최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며, 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델인 HFS-DNN을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 기존 분류 모델들과 성능 비교를 수행한다. 본 연구에서 제안된 Hybrid Feature Selection 알고리즘이 학습 모델의 성능을 왜곡 시키지 않는 것을 확인하였으며, 불균형을 해소한 학습 모델들간 실험에서 본 논문에서 제안한 학습 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.
현재의 웹 규모는 과거와 비교할 수 없을 만큼 복잡해지고 사용자의 패턴 또한 다양해지고 있다. 웹에 대한 공격은 점차 증가하고 있으며 이에 대한 탐지는 점점 어려워지고 있다. 이러한 웹사이트의 효과적인 관리를 위하여 시각화를 통한 사용자들의 사용패턴과 보안 측면에서 이상행위 발생에 대한 신속하고 적절한 정보전달이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 기반을 두어 웹 서버의 access log를 분석하여 웹 사용 현황과 이상행위에 대한 효율적인 실시간 시각화를 위한 요구사항을 제안하고 이를 만족시키기 위해 SAD Viewer라는 툴을 개발하였다. 그리고 실제 시그네춰 위반 공격, DoS 공격, 코드레드 공격, Whisker 공격에 대한 실험을 통하여 구현된 Viewer가 효율적으로 사용자들의 사용패턴과 이상행위를 시각화함을 보여주었다.
블라인드 서명을 기반으로 한 전자화폐 시스템은 사용자의 익명성을 보장해 주는 반면에 블랙메일링 공격을 쉽게 허용하는 단점이 있다. 본 논문에서는[6,9]에서 제안된 온라인 전자화폐 시스템에서 블랙메일링 공격을 막는 방법을 변형된 블라인드 서명만을 이용해 개선함으로써 기존의 방법보다 효율적인 새로운 전자화폐 시스템을 제안한다. 인출과정에서 블랙메일링 공격이 있을 경우 화폐에 표시하는 기법을 본 논문에서는 블라인드 XTR-DSA 스킴을 이용하여 해결하였다. 그리고 [6,9]에서는 블랙메일러가 표시된 화폐를 받도록 속이기 위해서 사용자의 개인키를 은행에게 전달하는 과정이 필요하나 본 논문에서 제안하는 블라인드 XTR-DSA 스킴을 이용할 경우 사용자의 개인키 전달이 필요 없게 되어 기존의 방법보다 더욱 효율적이다. 또한 가장 강력한 공격인 납치의 경우 [9]에서는 1/2의 확률로, [6] 에서는 2/3의 확률로 막을 수 있었으나 본 논문에 제안된 방법을 이용할 경우 13/18의 비교적 높은 확률로 블랙메일링 공격을 막을 수 있다. 또한 [7]에 제안된 최적화된 XTR 유한체를 사용할 경우 본 논문의 아이디어를 더욱 효율적으로 구현할 수 있다.
충돌회피, 협력운전과 같은 서비스를 차량 애드혹 네트워크(VANET. Vehicular Ad hoc NETwork)에서 제공하기 위해서는 차량 간 교환되는 메시지의 인증이 매우 중요하다. 하지만 일반 전자서명 기법을 사용할 경우에는 프라이버시 침해 문제가 발생할 수 있어, 조건부 익명성을 제공하는 인증시스템이 필요하다. 최근에 Zhang 등은 조작불가능한 하드웨어를 활용하는 VANET를 위한 조건부 익명 인증시스템을 제안하였다. 이 시스템은 차량에서 조건부익명성이 보장되는 신원기반의 공개키 쌍을 생성하여 메시지를 서명하여 교환한다. 또한 많은 메시지를 효과적으로 검증하기 위해 일괄 확인 기법을 사용한다. 이 논문에서는 Zhang 등의 시스템을 다음 측면에서 개선한다. 첫째, 보다 효율적인 확률 서명기법을 사용한다. 둘째, Zhang 등과 달리 안전성이 증명된 일괄확인 기법을 사용한다. 이 밖에 키 철회 문제, 익명 철회 문제 등에 대한 효과적인 해결방안도 제시한다.
