최근 많은 보안 사고의 발생에 따라 SOC(Security Operation Center)과 SIEM(Security Information & Event Management)에 대한 관심이 집중되고 있으며, 이에 따른 다양한 연구들과 정보 보안 업계의 다양한 상업화 제품들이 출시되고 있다. 이러한 상황을 반영하듯이 미국의 NIST에서는 Cybersecurity Framework에 관한 문서의 발간 및 개정을 진행하고 있다. 본 연구에서는 NIST의 Cyberseurity Framework를 고찰하고 SOC 및 SIEM 보안 기술 및 솔루션의 동향에 대해 살펴보고자 한다. 더불어 실시간 빅데이터 보안으로 오픈소스 Apache Metron을 소개한다.
기술이 발전함에 따라 사용자에게 가해지는 네트워크상의 최신 보안 위협이 늘어나고 있다. 해커가 악의적인 목적을 가지고 산업 또는 기업의 시스템을 공격함으로써 기밀정보가 유출되거나 사이버 테러, 정보 자산의 침해, 금전적인 손해 등의 많은 사회 문제를 야기한다. 복잡하고 다양해지는 위협으로 인해 현 보안 인력만으로 모든 위협을 탐지하고 분석하기에는 역부족인 상황이 되었다. 특히, 365일 24시간으로 돌아가는 산업 기반 시설에서 사용하는 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)는 정적인 데이터를 수집 및 분석하므로, 실시간으로 발생하는 보안 위협에 대해서는 매우 취약하다. 본 논문에서는 실시간으로 시스템의 상태를 모니터링이 가능하고 보안 위협을 탐지하는 강력한 통합 보안 관리 시스템인 SIEM(Security Information and Event Management)에 대해 소개한다. 다음으로 다양한 기업의 SIEM 솔루션들과 오픈 소스로 배포되는 AlienVault 사의 OSSIM(Open Source SIEM) 을 비교분석하고, OSSIM을 이용한 활용 사례와 OSSIM을 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
Recently, internal information leaks is increasing rapidly by internal employees and authorized outsourcing personnel. In this paper, we propose a method to integrate internal control systems like system access control system and Digital Rights Managements and so on through expansion model of SIEM(Security Information Event Management system). this model performs a analysis step of security event link type and validation process. It develops unit scenarios to react illegal acts for personal information processing system and acts to bypass the internal security system through 5W1H view. It has a feature that derives systematic integration scenarios by integrating unit scenarios. we integrated internal control systems like access control system and Digital Rights Managements and so on through expansion model of Security Information Event Management system to defend leakage of internal information and customer information. We compared existing defense system with the case of the expansion model construction. It shows that expanding SIEM was more effectively.
산업제어시스템 (ICS)을 공격 대상으로 하는 사이버 보안 위협들이 지속적으로 증가하는 추세이며 특히 발전, 가스, 정유 시설과 같은 국가 기반시설에서 발생할 수 있는 사이버 보안 사고는 인명 손실 및 대형 화재와 같이 재난 수준의 사고로 이어질 수 있다. 제어시스템을 목표로 하는 사이버 공격에 효과적으로 대응하기 위해서는 ICS 환경을 고려한 다 계층 방어 전략이 필요하며, 특히 제어 망과 IT 환경에서 발생하는 보안 로그들을 통합된 환경에서 운영하는 전략은 기반시설 침해사고 대응에 있어 효과적인 역할을 한다. 본 연구에서는 제어 망에서 발생하는 보안 로그들을 IT 환경에서 운영하는 SIEM (Security Information and Event Management)으로 전송 하는 방법으로 OPC 프로토콜을 활용하는 방안을 소개하고, 이를 통하여 IEC 62443에서 정의하는 제어시스템 전 계층 (Level 0 ~ Level 4)에서 발생하는 이벤트를 통합할 수 있는 보안 로그 서버 구축 방안을 제시한다.
