• 정보보호학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.617-635
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• 2021

네트워크에 연결된 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기기는 보안 솔루션이 적용되지 않아 ICT(Information & Communications Technology) 인프라의 심각한 보안 위협으로 전락했다. 더군다나 IoT 기기의 특성상 자원제약이 많아 기존의 보안 솔루션을 적용하기 어렵다. 그 결과 사물인터넷 기기는 사이버 공격자의 공격 대상이 됐으며, 실제로도 사물인터넷 기기를 대상으로 한 악성코드 공격이 해마다 꾸준히 증가하고 있다. 이에 IoT 인프라를 보호하기 위해 여러 보안 솔루션이 개발되고 있지만, 기능이 검증되지 않은 보안 솔루션을 실제 환경에 적용하기엔 큰 위험이 따른다. 따라서 보안 솔루션의 기능과 성능을 검증할 검증 도구도 필요하다. 보안 솔루션이 다양한 보안 위협에 대응하는 방법도 다양하므로, 각 보안 솔루션의 특징을 기반으로 한 최적의 검증 도구가 필요하다. 본 논문에서는 IoT 인프라에 빠른 속도로 악성코드를 전파하는 악성코드 고속 확산 도구를 제안한다. 또한, IoT 인프라에서 확산하는 공격을 빠르게 탐지하고 차단하는 보안 솔루션의 기능과 성능을 검증하기 위해 개발된 악성코드 고속 확산 도구를 이용한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.106-112
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• 2018

최근 악성코드를 이용한 사이버 공격이 급증하고 있다. 피해가 늘어남에 따라 수 년간 다양한 방식의 악성코드 탐지 기법들이 연구되고 있으며, 최근 공격 그룹 판별을 위한 다양한 프로파일링 등장하고 있다. 본 논문은 악성코드 탐지가 아닌 특정 악성코드를 사용하는 공격 그룹에 대한 판별을 주목적으로 하며, 판별에 각 공격 그룹이 사용하는 악성코드에 대한 문자열 및 코드 시그니처를 이용한다. 탐지 기법을 구현하기 위해 야라(Yara)를 사용하였으며, 공격 그룹에서 주로 사용되는 원격 관리 도구(RAT, Remote Access Tool)를 대상으로 연구를 진행했다. 또한 탐지율 증가를 위하여 악성코드 패킹 여부 확인 및 해제 기술을 추가하였다. 본 논문은 최근 공격 그룹들이 주로 사용하는 원격 관리 도구를 대상으로 악성코드와 패커의 주요 특징 시그니처를 이용해 룰셋(Ruleset)을 작성하고 작성한 룰셋을 기반으로 원격관리 도구 탐지 및 공격 그룹 판별 가능성에 대해 다룬다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1197-1207
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• 2018

파워셸은 닷넷 프레임워크를 기반에 둔, 커맨드 라인 셸이자 스크립트 언어로, 그 자체가 가진 다양한 기능 외에도 윈도우 운영체제 기본 탑재, 코드 은닉 및 지속의 수월함, 다양한 모의 침투 프레임워크 등 공격 도구로서 여러 이점을 가지고 있다. 이에 따라 파워셸을 이용하는 악성코드가 급증하고 있으나 기존의 악성코드 탐지 기법으로 대응하기에는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 파워셸에서 실행되는 명령들을 관찰할 수 있는 개선된 모니터링 기법과, Convolutional Neural Network(CNN)을 이용해 명령에서 특징을 추출하고 실행 순서에 따라 Recurrent Neural Network(RNN)에 전달하여 악성 여부를 판단하는 딥 러닝 기반의 분류 모델을 제안한다. 악성코드 공유 사이트에서 수집한 파워셸 기반 악성코드 1,916개와 난독화 탐지 연구에서 공개한 정상 스크립트 38,148개를 이용하여 제안한 모델을 5-fold 교차 검증으로 테스트한 결과, 약 97%의 True Positive Rate(TPR)와 1%의 False Positive Rate(FPR)로 모델이 악성코드를 효과적으로 탐지함을 보인다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권5호
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• pp.780-787
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• 2018

This article presents a security module based on a field programmable gate array (FPGA) to mitigate man-in-the-middle cyber attacks. Nowadays, the FPGA is considered to be the state of the art in nuclear power plants I&C systems due to its flexibility, reconfigurability, and maintainability of the FPGA technology; it also provides acceptable solutions for embedded computing applications that require cybersecurity. The proposed FPGA-based security module is developed to mitigate information-gathering attacks, which can be made by gaining physical access to the network, e.g., a man-in-the-middle attack, using a cryptographic process to ensure data confidentiality and integrity and prevent injecting malware or malicious data into the critical digital assets of a nuclear power plant data communication system. A model-based system engineering approach is applied. System requirements analysis and enhanced function flow block diagrams are created and simulated using CORE9 to compare the performance of the current and developed systems. Hardware description language code for encryption and serial communication is developed using Vivado Design Suite 2017.2 as a programming tool to run the system synthesis and implementation for performance simulation and design verification. Simple windows are developed using Java for physical testing and communication between a personal computer and the FPGA.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.177-185
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• 2016

최근 핀테크(FinTech) 산업의 활성화와 더불어 모바일환경에서의 금융거래가 증가함에 따라 이를 공격 대상으로 하는 악성 어플리케이션이 증가하고 있다. 악성 어플리케이션의 공격대상은 점점 많아지고 그 방법 또한 다양해지고 있어, 이에 따라 새로운 형태의 공격방법에 대해 미리 대비해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 안드로이드 프레임워크의 접근성 서비스(Accessibility Service)기능을 이용해, 보안키패드의 입력 값을 탈취 할 수 있는 새로운 공격방법을 제시하고자 한다. 이러한 공격방법을 악용할 경우, 사용자가 보안키패드에 입력한 비밀번호 정보가 매우 쉽게 노출될 수 있음을 실험을 통해 보이고 이에 대한 대응 방안으로 접근성 사용에 대한 검증과 모바일 어플리케이션의 접근성 지침에 대한 개선을 제안한다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.209-215
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• 2018

본 논문은 동적 샌드박스 도구를 이용하여 최근 급증하고 있는 멜트다운(Meltdown) 악성코드를 사전에 검출 및 차단하는 방법을 제시하였다. 멜트다운 공격 취약점에 대한 패치가 일부 제공되고 있으나 여전히 해당 시스템의 성능 저하 등의 이유로 의도적으로 패치를 적용하지 않는 경우가 많다. 이와 같이 적극적인 패치가 적용되지 않은 인프라를 위해 머신러닝 기법을 이용하여 기존의 시그니처 탐지 방식의 한계를 극복하는 방법을 제시하였다. 우선 멜트다운의 원리를 이해하기 위해 가상 메모리, 메모리 권한 체크, 파이프 라이닝과 추측 실행, CPU 캐시 등 4가지의 운영체제 구동 방식을 분석하고 이를 토대로 멜트다운 악성코드에 리눅스 strace 도구를 활용하여 데이터를 추출하는 메커니즘을 제공하였으며 이를 기반으로 의사 결정 트리 기법을 적용하여 멜트다운 악성코드를 판별하는 메커니즘을 구현하였다.