SQL Injection 공격은 오래된 공격기법 중 하나로 웹 서비스에 대한 해킹 시도 유형 중에서도 높은 비중을 차지하고 있다. SQL Injection 공격은 데이터 노출 및 권한획득 등의 방법으로 현재까지도 해킹 시도가 많이 발생하고 있으며, 본 논문에서는 오픈소스인 ELK Stack을 활용하여 실시간으로 SQL Injection 공격 대응할 수 있는 로그 분석시스템을 구현하였다. 구현한 시스템을 통해 SQL Injection 공격에 대한 로그 데이터를 시각화하여 제공함으로써, 사용자는 공격의 위험도를 쉽게 파악할 수 있으며 신속하게 공격에 대비할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 빅데이터가 주목받게 되면서 빅데이터를 처리하기 위한 시스템들도 중요하게 여겨지고 있다. 빅데이터 처리 시스템으로 분산파일시스템인 Hadoop과 비정형 데이터 처리를 위한 NoSQL 데이터 스토어가 주목받고 있다. 하지만 아직까지 NoSQL을 사용함에 있어 어려움이나 불편함도 존재한다. 저용량 데이터인 경우 NoSQL의 MapReduce는 불필요한 작업시간을 소모하게 되며, RDBMS 보다 상대적으로 많은 데이터 탐색 시간이 소요되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 NoSQL의 문제점을 해결하기 위해 NoSQL과 RDBMS 간의 연동 기법을 제안하였다. 개발한 오토매핑 기법은 처리할 데이터의 양에 따라 적합한 데이터베이스를 사용하게 하여 결과적으로 검색시간을 빠르게 할 수 있다. 실험 결과 제안한 데이터베이스 연동 기법은 특정 데이터 셋의 경우 검색시간을 최대 35%까지 줄일 수 있다.
본 논문은 MS-SQL 데이터베이스의 환경과 OLE 원격 접속 기능, C++ 환경을 바탕으로 MS-SQL 데이터베이스 암호정책과 사용자 계정 패스워드 접속 시도, 패스워드 없는 사용자 계정, 패스워드를 일정 기간 이상 변경하지 않은 경우 등에 대한 점검을 통해서 보안취약점 기능을 설계한다. MS-SQL 데이터베이스와 C++의 연동을 위해서는 OLE DB 기능을 사용한다. OLE DB 연동을 통해 계정마다 암호정책 강제 적용의 유무를 확인하고, 계정별 패스워드 접속 실패 유무, 패스워드 없는 사용자, 패스워드를 일정 기간 이상 변경하지 않은 경우 등을 종합적으로 판단하여 보안취약점 유무를 판단한다. MS-SQL 데이터베이스 패스워드 기능과 관련하여 여러 가지 기능들을 판단해서 보안취약점을 점검할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제시하는 기능을 활용하여 MS-SQL 데이터베이스 보안을 강화하고자 한다.
지속적으로 증가하는 인터넷 서비스 요구사항을 만족하기 위하여 인터넷 서비스를 제공하는 시스템은 웹 서버와 DB(database) 서버로 구성된 multitier 구조로 변화되어왔다. 이러한 multitier 웹 어플리케이션 환경에서 기존의 IDS(intrusion detection system)는 웹 서버와 DB 서버에서 misused traffic pattern들이나 signature들을 매칭하여 이미 알려진 공격을 검출하고 해당 접속을 차단하는 방식으로 동작한다. 하지만 이러한 방식의 IDS는 정상적인 HTTP(hypertext transfer protocol) request를 이용하여 악의적으로 DB 서버의 내용의 변조를 시도하는 attacker의 공격을 DB 서버단에서 제대로 검출하지 못한다. 그 이유는 DB 서버는 웹 서버로부터 받은 SQL(structured query language) query가 어떤 사용자의 HTTP request에 의해 발생한 것인지 알지 못하는 상태에서 처리하며, 웹 서버는 SQL query 처리 결과 중 어떤 것이 악의적으로 DB 서버 변조를 시도한 SQL query에 의한 결과인지 알 수 없기 때문이다. 이런 공격을 검출하기 위해서는 HTTP request와 SQL query 사이의 상호작용관계를 명확히 파악하고, 이를 이용하여 악의적인 SQL query를 발생시킨 사용자를 추적해야 한다. 이를 위해서는 해당 시스템의 소스코드를 분석하거나 application logic을 완벽하게 파악해야 하므로 현실적으로 불가능하다. 본 논문에서는 웹 서버와 DB 서버에서 제공하는 로그만을 이용하여 모든 HTTP request와 SQL query간의 mapping 관계를 찾아내고, 이를 이용하여 특정 SQL query를 발생시킨 HTTP request를 추정하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 94%의 정확도로 HTTP request를 추정할 수 있음을 확인하였다.
