 웹크롤러에 의해 비교검증의 대상이 되는 정보만을 수집하고 정규화를 통해 위 변조 판별에 영향을 미치는 이미지 및 코드를 추출하여 유사도를 분석하고 이를 시각화함으로서 보안관제요원의 직관적인 탐지 및 웹사이트 위 변조에 대한 신속성 및 정확성을 향상하는데 목적을 둔다.
가상 화폐와 전자 지갑의 등장으로 익명성을 기반으로 금전적 이득을 취할 수 있는 방법이 생김에 따라, 악성메일을 이용한 피싱과 악성코드의 전파가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 대한 피해를 최소화하기 위해서는 인적 요소인 보안인식과 기술적 요소인 대응 능력을 고루 향상시켜야 하며, 이는 실전과 같은 악성메일 대응 훈련을 통해 향상될 수 있다. 본 연구에서는 실전과 같은 악성메일 훈련 수행을 고려한 모델을 제시하였다. 임직원들의 보안인식 향상을 위한 인식 제고 훈련과 악성메일 침투에 대한 대응 능력을 향상시키기 위한 탐지 및 대응 훈련으로 분류하여 목적에 맞는 훈련 시스템, 훈련용 악성코드의 주요 기능, 구현 및 위장 기법, 기술적 대책 우회 기법에 대해 서술하였다. 이 모델을 바탕으로 3년간 수행한 훈련 데이터를 수집하였으며, 훈련횟수, 훈련테마, 위장기법에 따른 결과 분석을 통해 훈련의 효과성을 연구하였다.
본 논문에서는 감염된 IP로부터 악성 공격을 감지하고 예방하기 위한 안전하고 효율적인 온칩버스를 기술한다. 대부분의 상호-연결 시스템(온칩버스)은 모든 데이터와 제어 신호가 밀접하게 연결되어있기 때문에 하드웨어 말웨어 공격에 취약하다. 본 논문에서 제안하는 보안 버스는 개선된 아비터, 어드레스 디코딩, 마스터와 슬레이브 인터페이스로 구성되며, AHB(Advanced High-performance Bus)와 APB(Advance Peripheral Bus)를 이용하여 설계되었다. 또한, 보안 버스는 매 전송마다 아비터가 마스터의 점유율을 확인하고 감염된 마스터와 슬레이브를 관리하는 알고리즘으로 구현하였다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx ISE 14.7을 사용하여 설계하였으며, Virtex4 XC4VLX80 FPGA 디바이스가 장착된 HBE-SoC-IPD 테스트 보드를 사용하여 검증하였다. TSMC 0.13um CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 약 26.2K개의 게이트로 구현되었으며 최대 동작주파수는 250MHz이다.
현재 스마트폰의 급격한 보급과 IoT을 대상으로 활성화로 인해 소셜네트워크 서비스를 이용하여 악성코드를 유포하거나 지능화된 APT와 랜섬웨어 등과 같은 지능적인 침입이 진행되고 있고 이로 인한 피해도 이전의 침입보다는 많이 심각해지고 커지고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 이런 지능적인 악성 코드로 이루어지는 침입행위를 탐지하기 위하여 지능적인 침입 상황 인식 추론 시스템을 제안하고, 제안한 시스템을 이용하여 지능적으로 진행되는 다양한 침입 행위를 조기에 탐지하고 대응하게 하였다. 제안 시스템은 이벤트 모니터와 이벤트 관리기, 상황 관리기, 대응 관리기, 데이터베이스로 구성되어 있으며 각 구성 요소들 사이에 긴밀한 상호 작용을 통해 기존에 인식하고 있는 침입 행위를 탐지하게 하고 새로운 침입 행위에 대해서는 학습을 통해 추론 엔진의 성능을 개선하는 기능을 통하여 탐지하게 하였다. 또한, 지능적인 침입 유형인 랜섬웨어를 탐지하는 시나리오 통하여 제안 시스템이 지능적인 침입을 탐지하고 대응함을 알 수 있었다.
인터넷을 이용하는 응용의 수가 급격히 증가함에 따라 인터넷 상에서 이루어지는 사이버 공격의 발생 빈도는 점점 증가하고 있다. 전 세계적으로 L3 DDoS 공격 탐지 중비의 장비에서 응용계층 기반의 지능형 DDoS 공격에 대한 탐지가 미비하다. 차세대 네트워크 보안솔루션의 다양한 요구사항을 충족할 수 있는 고성능 유무선 네트워크 위협대응 기술에 있어서 국내제품은 외국제품에 비해 기능면에서는 근접하나 성능은 미비한 상황에 있으며, 악성코드 탐지 및 시그니쳐 생성연구 관련하여 주로 Window OS에서 동작하는 악성코드 탐지 및 분석 연구 중심으로 진행하고 있다. 본 논문에서는 최신 사이버 보안 상황 침해공격 분석을 통한 최신 다양한 신종 공격 기법 및 분석 기술의 현황 조사, 분석등을 기술한다.
