오늘날 정보 통신 기술의 발전은 네트워크 기반의 서비스 사용자 수를 빠르게 증가시키고 있으며, 인터넷 상에서 사용자 상호간 실시간 정보 공유를 가능하도록 한다. 정보의 공유 과정에는 다양한 방법들이 존재하지만 일반적으로 포털서비스 기반의 정보 공유가 대중화 되어있다. 그렇지만 이러한 정보 공유 과정은 특정 이해 당사자 상호간 해당 정보의 사회적 관심도 증폭을 위한 불법 행위를 유발시키는 원인이 되고 있다. 그 중 매크로 기능을 이용한 여론 조작 공격은 정상적인 여론의 방향을 왜곡시키기 때문에 이에 대한 보안 대책이 시급한 실정이다. 일반적으로 매크로 공격이란 불법적인 사용자들이 다수의 IP나 아이디를 확보한 후 특정 웹 페이지의 내용에 대하여 여론을 조작하는 공격으로 정의한다. 본 논문은 특정 사용자의 매크로 공격에 대하여 트레이스 백 기반의 네트워크 경로 정보를 분석한 후 해당 사용자의 다중 접속을 탐지할 수 있도록 하였다. 즉, 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 접근 경로 정보와 사용자 정보가 일치하는 접근이 2회 이상 발생하면 이를 매크로 공격으로 판정하였다. 또한 동일한 지역에서 특정 웹 페이지에 대하여 다수의 아이디를 이용한 접근이 발생하는 경우, 이에 대한 임계 카운트 값 분석을 통하여 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 여론 결과를 왜곡 할 수 없도록 하였다.
최근 PC, 태블릿, 스마트폰 등 다중 접속환경을 통하여 웹 서비스에 대한 다양한 공격이 발생하고 있다. 이런 공격은 웹 서비스의 취약점을 통해 온라인 사기거래, 계정의 탈취 및 도용, 부정로그인, 정보 유출 등 여러 가지 후속 피해를 발생시키고 있다. Fraud 공격을 위한 새로운 가짜 계정의 생성, 계정도용 및 다른 이용자 이름 또는 이메일 주소를 사용하면서 IP를 우회하는 방법 등은 비교적 쉬운 공격 방법임에도 불구하고 이런 공격을 탐지하고 차단하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 웹 기반의 디바이스 핑거프린팅을 이용하여 웹 서비스에 접근하는 디바이스를 식별하여 관리함으로써 온라인 사기거래 및 어뷰징을 탐지하는 방법에 대해 연구하였다. 특히 디바이스를 식별하고 이를 스코어링 하여 관리는 것을 제안하였다. 제안 방안의 타당성 확보를 위하여 적용 사례를 분석하였고, 온라인 사기의 적극적인 대응과 이용자 계정에 대한 가시성을 확보할 수 있어 다양한 공격에 효과적으로 방어할 수 있음을 증명하였다.
ActiveX와 같은 비표준 기술에 기반을 둔 인터넷 환경을 개선하기 위해 국제 웹 표준 활용 기술인 HTML5의 전환이 진행되고 있다. 웹 페이지를 만들기 위한 기본 프로그래밍 언어인 HTML5 (Hyper Text Markup Language 5)는 HTML4보다 보안을 고려하여 설계되었다. 그러나 새롭게 추가된 신기술들로 인해 웹 기반 취약점에 대한 공격 범위가 넓어졌으며, HTML4 환경에서 발생하던 다양한 보안 위협들이 그대로 상속되고 있다. 본 논문에서는 스크립트 기반 사이버 공격 및 HTML5 기능 악용 스크립트 중 개인정보 침해가 발생할 수 있는 부분에 초점을 두었으며, 어떤 공격에 악용되어 개인정보가 침해되는지 실제 재현하였다. 또한, 개인정보 침해를 유발하는 공격에 대해 클라이언트 기반으로 진단 가능한 플러그인 타입의 탐지 모듈을 구현하였다. 진단 스캐너를 이용한 공격 탐지는 HTML5 기반 웹 어플리케이션이나 웹 페이지에 대한 신뢰도를 자가 진단한 후 웹 서비스를 이용하므로 HTML5의 취약점 공격에 대해 사전대응이 가능하며, 새로운 취약점 발생 시 탐지 기능 추가가 자유로워 확장성이 용이하다.
최근 급상승한 암호 화폐의 인기로 인해 암호 화폐 채굴 악성코드인 크립토재킹 위협이 증가하고 있다. 특히 웹 기반 크립토재킹은 피해자가 웹 사이트에 접속만 하여도 피해자의 PC 자원을 사용해 암호 화폐를 채굴할 수 있으며 간단하게 채굴 스크립트만 추가하면 되기 때문에 공격이 쉽고 성능 열화와 고장의 원인이 된다. 크립토재킹은 피해자가 피해 상황을 인지하기 어렵기 때문에 크립토재킹을 효율적으로 탐지하고 차단할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 크립토재킹의 대표적인 감염 증상과 스크립트를 지표로 활용하여 효과적으로 크립토재킹을 탐지하는 프레임워크를 제안하고 평가한다. 제안한 크립토재킹 탐지 프레임워크에서 행위 기반 동적 분석 기법으로 컴퓨터 성능 지표를 학습한 K-Nearest Neighbors(KNN) 모델을 활용했고, 스크립트 유사도 기반 정적 분석 기법은 악성 스크립트 단어 빈도수를 학습한 K-means 모델을 크립토재킹 탐지에 활용했다. 실험 결과에 따르면 KNN 모델은 99.6%의 정확도를 보였고, K-means 모델은 정상 군집의 실루엣 계수가 0.61인 것을 확인하였다.