지난 수년간, 정부 기관 및 기업들은 취약성을 악용하고 운영을 혼란시키며 중요한 정보를 훔칠 수 있도록 은밀하고 정교하게 설계된 사이버공격에 대하여 적절한 대응을 못하고 있는 상태이다. 보안정보 및 이벤트 관리(SIEM)는 이러한 사이버 공격에 대응할 수 있는 유용한 도구이지만, 시중에서 판매되고 있는 SIEM 솔루션은 매우 비싸며 사용하기가 어렵다. 그래서 우리는 차세대 보안 솔루션을 제공하기 위한 연구 및 개발을 진행하여 기본적인 SIEM 기능을 구현하게 되었으며 우리는 호스트로 부터 실시간 로그 수집과 집계 및 분석에 중점을 두었다. 이 툴은 포렌식을 위한 로그데이터의 파싱과 검색을 제공한다. 이는 기존의 단순한 로그관리 이외에 침입을 탐지하고 보안이벤트의 순위를 이용하여 사용자에게 경고를 할 수 있다. 이러한 보안정보의 운영과 시각화를 위해 Elastic Stack를 사용하였는데, Elastic Stack은 대량의 데이터로부터 정보를 탐색하고 상관관계를 식별하며 모니터링을 위한 풍부한 시각화를 생성 할 수 있는 유용한 툴이다. 본 논문에서는 취약성으로부터 정보를 수집하는 기능을 SIEM에 추가하는 방식을 제안하였다. 호스트를 공격하며 보안정보관리 체계를 기반으로 모니터링, 경고 및 보안감사에 대한 실시간 사용자의 대응을 확인할 수 있었다.
보안 장비에서 발생하는 로그는 그동안 ESM(Enterprise Security Management) 기반으로 통합적으로 데이터를 분석하였으나 데이터 저장 용량의 한계와 ESM자체의 데이터 처리 성능의 한계로 빅데이터 처리에 부적합하기 때문에 빅데이터 플랫폼을 이용한 보안로그 분석 기술이 필요하다. 빅데이터 플랫폼은 Hadoop Echosystem을 이용하여 대용량의 데이터 수집, 저장, 처리, 검색, 분석, 시각화 기능을 구현할 수 있다. 현재 ESM기술은 SIEM(Security Information & Event Management)방식으로 기술이 발전하고 있으며 SIEM방식의 보안기술을 구현하기 위해서는 현재 보안장비에서 발생하는 방대한 로그 데이터를 처리할 수 있는 빅데이터 플랫폼 기술이 필수적이다. 본 논문은 Hadoop Echosystem 이 가지고 있는 빅데이터 플랫폼 기술을 활용하여 보안로그를 분석하기 위한 시스템을 어떻게 구현할 수 있는지에 대한 모델을 연구하였다.
정보보안 컴플라이언스 및 보안규정에 의거 분기 및 정기적 형태의 네트웍 시스템 대상 취약점 점검은 사이버침해공격대응을 위해 상시 실시간 개념으로 발전시킬 필요성이 대두 된다. 이를 위해 상시 운용 관리 체계인 ESM/SIEM을 기반으로 공개된 취약점분석 점검TOOL과의 연동구현 으로 개념 검증 시 새로운 해킹공격대응 방안이 될 것으로 판단된다. 취약점점검모듈은 표준화된 이벤트 속성 관리와 운용의 편이성 취약점데이터의 글로벌 공유측면에서 공개SW Module인 owasp zap/Angry ip등을 SIEM 체계에 해당취약점모듈과의 연동 설계 구현방식으로 연구 검토 결과 web 및 network 대상 해당 취약점 모듈에 의해 점검이벤트가 SIEM 콘솔로 전송 모니터 되는 것으로 입증 되었다. 현재 사이버 관제실에서 운용중인 ESM 및 SIEM 시스템을 기반으로 해당 개념을 최적화 적용 운용할시 상용 취약점 툴 구매 비용문제와 패턴 및 버전관리에 대한 한계성 등을 고려할시 본연구가 효율적 측면으로 검토됨과 동시에 현 정보보안 컨설턴트에 의한 취약점분석결과 와 본 연구 사안으로 결과 등에 대해 상호 비교 분석 운용할시 사이버 침해공격에 대한 발전적인 개념으로 판단되므로 이에 대한 관련 사안에 대해 논고하고자 한다.
