스마트공장은 운영 기술에 최신 정보 기술이 융합된 복합 체계이다. 스마트공장은 복합 기술의 융합으로 기존 공장에 비해 제조 능력 향상, 맞춤형 생산, 자원 절감 등을 목표로 두고 있다. 이처럼 스마트공장은 개방된 환경으로 공장의 효율성을 증가시킬 수 있음에도, 기존 정보 기술의 취약점이 그대로 전이되어 공장의 보안 수준은 낮다. 게다가 스마트공장의 보안 전문가의 부재로 피해 발생 시 업무연속성계획의 대응 및 복구가 미흡한 실정이다. 상기 문제에 대응하기 위해, 우리는 실제와 유사한 디지털트윈 기반의 스마트공장에서 랜섬웨어 공격을 발생 시켜 피해를 분석하는 정보보안 실습 콘텐츠를 제안한다. 우리의 정보보안 콘텐츠에서는 디지털트윈의 실습 환경 구축을 위해 물리적 기기들을 가상 머신 또는 시뮬레이션 모델로 전환하는 기술을 소개한다. 이 콘텐츠는 구현된 디지털트윈에서 정해진 시나리오에 따라 두 가지 유형의 랜섬웨어 공격을 발생한다. 이 발생된 공격이 성공적으로 완료될 경우 23대의 가상 요소 중 최소 8대와 5대에서 각각 피해를 본다. 그리하여 우리의 제안 콘텐츠는 가상세계의 스마트공장에서 두 가지 유형의 랜섬웨어를 발생시켜 이의 피해를 직접 확인한다.
최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 몇 년 동안 랜섬웨어 공격이 사회 공학, 스피어피싱, 심지어 기계 학습과 같은 전술을 사용하여 특정 개인이나 조직을 대상으로 하는 공격의 정교함과 더불어 더욱 조직화 되고 전문화되고 있으며 일부는 비즈니스 모델로 운영되고 있다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 심각한 피해를 입히기 전에 공격을 감지하고 예방할 수 있는 다양한 연구와 솔루션들이 개발되어 운영되고 있다. 특히, 허니팟은 조기 경고 및 고급 보안 감시 도구 역할 뿐만 아니라, IT 시스템 및 네트워크에 대한 공격 위험을 최소화하는 데 사용할 수 있으나, 랜섬웨어가 미끼파일에 우선적으로 접근하지 않은 경우나, 완전히 우회한 경우에는 효과적인 랜섬웨어 대응이 제한되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 허니팟을 사용자 환경에 최적화하여 신뢰성 있는 실시간 동적 허니팟 파일을 생성, 공격자가 허니팟을 우회할 가능성을 최소화함으로써 공격자가 허니팟 파일이라는 것을 인지하지 못하도록 하여 탐지율을 높일 수 있도록 하였다. 이를 위해 동적 허니팟 생성을 위한 기본 데이터수집 모델 등 4개의 모델을 설계하고 (기본 데이터 수집 모델 / 사용자 정의 모델 / 표본 통계모델 / 경험치 축적 모델) 구현하여 유효성을 검증하였다.
Lopez, Erik Miranda;Moon, Seo Yeon;Park, Jong Hyuk
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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pp.304-306
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2016
In the recent years ransomware has become one of the most popular malware used by criminals. This particular type of malware is notorious for locking users' data or systems and unscrambling it only after the victims pay a fee. With more and more individuals, companies and public agencies being targeted and the ransom being as high as $17,000, the need for countermeasures against this kind of malware is greater than ever. This paper explores how the malware infects and encrypts its victims. Then, it suggests mitigation techniques based on how the ransomware spreads, making special emphasis on countermeasures in order to protect end-users.