최근 사이버 공격은 지능적이고 고도화된 악성코드를 활용한 해킹 기법을 활용하여 재택근무 및 원격의료, 자동산업설비를 공격하고 있어서 피해 규모가 커지고 있다. 안티바이러스와 같은 전통적인 정보보호체계는 시그니처 패턴 기반의 알려진 악성 URL을 탐지하는 방식이어서 알려지지 않은 악성 URL을 탐지할 수 없다. 그리고 종래의 정적 분석 기반의 악성 URL 분석 방식은 동적 로드와 암호화 공격에 취약하다. 본 연구에서는 악성 URL 데이터를 동적으로 학습하여 효율적으로 악성 URL 탐지하는 기법을 제안한다. 제안한 탐지 기법에서는 머신러닝 기반의 특징 선택 알고리즘을 사용해 악성 코드를 분류했고, 가중 유클리드 거리(Weighted Euclidean Distance, WED)를 활용하여 사전처리를 진행한 후 난독화 요소를 제거하여 정확도를 개선한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 머신러닝 기반 악성 URL 탐지 기법은 종래의 방법 대비 2.82% 향상된 89.17%의 정확도를 보인다.
클라우드 컴퓨팅은 수십 년을 걸쳐 인기를 얻고 있으며, 그에 따라 클라우드 네이티브 애플리케이션에 주요하게 사용되는 기술인 컨테이너 또한 주목을 받고 있다. 이러한 컨테이너 기술은 기존 VM보다 가볍고 성능이 뛰어나지만, 호스트 시스템과 커널을 공유하거나 이미지 레지스트리에서 이미지를 업/다운로드 하는 등의 문제로 여러 가지 보안상의 위협이 존재한다. 컨테이너의 보안 위협 중 하나로 컨테이너 생성의 소스가 되는 컨테이너 이미지의 무결성을 언급할 수 있다. 또한, 컨테이너 애플리케이션이 동작하는 동안의 런타임 보안이 매우 중요하며, 런타임에서 컨테이너 애플리케이션의 동작을 모니터링함으로써 컨테이너에서 발생하는 이상 행위를 탐지하는 데에 도움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 첫째로, 컨테이너 이미지의 무결성을 보장하기 위해 기존의 Docker Content Trust(DCT) 기술을 기반으로 자동으로 이미지의 서명을 검사하는 서명 검사기를 구현한다. 다음으로 Cloud Native Computing Foundation (CNCF)의 오픈소스 프로젝트인 falco를 기반으로 falco 이미지의 배포 간편성을 위해 새로 생성한 이미지를 소개하고, 간편하게 모니터링 시스템을 구축할 수 있도록 돕는 docker-compose를 구현 및 패키지 구성을 제안한다.
최근 인터넷 상에서 빈번하게 발생하는 내부 정보와 개인 정보 유출과 같은 보안 사고들은 보안을 고려하지 않고 개발된 웹 애플리케이션의 취약점을 이용하는 방법으로 빈번하게 발생한다. 웹 애플리케이션의 공격들에 대한 탐지는 기존의 방화벽과 침입 탐지 시스템들의 공격 탐지 방법으로는 탐지가 불가능하며 서명기반의 침입 탐지 방법으로는 새로운 위협과 공격에 대한 탐지에 한계가 있다. 따라서 웹 애플리케이션 공격 탐지 방법에 대한 많은 연구들이 웹 트래픽 분석을 이동하는 비정상행위 기반 탐지 방법을 이용하고 있다. 비정상행위 탐지 방법을 사용하는 최근의 웹 방화벽에 관한 연구들은 웹 트래픽의 정확한 분석 방법, 패킷의 애플리케이션 페이로드 검사로 인한 성능 문제 개선, 그리고 다양한 네트워크 보안장비들의 도입으로 발생하는 통합관리 방법과 비용 문제 해결에 중점을 두고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 통합 위협 관리 시스템이 등장 하였으나 부족한 웹 보안 기능과 높은 도입 비용으로 최근의 애플리케이션 공격들에 대해 정확한 대응을 하지 못하고 있는 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 웹 클라이언트의 요청에 포함된 파라미터 값의 길이에 대한 실시간 분석을 이용하여 공격 가능성을 탐지하는 비정상행위 탐지방법을 제안하고, 애플리케이션 데이터 검사로 발생하는 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 다중 계층 웹 필터를 적용한 웹 애플리케이션 방화벽 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 저가의 시스템이나 레거시 시스템에 적용 가능하도록 설계하여 추가적인 보안장비 도입으로 야기되는 비용 문제를 해결할 수 있도록 하였다.
