최근 들어 급증하고 있는 보안 관련 사고들로 인하여 개인정보 및 기업정보의 관리에 대한 대책 마련이 시급한 가운데 있다. 보안 관련 사고 가운데 SQL Injection 공격은 가장 널리 악용되고, 오래된 전통적인 해킹 기법 중 하나이다. 최근까지도 웹 해킹을 시도하는 유형 중에서 높은 비중을 차지하고 있으며 그 공격 형태 또한 복잡해지고 있다. 많은 site에서 SQL Injection 공격에 대한 보완을 하여 이전보다 피해가 많이 줄어들기는 했으나 SQL Injection 공격에 의한 악의적인 관리자 권한 획득 및 비정상적인 로그인 등으로 인하여 여전히 많은 피해가 발생하고 있다. 더욱이 향후 사물인터넷 및 센서 빅데이터 환경이 널리 보급되면 수많은 디바이스들과 센서들이 연결되고 데이터의 양이 폭발적으로 증가하게 될 것이다. 그렇게 되면 현재보다 SQL Injection 공격에 의한 피해 규모는 더욱 커질 것이다. SQL Injection 공격에 대응하기 위해서는 많은 시간과 비용이 발생하게 되므로 시스템의 성능을 떨어뜨리지 않으면서도 신속정확하게 SQL Injection 공격을 판별하여 방어해야 할 것이다. 본 논문에서는 SQL Injection 공격에 대응하기 위하여 데이터 분석 및 기계학습을 통하여 웹로그 데이터를 검사하여 비정상적인 패턴의 입력값인 경우 SQL 명령어의 실행 계획을 분석하여 정상적인 SQL 명령어와 비정상적인 SQL 명령어를 판별하는 방안을 제시한다. 실험 및 성능 평가를 위해 사용자의 입력 또는 SQL Injection 공격툴에 의하여 입력되는 값을 실시간으로 실행계획을 분석하여 효과적으로 차단할 수 있음을 보여주었다.
웹서비스 사용이 보편화되면서 웹 애플리케이션의 보안취약점을 악용하는 해커들이 늘어나고 있다. 악의적인 공격으로 인한 피해를 막기 위해 보안을 견고하게 하지만 보안취약점에 의한 피해가 빈번하게 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 보안취약점 중 SQL Injection 취약점과 NoSQL Injection 취약점을 분석하고, 침투 시험을 통해 사용자의 최소한의 개입만으로 SQL Injection 취약점과 NoSQL Injection 취약점을 자동으로 탐지하는 도구의 설계 방법을 제안한다. 제안한 도구는 SQL Injection 취약점과 NoSQL Injection 취약점을 탐지하기 위한 전문적인 보안 지식을 요구하지 않기 때문에 자동 침투 시험 도구를 사용하면 보안 비전문가도 쉽게 취약점을 탐지할 수 있다.
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 폭발적으로 증가하는 데이터양과 데이터 특성들로 인해 관계형 데이터베이스는 빅데이터 처리에 어려움이 발생하기 시작했으며, 이러한 빅데이터의 신속한 처리를 위해 비정형 데이터 분산처리, 병렬 처리 등 특정한 영역에서 우수한 성능을 보이는 NoSQL 데이터베이스의 활용이 증가하고 있다. 기존 관계형 데이터베이스에서 악의적인 SQL Injection 공격이 시스템에 치명적인 피해를 주는 것과 마찬가지로, 다른 쿼리 언어를 사용하는 NoSQL 데이터베이스에서도 Injection 공격에 대한 취약점이 여전히 존재할 뿐만 아니라, NoSQL 데이터베이스가 비교적 최신 기술이기 때문에 개발자들은 Injection 공격에 대한 인식이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 NoSQL 데이터베이스에 대한 대표적인 2가지 Injection 공격 방법을 소개하고, "NoSQL Injection Defender(NID)"라 명명한 Injection 공격 방어 시스템의 설계 방안을 제시하고자 한다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2576-2590
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2020
The fundamental reason why most SQL injection detection methods are difficult to use in practice is the low reusability of the implementation code. This paper presents a reusable SQL injection detection method for Java Web applications based on AOP (Aspect-Oriented Programming) and dynamic taint analysis, which encapsulates the dynamic taint analysis processes into different aspects and establishes aspect library to realize the large-grained reuse of the code for detecting SQL injection attacks. A metamodel of aspect library is proposed, and a management tool for the aspect library is implemented. Experiments show that this method can effectively detect 7 known types of SQL injection attack such as tautologies, logically incorrect queries, union query, piggy-backed queries, stored procedures, inference query, alternate encodings and so on, and support the large-grained reuse of the code for detecting SQL injection attacks.
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.
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.
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.
The Structured Query Language (SQL) Injection continues to be one of greatest security risks in the world according to the Open Web Application Security Project's (OWASP) [1] Top 10 Security vulnerabilities 2013. The ease of exploitability and severe impact puts this attack at the top. As the countermeasures become more sophisticated, SOL Injection Attacks also continue to evolve, thus thwarting the attempt to eliminate this attack completely. The vulnerable data is a source of worry for government and financial institutions. In this paper, a detailed survey of different types of SQL Injection and proposed methods and theories are presented, along with various tools and their efficiency in intercepting and preventing SQL attacks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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