SQL Injection 기법은 공개된지 수년이 지났지만 웹해킹 공격중 가장 위험한 공격으로 분류되어 있다. 웹 프로그래밍은 자료의 효율적인 저장 및 검색을 위해 DBMS를 필수적으로 사용하고 있다. 주로 PHP,JSP,ASP 등의 스크립트 언어를 이용하여 DBMS와 연동한다. 이러한 웹 어플리케이션에서 클라이언트의 잘못된 입력값을 검증하지 않으므로 비정상적인 SQL 쿼리가 발생할 수 있다. 이러한 비정상적 쿼리는 사용자 인증을 우회하거나 데이터베이스에 저장된 데이터를 노출시킬 수 있다. 공격자는 SQL Injection 취약점을 이용하여 아이디와 암호를 몰라도 웹기반 인증을 통과할 수 있고 데이터베이스에 저장된 데이터를 열람해 볼 수 있다. SQL Injection에 대한 대책으로 다수의 방법이 발표되었다. 그러나 어느 한 가지 방법에 의존할 경우 많은 보안 공백이 발생할 수 있다. 단계적 대응모델은 사고 예방적 측면에서 소스코드 작성 단계, 서버 운용단계, 데이터베이스 핸드링 단계, 사용자 입력값 검증 활용 단계 등 대책을 프레임워크로 구성하여 적용하는 방법이다. 이 대응모델 을 적용할 경우 운용과정을 통해 존재하는 SQL Injection의 공격가능성을 보다 효과적으로 차단이 가능하다.
본 논문은 관계데이터베이스시스템을 이용하여 효율적인 미디어 출판을 위한 SuperSQL의 효과적 이용방법에 대해 논하고 있다. SuperSQL은 관계데이터베이스에서의 검색결과를 XML이나 HTML과 같은 다양한 미디어 형태로 변화시킬 수 있도록 SQL을 확장한 언어와 이를 처리하는 시스템이다. 본 논문에서는 SuperSQL의 다양한 미디어 출판시스템을 통합하기 위해 효과적인 미디어 출판이 가능한 새로운 미디어 출판 처리 방법에 관해 논의한다. 본 논문에서 제시하는 것은 첫 번째로 SuperSQL 질의처리 프로세서의 다양한 미디어 출판 프로세스들 간의 공통된 처리 프로세서를 통합함으로서 통합된 미디어 생성 프로세서를 생성하는 방법을 제안하고 있다. 다른 한 가지는 Trinity Data Model개념을 기반으로 하는 미디어 출판 프로세서를 각각의 특징에 따라 값과 구조, 미디어 추상테이블로 분리하여 처리하는 방법을 제안하였으며 또한 실험을 통해 본 제안 시스템의 유효성을 검증하였다.