기만 기술(deception technology)은 허니팟(honeypot)의 확장된 개념으로, 공격자를 기만하여 공격을 탐지, 방지, 또는 지연시키는 기술을 의미한다. 기만 기술은 네트워크 포트, 서비스, 프로세스, 시스템 콜, 데이터베이스 등에 폭넓게 적용되어 왔다. 파일을 대상으로 하는 공격에도 유사한 개념을 적용할 수 있다. 파일을 대상으로 하는 대표적인 공격으로 랜섬웨어가 있다. 랜섬웨어는 사용자의 파일을 몰래 암호화한 후 값을 지불해야 복원할 수 있게 해 주는 멀웨어의 일종이다. 또 다른 예로는 와이퍼 공격으로 시스템에 있는 모든 또는 타겟 파일을 복구 불가능하게 삭제하는 공격이다. 본 논문에서는 이러한 종류의 공격에 대응하기 위한 방법으로 파일을 은닉하는 방법을 제안한다. 파일을 은닉하는 방법은 기존의 백업이나 가상화를 통한 파일 보호 기법에 비해 디스크 용량을 추가로 소비하지 않고 성능 저하도 최소화할 수 있는 장점이 있다.
연구목적: 최근 국내외에서 해킹으로 피해자의 데이터를 암호화하고 이를 풀어주는 대가로 금전적 대가를 요구하는 랜섬웨어 피해가 증가하고 있다. 이에 다양한 방식의 대응기술과 솔루션에 대한 연구개발이 진행되고 있으며, 본 연구에서는 데이터를 저장하는 저장장치에 대한 보안 연구개발을 통해 근본적인 대응방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 동일한 가상환경에 보안 저장영역과 일반 저장영역을 생성하고 접근 프로세스를 등록하여 샘플 데이터를 저장하였다. 저장된 샘플 데이터의 침해 여부를 확인하기 위해 랜섬웨어 샘플을 실행하여 침해 여부를 해당 샘플 데이터의 Hash 함수를 확인하였다. 접근 제어 성능은 등록된 접근 프로세스와 동일한 이름과 저장위치를 통해 샘플 데이터의 접근 여부를 확인하였다. 연구결과: 실험한 결과 보안 저장 영역의 샘플 데이터는 랜섬웨어 및 비인가된 프로세스로부터 데이터의 무결성을 유지하였다. 결론: 본 연구를 통해 보안 저장영역의 생성과 화이트리스트 기반의 접근 제어 방법이 중요한 데이터를 보호하는 방안으로 적합한 것으로 평가되며, 향후 기술의 확장성과 기존 솔루션과의 융합을 통해 보다 안전한 컴퓨팅 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
대부분의 사이버 침해사고는 악성코드를 이용한 APT 공격들에 의해 발생하고 있다. 해커들은 공격 대상에 침투하기 위해 이메일 시스템에 메계체로 한다. 내부로 접근하기 위한 방법으로 이메일을 이용하고, 장기간에 걸쳐 수집된 취약점을 이용해 데이터베이스를 파괴하고, 시스템 운영방해 및 랜섬웨어(Ransomware)를 통해서 개인정보를 불법으로 취득하고 있다. 이처럼 이메일시스템은 가장 친근하고 편리하지만 동시에 보안의 사각지대에서 운영되고 있는 게 현실이다. 이로 인해 개인정보 유출사고가 발생한다면 기업 및 사회 전체에 큰 피해를 줄 수 있다. 이번 연구는 기업내에서 운영 중인 이메일 시스템에 대한 보안 구성을 강화하여 APT 공격으로부터 안전하게 관리하기 위한 효과적인 방법론을 제시하고자 하였다.