인터넷을 이용하는 응용의 수가 급격히 증가함에 따라 인터넷 상에서 이루어지는 사이버 공격의 발생 빈도는 점점 증가하고 있다. 전 세계적으로 L3 DDoS 공격 탐지 중비의 장비에서 응용계층 기반의 지능형 DDoS 공격에 대한 탐지가 미비하다. 차세대 네트워크 보안솔루션의 다양한 요구사항을 충족할 수 있는 고성능 유무선 네트워크 위협대응 기술에 있어서 국내제품은 외국제품에 비해 기능면에서는 근접하나 성능은 미비한 상황에 있으며, 악성코드 탐지 및 시그니쳐 생성연구 관련하여 주로 Window OS에서 동작하는 악성코드 탐지 및 분석 연구 중심으로 진행하고 있다. 본 논문에서는 최신 사이버 보안 상황 침해 공격 분석을 통한 최신 다양한 신종 공격 기법 및 분석 기술의 현황 조사, 분석등을 기술한다.
The Internet is a highly distributed and complex system consisting of billion devices and has become the field of various kinds of conflicts during the last two decades. As a matter of fact, various actors utilise the Internet for illicit purposes, such as for performing distributed denial of service attacks (DDoS) and for spreading various types of aggressive malware. Despite the fact that numerous services provide information regarding the threat level of the Internet, they are mostly based on information acquired by their sensors or on offline statistical sampling of various security applications (antivirus software, intrusion detection systems, etc.). This paper introduces proactive threat observatory system (PROTOS), an open-source early warning system that does not require a commercial license and is capable of estimating the threat level across the Internet. The proposed system utilises both a global and a local approach, and is thus able to determine whether a specific host is under an imminent threat, as well as to provide an estimation of the malicious activity across the Internet. Apart from these obvious advantages, PROTOS supports a large-scale installation and can be extended even further to improve the effectiveness by incorporating prediction and forecasting techniques.
최근 들어 개인, 기업, 국가 등 사회 전반에 랜섬웨어에 의한 피해가 급증하고 있으며 그 규모도 점차 커지고 있다. 랜섬웨어는 사용자 컴퓨터 시스템에 침입하여 사용자의 중요 파일들을 암호화하여 사용자가 해당 파일들을 사용하지 못하게 하고 그 댓가로 금품을 요구하는 악의적인 소프트웨어이다. 랜섬웨어는 기타 다른 악의적인 코드들에 비해 공격기법이 다양하고 정교하여 탐지가 어렵고 피해 규모가 크기 때문에 정확한 탐지와 해결 방법이 필요하다. 정확한 랜섬웨어를 탐지하기 위해서는 랜섬웨어의 특성들로 학습한 탐지 시스템의 추론엔진이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어의 정확한 탐지를 위해 랜섬웨어가 가지는 특성을 추출하여 분류하는 모델을 제안하고 추출된 특성들의 유사성을 계산하여 특성의 차원을 축소한 다음 축소된 특성들을 그룹화하여 랜섬웨어의 특성으로 공격 도구, 유입경로, 설치파일, command and control, 실행파일, 획득권한, 우회기법, 수집정보, 유출기법, 목표 시스템의 상태 변경으로 분류하였다. 분류된 특성을 기존 랜섬웨어에 적용하여 분류의 타당성을 증명하였고, 차후에 이 분류기법을 이용해 학습한 추론엔진을 탐지시스템에 장착하면 새롭게 등장하는 신종과 변종 랜섬웨어도 대부분 탐지할 수 있다.
인터넷은 지속적으로 발전하고 이에 따라 사이버 공격도 더욱 정밀하고 은밀하게 이루어지고 있다. 개인의 사생활 보장의 목적으로 사용되는 익명통신도 사이버 공격에 활용되고 있다. 익명통신은 공격자의 IP주소를 숨길 뿐만 아니라 암호화된 트래픽으로 통신이 이루어져 대부분의 기관이나 조직에서 사이버 공격의 방어목적으로 사용하고 있는 정보보호시스템을 우회할 수 있다. 이런 이유로 익명통신은 악성코드의 공격명령을 내리거나, 추가적인 악성코드 다운로드의 통신수단 등으로 활용된다. 그러므로 본 연구는 암호화된 익명통신을 인공지능을 통해 빠른 시간 내에 최대한 정확히 탐지하고 차단하는 방안을 제시하고자 한다. 나아가 이를 국방에 적용하여 악의적인 통신을 탐지하여 중요자료의 외부유출 및 사이버공격 방지에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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