금융기관 및 통신사 등 대량의 데이터를 다루는 회사에서 테스트환경은 구축 비용문제로 인한 스토리지 용량의 한계 및 중요정보 컬럼의 변환 등으로 운영환경과 항상 동일한 것은 아니다. 따라서, 이러한 테스트환경과 운영환경이 동일하지 않아 발생하는 SQL 성능저하는 예상치 못한 거래장애로까지 연결되어 기업의 금전적 손실 및 고객민원, 신뢰도 하락을 발생시키는 중요 원인이 되고 있다. 그동안 SQL과 관련한 성능연구는 DBMS Optimizer와 관련한 튜닝연구 중심으로 이루어져, 이러한 문제에 대해서는 다루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 테스트환경과 운영환경의 차이로 발생하는 SQL의 성능저하에 따른 온라인 거래장애 방지를 위해 개선된 SQL 성능 기반의 IT 응용프로그램 변경관리 프로세스를 제시하여 그 효과성을 검증한다.
데이터 활용의 다양성이 높아짐에 따라 비관계형 데이터베이스 사용이 증가했으며, 이에 대한 NoSQL 삽입 공격 또한 증가했다. 전통적으로 NoSQL 삽입 공격을 탐지하기 위해 규칙 기반 탐지 방법론이 제안돼왔으나, 이 방식은 규칙의 범위를 벗어나 발생하는 삽입 공격에의 대응이 어렵다는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 알고리즘을 이용해 특징을 추출하고, RNN 알고리즘을 활용해 NoSQL 삽입 공격을 탐지하는 기법을 제시한다. 또한, 실험을 통하여 본 논문에서 제시한 모델이 기존의 지도학습을 이용한 가장 우수한 모델보다 정확도는 10%, 정밀도는 4%, 재현율은 14%, F2-score는 0.082만큼 더 높은 비율로 NoSQL 삽입 공격을 탐지함을 보인다.
현재 사회는 정보화 사회로 데이터를 활용하는 것이 필수불가결하다. 따라서 데이터베이스를 활용하여 방대한 양의 데이터를 관리하고 있다. 실생활에서 데이터베이스에 들어있는 데이터들은 대부분 한 그룹의 회원들의 개인정보들이다. 개인정보는 민감한 데이터이기 때문에 개인정보를 관리하는 데이터베이스 관리자의 역할이 중요하다. 하지만 이런 개인정보를 악의적으로 사용하기 위해 데이터베이스를 공격하는 행위가 늘고 있다. SQL Injection은 가장 많이 알려져 있고 오래된 해킹기법 중에 하나이다. SQL Injection 공격은 공격하기 쉬운 기법으로 알려져 있으나 대응방안 또한 쉽지만 많은 로그인을 요구하는 웹페이지에서 SQL 공격을 피하기 위한 노력을 많이 하지만 일부 사이트는 여전히 SQL 공격에 취약하다. 따라서 본 연구에서 SQL해킹 기술 사례 분석을 통하여 효과적인 방어책을 제시하여 웹 해킹을 막고 안전한 정보통신 환경을 제공하는 데 기여한다.
인터넷이 발전함에 따라 웹 애플리케이션을 이용한 서비스가 대중화되었고, 웹 애플리케이션의 취약점을 목표로 하는 공격들도 증가하게 되었다. 많은 웹 공격 중의 하나인 SQL Injection 공격은 민감한 데이터를 처리하는 곳에서는 매우 치명적이고 위험하기 때문에 이를 탐지하고 예방하기 위한 연구들이 다양하게 이루어져 왔다. 이로 인하여 SQL Injection 공격들이 많이 감소했지만 아직도 이를 우회하는 방법들이 존재하며, 기존의 연구 방법들 또한 매우 복잡하여 실제 웹 애플리케이션에 적용하여 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 SQL Injection 공격 탐지를 위해 웹 애플리케이션에 고정되어 있는 정적 SQL 질의와 사용자로부터 생성되는 동적 SQL 질의의 애트리뷰트 값을 제거한 정적 및 동적 분석 방법을 제안하고, 실험을 통하여 효율성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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