최근 운항되고 있는 선박은 전자해도시스템 및 자동위치식별장치 등 다양한 IT, OT 시스템이 사용되고 있어 선박건조와 항해 환경까지 고려한 보안 요소가 요구된다. 하지만, 선박과 조선 ICT 기자재 산업에 관한 사이버보안 연구는 아직 부족한 현실이며, 위협 모델링을 통한 체계적인 방법론이 부족하다. 본 논문에서는 선박 시스템에 접근하는 이해관계자를 고려하여 Data Flow Diagram을 수립하였다. 선박 시스템들의 보안 취약점과 사례들을 수집한 Attack Library를 기반으로 STRIDE 방법론과 Attack Tree를 활용한 위협 모델링을 통해 선박에서 발생 가능한 위협을 식별하고 선박 사이버보안 대책을 제시하고자 한다.
최근 테러의 대상 범위는 보다 광범위해 지고 있으며, 국내의 테러발생위험이 지속적으로 증가하고 있는 가운데 테러의 형태는 국가의 중요시설과 같은 경성표적(Hard Target)에서 초고층건물과 같은 다중이용시설의 연성표적(Soft Target)으로 변화하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Fema 455 - Rapid Visual Screening을 통해 국내의 초고층건물과 고층건물의 테러위험도 평가결과를 국내의 저층건물의 테러위험도 평가결과와 비교하여 초고층건물의 테러위험도를 분석하였다. 그 결과 초고층건물 및 고층건물은 저층건물에 비해 Consequences, Vulnerability Rating보다 Threat Rating항목이 상대적으로 높았으며, 이는 초고층건물의 거주인원 및 국가적 또는 지역적인 상징성 및 가시성 부분에서 테러위험도가 높은 것이 주요 원인으로 분석되었다.
미사일 경고 레이다의 위협 판단 성능을 분석하기 위해서는 과대응률/미대응률 측면에서 얼마나 효과적으로 위협을 판단하는지를 분석해야 한다. 이러한 효과도 분석을 위해 Monte-Carlo 기법을 이용하여 시뮬레이션을 수행해 왔으나 시뮬레이션 수행 시간이 많이 걸리는 단점이 있었다. 본 논문에서는 단점을 보완하기 위해 확률 모델을 이용한 효과도 분석 기법을 제안하였다. 확률 모델을 설정하는 방법과 실제 시뮬레이션을 통해 전차에 장착한 레이다의 효과도를 분석한 결과를 보인다. 또한, Monte-Carlo 기법과 제안하는 확률 모델 이용 기법에 대한 시뮬레이션 수행 시간의 비교 결과를 제시하고자 한다.
최근 기업의 보안 시스템으로부터 수집되는 보안 인텔리전스 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 빅 데이터 환경이 도래하면서 기업들은 침해사고에 대한 다양한 정보를 이용할 수 있게 되면서 기업이 수집할 수 있는 침해사고 정보가 다양해지고 있다. 이에 따라 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고의 다양한 속성을 사용하여 보다 정확하게 유사침해사고를 그룹별로 분류할 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 유사도 비교 분석 이론에 근거하여 침해사고를 공격유형과 침해자원을 고려한 다중 프로파일을 개발하고, 이를 활용하여 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고 유형 분류의 정확성을 개선하는 다중 프로파일 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안 모델은 침입탐지시스템에서 수집된 계층적 침해자원에 대한 유사도 분석을 통해 새로운 침해사고를 효과적으로 분석할 수 있다. 사실적이고 의미 있는 침해사고의 구성을 통한 유형 분류는 새로운 침해사고에 대한 유사 침해사고를 정확하게 분류 제공함으로써 분석의 실용성을 향상시킨다.
전기차 충전 인프라에서는 충전 및 결제 데이터를 포함하여 다양한 데이터가 전송되기 때문에 안전한 전기차 충전 인프라를 구축하기 위해서는 이에 대한 보안 연구가 요구된다. 그렇지만 기존에 진행된 연구들은 전기차 충전을 위한 충전 인프라 보다는 전력 계통 인프라와 같은 스마트 그리드 관련 보안 연구가 주를 이루고 있다. 또한 충전 인프라 관련 연구는 아직 부족한 현실이며, 위협모델링과 같은 체계적인 방법론을 이용한 연구는 아직 진행되고 있지 않다. 따라서 안전한 전기차 충전 인프라의 구축을 위해 위협모델링을 적용하여 보안 위협을 식별하고 보안요구사항을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 Data Flow Diagram, STRIDE, Attack Tree를 활용한 위협모델링을 이용하여 충전 인프라에서 발생 가능한 위협을 정확히 식별하고 객관적인 보안요구사항을 도출하여 전기차 충전 인프라를 분석한다.
