웹 기반 서비스가 다양한 형태로 제공되면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 웹 서버에 대한 SQL Injection, Parameter Injection 및 DoS 등의 공격 등의 취약점이 발견되고 있다. 이와 같은 형태의 웹 공격에 능동적으로 대응하기 위해 현재 웹 IDS 시스템을 구축하여 룰 기반 대응 시스템을 구축하고 있으나, 웹 서버에서 생성되는 로그 정보에 대한 전처리 과정 없이 룰 기반 IDS 시스템이 구동되기 때문에 효율적인 웹 공격 대응체계가 구축되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 로그 정보를 웹 IDS 기반 공격 탐지 시스템의 룰 비교 특성에 적합한 형태로 전처리하는 알고리즘을 제시하고 이를 구현하였다. 제안한 알고리즘은 웹 로그 정보에 대한 필드 단위 파싱 및 중복 문자열 처리 과정을 고속으로 수행하여 대용량의 로그 처리시 성능을 향상시켜 개선된 웹 IDS 시스템 구축이 가능하다.
Mashups, web 3.0, 자바스크립트 및 AJAX 등의 이용이 증가하면서 웹애플리케이션 서비스 제공시 웹취약점들에 대한 새로운 보안 위협이 증대되고 있으며, 이에 대한 사전 진단과 함께 대비가 요구된다. 본 논문에서는 웹취약성에 대한 보안 위협과 요구사항을 제시하고, Web Vulnerability Scanner(WVS) 자동화 도구를 이용하여 국내에서 서비스되고 있는 웹사이트를 대상으로 웹취약성을 분석한다. Cross Site Scripting(XSS)와 SQL Injection 등 대표적인 웹취약성에 대한 분석 결과, 약 22.5%에 해당하는 웹사이트가 보안에 취약한 것으로 나타났으며, 취약성 경고 수는 0부터 31,171 alerts로 분포되고, 평균 411 alerts, 편차는 2,563 alerts로서 보안 관리에 취약한 웹사이트의 경우, 경고 수가 높은 값을 나타내고 있어 세부적인 웹취약성에 대한 사전 대비가 필요함을 알 수 있다.
본 논문에서는 사출 성형기 Barrel 부분에 인공지능 알고리즘을 적용하여 고장 검출 및 진단 시스템을 구성하였다. 고장 검출 및 진단을 위한 실시간 계측 시스템을 구축하였고, 계측된 데이터를 SQL-2000 Server를 사용하여 사출 성형기 Barrel의 이력 데이터베이스를 구축하였다 기존의 시스템이 단 시간의 시스템 정보를 습득하여 고장을 검출하고 진단한 것에 비해 본 연구에서는 장시간의 데이터를 습득하여 고장 검출 및 진단에 신뢰성을 높일 수있었다 고장 진단에 필요한 데이터는 실제 시스템의 운전에서 실시간으로 습득하였고, 데이터의 신뢰성을 높이기 위해 사출 성형기의 데이터와 정밀 계측기의 데이터를 Database에 저장하였다. 고장 검출 및 진단을 위하여 Fuzzy 알고리즘을 사용하여 신뢰성 있는 진단을 수행하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.199-202
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2023
Carriage return (CR) and line feed (LF), also known as CRLF injection is a type of vulnerability that allows a hacker to enter special characters into a web application, altering its operation or confusing the administrator. Log poisoning and HTTP response splitting are two prominent harmful uses of this technique. Additionally, CRLF injection can be used by an attacker to exploit other vulnerabilities, such as cross-site scripting (XSS). Email injection, also known as email header injection, is another way that can be used to modify the behavior of emails. The Open Web Application Security Project (OWASP) is an organization that studies vulnerabilities and ranks them based on their level of risk. According to OWASP, CRLF vulnerabilities are among the top 10 vulnerabilities and are a type of injection attack. Automated testing can help to quickly identify CRLF vulnerabilities, and is particularly useful for companies to test their applications before releasing them. However, CRLF vulnerabilities can also lead to the discovery of other high-risk vulnerabilities, and it fosters a better approach to mitigate CRLF vulnerabilities in the early stage and help secure applications against known vulnerabilities. Although there has been a significant amount of research on other types of injection attacks, such as Structure Query Language Injection (SQL Injection). There has been less research on CRLF vulnerabilities and how to detect them with automated testing. There is room for further research to be done on this subject matter in order to develop creative solutions to problems. It will also help to reduce false positive alerts by checking the header response of each request. Security automation is an important issue for companies trying to protect themselves against security threats. Automated alerts from security systems can provide a quicker and more accurate understanding of potential vulnerabilities and can help to reduce false positive alerts. Despite the extensive research on various types of vulnerabilities in web applications, CRLF vulnerabilities have only recently been included in the research. Utilizing automated testing as a recurring task can assist companies in receiving consistent updates about their systems and enhance their security.
최근 급속도로 정보화 사회가 진행되어 가면서, 정보 보안에 대한 문제가 생겨났다. 많은 프로그램이 있지만 그 중 SAP사에서 많이 보편화 된 SAP GUI의 보안에 대하여 연구한다. SAP GUI에서 사용되는 언어 중 SAP에서만 사용하는 언어인 ABAP을 사용하는 경우 SQL Injection에 대한 문제점과 해결할 수 있는 방법을 논하고, 장단점을 논한다.