비트코인과 같은 암호 화폐에 대한 관심이 증대됨에 따라 블록체인 기술은 뛰어난 보안성을 갖춘 분산 원장 플랫폼으로 다양한 응용분야에서 많은 주목을 받고 있다. 그러나 암호 화폐 채굴(Cryptomining) 과정에 대한 취약성으로 인해 타인에게 CPU와 같은 컴퓨터 자원을 몰래 갈취하는 공격인 Cryptojacking이 등장하였다. 그 중에서도 브라우저 기반 Cryptojacking은 사용자의 PC에 설치하는 동작 없이 단순히 웹 사이트를 방문하는 것만으로 공격이 수행된다는 점에서 그 심각성이 증대되고 있다. 현재까지의 Cryptojacking 탐지 시스템은 대부분 시그니처 기반으로 동작하기 때문에, 기존 Cryptomining 코드의 변형이나 새롭게 등장하는 Cryptomining 코드는 탐지하지 못하는 문제점이 존재한다. 이를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 알려지지 않은 Cryptojacking 공격에 대한 탐지를 위해 Headless 브라우저를 이용하여 탐지대상 사이트의 공격 여부를 확인하는 동적 Cryptojacking 사이트 탐지 방안을 제안한다. 제안하는 동적 분석 기반 Cryptojacking 탐지 시스템은 기존 시그니처 기반 Cryptojacking 탐지 시스템에서 탐지하지 못하는 새로운 Cryptojacking 사이트를 탐지 할 수 있으며, Cryptomining 코드를 우회하여 호출하거나 난독화하더라도 이를 탐지하는 것이 가능하다.
인터넷 사용의 대중화에는 웹 서비스의 힘이 컸다고 할 수 있다 지금까지도 웹 기반의 서비스가 점차 확대되고 있고 이에 따라 웹 공격과 웹 보안이 이슈가 되고 있다. 웹 서비스를 이용하는 어플리케이션은 기존 보안도구를 통한 분석 작업과 모니터링에 관리자의 개입이 많이 요구되었고, 자동화된 방법 중의 하나인 로그를 이용한 분석 방법들은 실시간으로 확인하고 대응 할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 웹 공격 탐지 방법과 시각화 방법들의 개선사항들을 제안한다.
비정상행위 탐지를 위한 프로파일 기술은 침임탐지시스템의 성능 향상을 위한 핵심기술로서, 높은 공격 탐지율과 침입탐지시스템의 수행 시간 단축을 위해 반드시 요구되는 기술이다. 최근 인터넷의 보급과 활성화로 웹 어플리케이션 보안을 위한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 웹 애플리케이션의 개발 언어와 공격 특성을 반영하지 못해 그 효율성이 저하되고 있다. 본 논문에서는 웹 공격 탐지를 위해 연구 되었던 서열정렬 알고리즘을 이용한 웹 공격 탐지의 성능 개선을 위하여 웹 애플리케이션 개발에 주로 사용되는 스크립트파일을 기반으로 한 프로파일 방법을 제안하고 실험 결과를 기술하였다.
본 논문에서는 HTTP 요청, 응답 헤더정보 분석을 통해, 실시간으로 웹 공격을 탐지하는 시각화도구를 제안한다. 공격 탐지기법은 이상, 오용 탐지 기법을 통합한 방식이다. 이상 탐지는 헤더정보의 Refer와 Uri 필드를 이용한 베이지언 분포를 통한 확률 값을 이용하였으며, 오용탐지는 Snort의 공격 시그너쳐의 웹 공격부분을 사용하였다. 공격 탐지 정보의 효율적인 전달을 위해, 시각화를 GUI로 구현하였다. 본 논문에서는 사용자 에이전트의 비정상 행위 감시, 빈도 분석, 공격 에이전트 위치추적을 실시간으로 시각화하여 표현하는 기법을 제안한다.
최근들어 인터넷상에서 디지털 컨텐츠의 보안 방법은 절실해 지고 있는 상황이다. 그 방법으로 가시적인 워터마크를 컨텐츠에 삽입한 경우가 많은데, 이는 원래의 컨텐츠를 훼손시킬 뿐만 아니라 워터마크를 손쉽게 제거가 가능하다. 본 논문에서는 로고 영상을 비가시적인 워터마크로 삽입하고, 이를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들은 이에 대해 뚜렷이 제시한 논문이 없고 이의 필요성이 절실한 상황이다. 실험 결과 제안한 알고리즘이 타당함을 증명하였으며, 향후 이용 가치가 충분히 있는 것으로 판명되었다.
웹 3.0 시대를 맞으면서 인터넷과 PC의 발전은 웹 서비스 이용을 대폭 증가시켰고, 이러한 웹 환경에서 이용자가 인증 절차를 거치지 않고 임의로 접속하는 공격을 방어하기 위한 정보보호 대책이 중요하다. 쿠키는 웹사이트에 접속 시 웹 서버가 한번 발행하면 이후 이용자의 웹페이지 이동마다 인증 절차를 거쳐야 하는 번거로움을 간단하게 하는 편리한 수단이다. 그러나 공격자가 쿠키를 스니핑하여 웹페이지를 새로 고침 하는 공격으로 인증 절차를 우회하여 정상 이용자로 가장하는 위험이 있다. 본 논문은 이용자의 정상 로그인 시의 쿠키 등을 해시 함수로 암호화한 값을 데이터베이스에 저장하였다가 쿠키 재전송 공격이 의심되는 이벤트가 발생하면 현재 웹브라우저의 쿠키 등을 해시 함수로 암호화한 값과 서로 비교함으로써 쿠키 재전송 공격을 탐지하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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