• 융합보안논문지
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• 제22권3호
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• pp.13-18
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• 2022

IT 기술의 급속한 발전과 함께 기존 산업과의 융합을 통해 4차 산업혁명 기술을 기반으로 프로세스의 간소화 및 생산성을 높일 수 있는 스마트 제조가 증가하고 있으며, 이와 비례하여 공급망 공격에 대한 보안위협도 증가하고 있다. 공급망 공격의 경우 사전 탐지가 힘들고 피해 규모가 매우 크다는 점 때문에 차세대 보안 위협으로 부상하고 있으며 이에 따른 탐지 기법에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 오픈소스 기반 분석 솔루션인 ELK Stack과 Sysmon을 통해 다중 환경에서 실시간으로 로그를 수집, 저장, 분석 및 시각화하여 공급망 공격에 대한 이상 행위 등의 정보를 도출하여 효율적인 탐지 기법을 제공하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.333-336
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• 2022

IT 기술의 발전과 함께 사이버 범죄는 정교해지고 지능화되고 있다. 특히 APT공격(지능형 지속 공격) 과정에서 사용되는 BackDoor의 경우 자신이 공격자에게 피해를 받았다는 사실조차 모르는 경우가 많고 사전 탐지가 힘들며 발견 전까지는 지속적인 피해를 받기 때문에 악성 행위 탐지와 침해 대응이 매우 중요하다. 본 논문에서는 오픈소스 기반 분석 솔루션인 ELK Stack과 Sysmon을 이용하여 엔드포인트 환경에서 실시간으로 로그를 수집, 저장, 분석 및 시각화하여 실시간으로 악성행위에 대한 모니터링 및 분석과 대응이 가능한 EDR 플랫폼 구축을 목표로 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.331-346
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• 2019

국내 외에서 산업제어시스템을 대상으로 한 사이버 위협이 증가하고 있다. 이에 따라 관련 연구와 협력이 활발히 진행되고 있다. 하지만 물리적인 망 분리와 경계선에 대한 보안을 강화에 치중하고 있어 내부에서 발생하는 위협에 대해서는 여전히 취약한 편이다. 왜냐하면, 가장 손쉽고 강력한 대응방법이 경계선 보안을 강화하는 것이며 내부의 보안을 강화하기 위한 솔루션들은 시스템의 가용성 문제로 인하여 적용이 쉽지 않기 때문이다. 특히, 산업제어시스템 전반에 걸쳐 레거시 시스템이 상당수 잔존하고 있어 취약점이 많이 존재하고 있다. 이러한 취약한 시스템들이 보안 프레임워크에 따라 새롭게 구축되지 않는 한 이에 대한 대응방안이 필요함에 따라 가용성을 고려한 보안 솔루션을 검증하고 활용방안을 제시하였다. Sysmon과 ELK를 이용하는 방법으로 보안 솔루션이 미구축된 산업제어시스템에서 탐지하기 어려운 사이버 위협을 탐지할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권4호
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• pp.851-865
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• 2021

Enterprise networks in the PyeongChang Winter Olympics were hacked in February 2018. According to a domestic security company's analysis report, attackers destroyed approximately 300 hosts with the aim of interfering with the Olympics. Enterprise have no choice but to rely on digital vaccines since it is overwhelming to analyze all programs executed in the host used by ordinary users. However, traditional vaccines cannot protect the host against variant or new malware because they cannot detect intrusions without signatures for malwares. To overcome this limitation of signature-based detection, there has been much research conducted on the behavior analysis of malwares. However, since most of them rely on a sandbox where only analysis target program is running, we cannot detect malwares intruding the host where many normal programs are running. Therefore, this study proposes a method to detect malware variants in the host through logs rather than the sandbox. The proposed method extracts common behaviors from variants group and finds characteristic behaviors optimized for querying. Through experimentation on 1,584,363 logs, generated by executing 6,430 malware samples, we prove that there exist the common behaviors that variants share and we demonstrate that these behaviors can be used to detect variants.