인터넷 사용자가 폭발적으로 늘어나면서 웹을 이용한 공격이 증가했다. 뿐만 아니라 기존의 방어 기법들을 우회하기 위해 공격 패턴이 다양해졌다. 전통적인 웹 방화벽은 알져지지 않은 패턴의 공격을 탐지하기 어렵다. 따라서 인공지능으로 비정상을 탐지하는 방식이 대안으로 연구되고 있다. 특히 공격에 악용되는 스크립트나 쿼리가 텍스트로 이루어져 있다는 이유로 자연어 처리 기법을 적용하는 시도가 일어나고 있다. 하지만 스크립트나 쿼리는 미등록 단어(Unknown word)가 다량 발생하기 때문에 자연어 처리와는 다른 방식의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 BPE(Byte Pair Encoding)기법으로 웹 공격 페이로드에 자주 사용되는 토큰 집합을 추출하여 임베딩 벡터를 학습시키고, 주의 메커니즘 기반의 Bi-GRU 신경망으로 토큰의 순서와 중요도를 학습하여 웹 공격을 분류하는 모델을 제안한다. 주요 웹 공격인 SQL 삽입 공격, 크로스 사이트 스크립팅, 명령 삽입 공격에 대하여 분류 평가 결과 약 0.9990의 정확도를 얻었으며, 기존 연구에서 제안한 모델의 성능을 상회하는 결과를 도출하였다.
오늘날 우리는 웹 사이트의 홍수 속에 살고 있으며, 다양한 정보를 얻기 위해서 인터넷을 통해 수많은 웹 사이트에 접속을 하고 있다. 하지만 웹 사이트의 보안성이 담보되지 않는다면, 여러 악의적인 공격들로부터 웹 사이트의 안전성을 확보할 수가 없다. 특히 금전적인 목적, 정치적인 목적 등 다양한 이유로 웹 사이트의 보안 취약점을 악용한 해킹 공격이 증가하고 있다. SQL-Injection, 크로스사이트스크립트(XSS), Drive-By-Download 등 다양한 공격기법들이 사용되고 있으며, 그 기술 또한 갈수록 발전하고 있다. 이와 같은 다양한 해킹 공격들을 방어하기 위해서는 웹 사이트의 개발단계부터 취약점을 제거하여 개발하여야 하지만, 시간 및 비용 등 여러 문제들로 인해 그러지 못하는 것이 현실이다. 이를 보완하기 위해 웹 취약점 점검을 통해 웹 사이트의 취약점을 파악하고 조치하는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 웹 취약점 및 진단기법에 대해 알아보고 실제 웹 취약점 진단 사례를 통해 각 사례별 조치현황에 따른 개발단계에서의 취약점별 조치 우선 순위에 대해 알아보고자 한다.
최근에 블록체인 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 하이브리드 블록체인을 이용하여 데이터를 안전하게 보관하는 솔루션을 제시하였다. 세계적으로 데이터를 이용한 산업이 점차 늘어나고 있으며 이를 대상으로 삼아 공격하는 일이 빈번히 발생하고 있다. 2017년도 OWASP는 웹 애플리케이션 보안 취약점 1위를 SQL 인젝션 공격으로 선정하였다. 그에 비해 데이터 산업에서 보안이 차지하고 있는 비중은 제일 적다. 데이터를 안전하게 보관하고 공격을 막기 위해 단순히 데이터베이스에 데이터를 저장하는 방식이 아닌 블록체인과 데이터베이스를 결합한 데이터 저장방식을 소개하였다.
최근 안전한 소프트웨어 개발을 위해 소프트웨어의 소스코드를 분석하여 보안취약점의 원인이 되는 소프트웨어 보안약점을 식별해 주는 정적분석 도구가 많이 활용되고 있다. 최적의 정적분석 도구를 선택하기 위해서는 도구가 보유한 보안약점 규칙 및 분석기능이 중요한 요소가 된다. 따라서, 본 논문은 정적분석 도구가 보유한 규칙 및 분석 성능을 평가하기 위해 개발한 시험코드를 제시하고자 한다. 시험코드는 SQL 삽입 등 43개 보안약점이 존재하는 소스코드로 정적분석 도구가 보유한 보안약점 규칙과 이를 기반으로 한 도구의 분석기능의 적절성을 평가하기 위해 사용될 수 있다.
마트, 식당, 도서관 등 우리 주변 많은 곳에서 바코드가 사용되고 있다. 바코드는 주로 ISBN, Code128, Code39 등의 형식이 쓰이는데 그중 Code 128은 ASCII Code를 기반으로 하기 때문에 ASCII Code 0번부터 32번까지의 제어 문자를 바코드에 담을 수 있다. 제어 문자는 본래 프린터 또는 통신 접속구 등 주변 장치에 정보를 전달하기 위하여 사용되는 문자를 뜻하지만 Windows상에서 입력될 시 전혀 다른 역할을 한다. 주로 바코드 기기에서 입력 값을 검증하지 않으므로 이를 이용해 제어 문자를 담은 바코드를 태깅해 명령 프롬포트를 열고 명령을 실행할 수 있다. 또한 대부분의 바코드 인식 프로그램이 DB를 사용하고, 보안이 다른 프로그램들에 비해 취약하다는 점에서 SQL Injection 공격 가능성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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