스마트 폰의 보급이 확장되면서 데스크톱의 성능과 모바일 특성이 적용된 다양한 모바일 서비스가 증가하고 있다. 모바일 서비스는 모바일 단말의 메모리, 컴퓨팅 파워, 저장 공간 부족과 모바일 단말의 플랫폼에 종속되는 한계를 갖는데 이를 극복할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 서비스가 적용된 모바일 클라우드 컴퓨팅 서비스가 최근 각광받고 있다. 모바일 클라우드 서비스는 모바일 서비스와 무선네트워크, 클라우드 서비스가 융합된 서비스로 다양하고 확장된 서비스를 제공하지만, 보안 위협요소가 복합적으로 상속되는 위험이 잠재되어 있다. 그러므로 보안위협이 제거된 안전한 서비스를 배포하고 위협 발생 시 적절하게 대응하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 모바일 단말, 무선네트워크, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 위협을 분석하여 모바일 클라우드 서비스의 위협과 위협에 대응하기 위한 방안을 정의하였으며, 위협시나리오를 기반으로 잠재된 위협을 예상하고 대응할 수 있는 방안을 제시하였다.
한정된 자원을 가진 전장 환경에서 다수의 표적을 효과적으로 제압하는 사격 계획을 수행하기 위한 기반정보로써, 표적에 대한 분석을 통해 표적의 위협도를 정량적으로 산출하여 높은 위협도를 가지는 표적에 대해 우선순위를 부여하는 과정이 필수적이다. 그러나 대지표적에 대한 위협 평가 알고리즘에 대한 연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이를 고려하여, 본 논문에서는 다수의 대지표적을 위한 위협 평가 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 표적 및 보호자산의 형태를 고려하여 근접도 연산을 수행한 후, 무장 및 보호 자산의 중요도에 따른 가중치를 설정하여 표적 성질을 고려한 표적의 위협도를 산출하는 것을 핵심으로 한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 시뮬레이션 및 가시화를 통해 성능 평가 및 검증을 수행하였다. 성능 평가 결과 제안하는 알고리즘은 무장 및 보호자산의 위치가 다양한 환경에서 무장 및 보호자산의 중요도를 나타내는 가중치에 따라서 위협도 평가를 효과적으로 수행함으로써, 실제 대지 무기 체계에 적용할 시에 높은 효용성 및 효과가 기대된다.
가상현실(Virtual Reality, VR)은 게임 업계의 새로운 표준이 되고 있다. PokeMon GO는 가상현실 기술을 적용한 대표적인 사례이다. PokeMon GO는 출시 후 다음날 미국에서 가장 많은 iOS App Store 다운로드 수를 기록하였다. 이는 가상현실의 위력을 보여주는 사례이다. 가상현실은 자이로스코프, 가속도, 촉감 센서 등으로 구성되며 사용자가 게임을 깊이 몰입할 수 있게 한다. 새로운 기술이 등장함에 따라 새롭고 다양한 위협요소가 생긴다. 그래서 우리는 가상현실 기술과 게임 시스템에 대한 보안 연구가 필요하다. 본 논문에서 가상현실 기기(Oculus Rift)와 게임 시스템(Quake)의 정보보증을 위해 위협 분석을 진행한다. STRIDE, attack library, attack tree 순서로 체계적으로 분석한다. DREAD를 통해 보안 대책을 제안한다. 또한 VCG(Visual Code Grepper) 도구를 사용하여 소스 코드의 논리 오류 및 취약한 함수를 파악하고 해결 방법을 제안한다.
스마트 홈은 집에서 사용하는 가전기기를 집 밖에 있는 사람이 원격으로 제어할 수 있는 기술 및 서비스로서 사용자에게 편의성을 제공한다. 사람과 가장 밀접한 장소인 집 내부에 서비스를 제공하기 때문에 공격자에 의한 악의적인 기기제어, 사생활 침해와 같은 보안 사고가 있는 경우 피해 규모가 클 것으로 예상된다. 현재 해외 제품의 경우 가전기기의 취약점들이 매년 지속적으로 발표되고 있으며 이러한 취약점들은 사용자의 안전과 개인 자산에 심각한 문제를 발생할 수 있다. 따라서 국내의 스마트 홈 서비스를 안전하게 이용하기 위해서는 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 전체적인 위협을 체계적으로 식별하고 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 위협 모델링을 사용하여 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 위협을 체계적으로 식별하고 스마트 홈 환경의 보안을 분석하기 위한 체크리스트를 제안한다. 제안한 체크리스트의 실효성을 위해 실제 서비스에 적용하여 스마트 홈을 분석한다.
To improve safety management of railway and cope with the factors to threat technical and social safety, we need to establish railway safety management system based on analysis of hazards and assessment of risk for railway system. So we have to conduct PHA(Preliminary Hazard Analysis) first to understand weak points and factors to possibly threat safety using analysis of related data such as past accident/incident data and safety regulation and classification standards of hazards/causes of railway accidents. Therefore in this research, we led types/dangerous events/causes of risks/factors of risks from hazard log developed based on railway accident classification and hazards of railway accident. PHA model for domestic railway system will be used in risk analysis and risk assessment of railway accident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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