네트워크 침입 방지에서 공격 패킷은 시그내쳐에 기반을 둔 방법에 의해 발견되어 제거된다. 패턴 매칭(Pattem Matching)은 공격 시그내쳐를 발견하기 위해 광범위하게 사용되고 있고, 또한 네트워크 침입방지 시스템에서 시간적으로 가장 많이 수행되는 부분이다. 네트워크 침입방지 시스템에 사용되는 패턴 매칭은 주로 하드웨어를 사용하여 가속화되며 회선 속도로 수행되어야 한다. 그러나 이것만으로는 충분치 않고 다음과 같은 조건들이 더 요구된다. 첫째, 패턴 매칭 하드웨어는 패턴 인덱스 번호와 패턴 발견위치를 포함한 충분한 패턴 매칭 정보를 회선 속도에 맞게 제공해야 한다. 둘째, 불필요한 패턴 매칭을 줄이기 위한 패턴 그룹을 지원할 수 있어야 한다. 셋째, 패턴의 개수가 증가하더라도 최저 성능을 보장 할 수 있어야 한다. 마지막으로, 수행 중단 없이 몇분 또는 몇초 이내에 패턴 업데이트가 가능해야 한다. 본 논문에서는 위의 요구사항을 만족하는 시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 여러 개의 패턴 문자를 동시에 처리하고 파이프라인 구조를 사용하여 고속의 처리를 가능케 한다. Xilinx FPGA 시뮬레이션을 통해 제안된 시스템이 10Gbps 이상의 속도에서 동작하며 위의 모든 요구사항을 만족시킴을 보였다.
본 논문에서는 다차원 인접화소 간 명암차 기반 극좌표의 비선형 양자화 히스토그램을 이용한 서명인식을 제안한다. 다차원 인접화소 간 명암차는 기준화소를 중심으로 횡방향, 종방향, 대각 방향, 역대각 방향 각각의 이웃화소 간 명암차이고, 극좌표는 횡과 종 방향 및 대각과 비대각 방향 각각의 직교좌표로부터 변환된 좌표이며, 비선형 양자화 히스토그램은 반복계산 기법인 Lloyd 알고리즘에 의해 극좌표 값을 비균일 양자화한 히스토그램이다. 여기서 4방향 명암차의 극좌표 히스토그램은 대응하는 화소간의 상관성을 좀 더 많이 고려할 뿐만 아니라 히스토그램의 수를 감소시켜 계산부하를 줄이기 위함이다. 또한 비선형 양자화는 화소간의 명암변화의 속성을 더욱 더 잘 반영할 뿐만 아니라 저차원의 히스토그램 레벨을 얻기 위함이다. 제안된 기법을 256*256 픽셀의 90개(3인*30개) 서명들을 대상으로 city-block거리, Euclidean 거리, 순서값, 그리고 정규상호상관계수 각각의 정합척도에 기반 한 실험결과, 선형 양자화 기반 히스토그램에 비해 우수한 인식성능을 가지며, Euclidean 거리가 가장 우수한 정합척도임을 확인하였다.
2009년 비트코인과 같은 암호화폐의 등장으로 지급수단인 화폐의 패러다임이 크게 변화하고 있으며, 우리의 일상생활에도 큰 영향을 미치고 있다. 이에 따라 통화정책 등의 업무를 담당하고 있는 각국의 중앙은행들은 전자지급수단을 포괄하여 디지털로 유통되는 통화와 디지털화폐의 발행 및 영향에 대해 다양한 분석을 시도해 왔으나, 어떤 발행방식이 적합한지에 대한 연구는 충분하지 않은 상황이다. 본 연구에서는 현재 이용되고 있는 전자지급수단과 비교하여 국내에 적용가능한 디지털화폐의 발행방식에 대해 분석하였다. 분석결과 계좌기반 발행방식은 현재 계좌시스템과 별다른 차이점을 보이지 않았으나, 토큰기반 발행방식은 금융의 효율성 제고 및 금융분야 기술혁신을 유도할 수 있는 것으로 예상되었다. 다만, 토큰기반 발행방식은 전자서명기술의 특성으로 인해 대출 등 금융기관의 중개 기능을 약화할 것으로 분석되었다. 또한, CBDC의 해킹, 피싱 등 보안공격에 대한 소비자 보호를 위해 현재의 전자지급수단과 유사한 법·제도적 지원이 필요하며 현금과 동등한 편의성, 익명성 등을 유지하기 위해 CBDC 발행 방식에 대한 지속적인 기술개발 노력이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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