최근 다양한 사이버 범죄 위협이 증가하는 추세로 정보시스템을 대상으로 공격하는 사이버 공격에 대해 실시간 탐지 등 최전선에서 초동 대응을 해야 하는 보안관제의 중요성이 높아지고 있다. 보안관제센터, 사이버테러 대응센터, 침해 대응센터 등의 이름으로 기관의 관제인원들은 사이버 공격 예방을 위해 많은 노력을 하고 있다. 특히 침해사고 탐지를 위한 방법으로 네트워크 보안장비를 이용하거나 관제시스템을 활용하여 탐지를 하고 있지만 장비 위주의 단순한 패턴기반으로 관제를 하는 방법으로는 침해사고의 예방을 위한 방법으로는 부족하다. 그러므로 보안관제시스템은 지속적으로 고도화 되고 있으며 침해위협에 대한 예방활동으로 탐지방법에 대한 개발과 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 침해사고 탐지 방법에 대한 문제점 개선을 위해 주요 구성 모듈의 침해사고 탐지 방법을 정의하고, 성능테스트를 통해 효율적인 보안 관제를 위한 방안을 제시하고 SIEM(Security Information Event Management)을 활용한 관제시스템 고도화를 통하여 효과적인 침해위협 탐지 방법을 연구하고자 한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.179-191
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2024
With the advancement of modern technology, cyber-attacks are always rising. Specialized defense systems are needed to protect organizations against these threats. Malicious behavior in the network is discovered using security tools like intrusion detection systems (IDS), firewall, antimalware systems, security information and event management (SIEM). It aids in defending businesses from attacks. Delivering advance threat feeds for precise attack detection in intrusion detection systems is the role of cyber-threat intelligence (CTI) in the study is being presented. In this proposed work CTI feeds are utilized in the detection of assaults accurately in intrusion detection system. The ultimate objective is to identify the attacker behind the attack. Several data sets had been analyzed for attack detection. With the proposed study the ability to identify network attacks has improved by using machine learning algorithms. The proposed model provides 98% accuracy, 97% precision, and 96% recall respectively.
최근 각종 사이버 범죄 위협이 증가하고 있고, 근래 각종 정보시스템을 대상으로 하는 사이버 공격에 대해서 사전 탐지, 차단 등 최전방에서 초동대응을 해야 하는 보안관제센터의 중요성이 높아가고 있다. 보안관제센터, 침해대응센터, 사이버테러 대응센터, Cert Team, SOC(Security Operater Center) 등의 이름으로 국가기관 및 금융권 등의 보안관제센터 분석인원들은 사이버 공격 예방을 위한 많은 노력들을 하고 있다. 침해사고 탐지를 위한 방법으로 관제시스템을 이용하거나 네트워크 보안장비들을 활용하여 탐지를 하고 있다. 하지만 단순 패턴기반으로만 모니터링 하는 1차원적인 방법으로는 침해사고의 예방을 위한 탐지방법으로 많이 부족하다. 관제시스템도 많은 발전을 하고 있으며 침해위협에 대한 예방활동으로 탐지방법에 대한 연구들도 많이 진행하고 있다. 근래 ESM에서 SIEM 시대로 넘어가면서 관제시스템으로 많은 정보를 가져올 수 있게 되었고 필요한 데이터만을 파싱, 분석하여 침해위협 시나리오에 접목시켜 상관분석 정책을 만들 수 있게 되었다. 이에 본 논문에서는 초창기 관제시스템부터 지금의 SIEM(Security Information Event Management)을 이용한 관제시스템까지 노하우를 통하여 효과적인 침해위협의 탐지방법에 대한 사례연구를 발표한다. 본 사례연구 결과를 통해서 우리나라의 다른 관제센터에서 침해사고 탐지를 효과적으로 할 수 있도록 도움이 되었음 한다. 과거 단순 위협 탐지가 아닌 시나리오 기반의 관제체계를 소개하고 상관분석정책에 대한 제작 및 검증방법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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