랜섬웨어는 Ransom(몸값)과 Software(소프트웨어)의 합성어로, 데이터를 암호화하여 이를 인질로 금전을 요구하는 악성 프로그램이다. 블랙캣(BlackCat)과 같은 랜섬웨어가 스위스 항공 서비스 기업의 시스템을 마비시키는 공격을 시도하였으며, 이와 같은 랜섬웨어로 인한 피해는 지속적으로 발생하고 있다. 랜섬웨어에 의한 피해 감소 및 방지를 위하여, 다양한 랜섬웨어 탐지방안이 등장하였으며, 최근 행위 기반 침입탐지 시스템에 인공지능 기술을 결합하여 랜섬웨어를 탐지하는 방안이 연구되는 실정이다. 인공지능 기술은 딥러닝 및 하드웨어의 발전으로 데이터를 처리할 수 있는 범위가 넓어지면서, 다양한 분야와 접목하여 랜섬웨어 탐지를 위한 시스템에 적용되고 있지만, 국내는 국외만큼 활발하게 연구되지 않고 연구 개발 단계에 머물러 있다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어에 감염된 파일에서 나타나는 특징 중 하나인 엔트로피를 데이터 분석에 활용함으로써, 랜섬웨어를 탐지하는 시스템을 제안하고 설계하였다.
연구목적: 우리나라 최근 4차 산업 혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI), 사물인터넷(loT), 가상현실(VR) 등을 제조 환경에 반영한 스마트공장 도입이 활발히 추진되고 있다. 그러나 기존 운영체제 기반의 파일 시스템에서 발생하는 각종 문제점을 해결하고자 비파일시스템 기반의 데이터보호 기술을 연구·검증하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 운영체제에 의해 식별되거나 제어되지 않는 보안저장부와 디지털 키 값의 입력에 따라 보안 저장부를 활성화할 수 있는 방법연구와 BIOS 동작 시 연결을 위한 입출력 정보만 제공하는 제어부를 설정하고 보안 저장부의 활성화에 따라 제2 메타 데이터를 사용한 맵핑 동작을 수행할 수 있도록 비파일형태의 구조를 연구함. 연구결과: 첫째, 비파일시스템 기반의 보안 저장부의 생성과 데이터 입출력 시 데이터 손상 여부를 샘플 데이터의 해시함수 값과 일반 저장부 및 보안 저장부의 해시함수 값을 비교하여 일치하는 것을 확인하였음. 둘째, 보안 저장부의 데이터 보호 성능 실험에서는 원본 파일의 해시함수 값과 랜섬웨어 활동 이후의 일반 저장부와 보안 저장부의 해시함수 값을 비교하여 악성코드인 랜섬웨어로부터 데이터 보호 성능을 확인함. 결론: 본 연구는 국가적으로 추진하고 있는 스마트팩토리 구축 사업을 통해 기업에 도입되고 있는 정보시스템 내의 중요 데이터를 보호하기 위한 새로운 개념의 데이터 보호 기술을 구현하고 실험하였다. 정보보안의 목적인 중요 데이터의 보호를 위해 기존의 저장 개념과 달리 파일 시스템에 비의존적인 비파일 형태의 보안 저장부 생성기술을 구현하였고 그 안전성을 검증하였음.
형태 보존 암호는 암호화하고자 하는 목적 정보에 대한 변형 없이 형태를 유지한 상태로 암호화하는 기법으로써 최근에 국가보안기술연구소에 의해 제안되었다. 본 논문에서는 형태 보존 암호를 활용하여 기존의 사이버 보안 관련 문제를 해결하는 방안을 제안하고자 한다. 먼저 랜섬웨어 공격을 효과적으로 방어하기 위해 시그니처 및 확장자를 형태보존암호로 암호화하는 방안을 제시한다. 해당 기법은 최소한의 정보를 암호화함으로써 랜섬웨어에 대한 노출을 최소화할 수 있다. 두 번째로 스테가노그래피와 같이 비밀 정보를 숨기는 기술상에서도 해당 정보의 양을 최소화함으로써 공격에 대비할 수 있는 방안을 제시한다. 마지막으로 형태보존암호와 경량암호에서 암호화에 따른 동작 속도를 비교하고, 형태보존암호를 최적화하였을 때, 그에 따른 성능 향상까지 비교하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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