웹 기반 공격에 대한 대응책으로 계층적 웹 보안 시스템이 있지만 다양한 혼합 및 우회 공격에는 제대로 대응하지 못하는 실정이다. 본 논문은 웹 공격에 의해 발생하는 악성코드 유포, XSS, 웹쉘 생성, URL Spoofing, 개인 정보유출 등의 증상을 HTTP outbound traffic의 감시를 통해 실시간으로 탐지하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안 기법은 다양한 웹 공격에 의해 생성되는 HTML 태그와 Javascript 코드를 분석하여 설정한 시그너처를 outbound traffic과 비교 검색하여 웹 공격을 탐지한다. 실제 침입 환경에서의 검증 분석을 통해, 계층적 보안 시스템과 결합된 제안기법이 우회된 웹 공격에 대한 탐지능력이 탁월함을 보인다.
본 논문에서는 기존의 웹애플리케이션 모니터링 시스템을 기반으로 한 암호화 웹트랜잭션 공격탐지 시스템을 제안한다. 기존의 웹트래픽 보안 시스템들은 클라이언트와 서버간의 암호화 구간인 네트워크 영역에서 암호화된 패킷을 기반으로 공격을 탐지하고 방어하기 때문에 암호화된 웹트래픽에 대한 공격 탐지가 어려웠지만, 웹애플리케이션 모니터링 시스템의 기술을 활용하게 되면 웹애플리케이션 서버의 메모리 내에서 이미 복호화 되어 있는 정보를 바탕으로 다양한 지능적 사이버 공격에 대한 탐지가 가능해 진다. 또한, 애플리케이션 세션 아이디를 통한 사용자 식별이 가능해지기 때문에 IP 변조 공격, 대량의 웹트랜잭션 호출 사용자, DDoS 공격 등 사용자별 통계기반의 탐지도 가능해 진다. 이와 같이 암호화 웹트래픽에 대한 비 암호화 구간에서의 정보 수집 및 탐지를 통하여 암호화 트래픽에 숨어 있는 다양한 지능적 사이버공격에 대한 대응이 가능할 것으로 사료된다.
최근 웹 서비스의 증가와 한께 엘 서비스에 대한 공격과 피 피해 규모는 증가하고 있다. 그러나 웹 서비스에 대한 공격은 다른 인터넷 공격들과 성격이 다르고 그에 대한 연구 또한 부족한 현실이다. 더욱이 기존의 침입 탐지 시스템들도 낄 서비스를 보호하는데 적합하지 않다. 이 연구에서는 먼저 웹 공격들을 공격 발생 원인과 공격 탐지 관점에서 분류하고, 마지막으로 위험성 분석을 통하여 웹 공격들을 분류하였다. 이를 통해 엘 서비스를 보호하기 적합한 웹 서비스 특화된 침입 탐지 시스템을 설계, 개발하는데 도움을 주고자 한다.
최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.
웹 애플리케이션과 웹 기반 정보 시스템의 이용이 증가하면서 웹 애플리케이션 공격도 증가하고 있다. 다양한 웹 공격 중에 사용자에게 큰 손해를 입힐 수 있는 공격으로 최근에 크로스사이트 요청 변조(Cross Site Request Forgery, XSRF) 공격이 대두되고 있다. 하지만 기존에 개발되어 운영되고 있는 애플리케이션에 이런 공격을 막기 위해 보안 기능을 추가하는 것은 기업이나 조직에 많은 비용과 위험을 초래할 수 있다. 이러한 보안 기능을 레거시(legacy) 시스템에 효과적으로 적용하기 위해 관점 지향 프로그래밍(Aspect-Oriented Programming, AOP)에서 제공하는 모듈화의 장점을 이용하여 관심사(concern)를 분리한다. 본 논문에서는 JEE(Java Enterprise Edition) 환경의 시스템에서 관점 지향프로그래밍의 애스펙트(aspect)를 이용하여 크로스사이트요청 변조 공격을 탐지하고 방어하는 접근방법을 제시한다.
인터넷 사용이 보편화됨에 따라 기존의 방화벽만으로는 탐지가 불가능한 웹 서버의 취약점을 이용한 공격이 나날이 증가하고 있다. 그 중에서도 특히 웹 어플리케이션의 프로그래밍 오류를 이용한 침입이 공격 수단의 대부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 취약점을 분석한 후 취약점 발생 부분에 대해 웹 서버 전용으로 로그 분석을 해 주는 실시간 에이저트를 도입하였다. 실시간 에이전트는 공격 패턴을 비교 분석한 후 프로세스 분석기를 통한 결정(decision) 과정을 통해 침입으로 판단되면 해당 접속 프로세스(pid)를 제거한 후 공격 아이피를 차단함으로서 침입을 탐지하는 모델을 제시한다.
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.
웹쉘은 해커가 원격으로 웹 서버에 명령을 내릴 수 있도록 작성한 웹 스크립트 파일이다. 해커는 웹쉘을 이용하여 보안 시스템을 우회, 시스템에 접근하여 파일 수정, 복사, 삭제 등의 시스템 제어를 할 수 있고 웹 소스코드에 악성코드를 설치해 사용자들의 PC를 공격하거나 연결된 데이터베이스의 정보를 유출하는 등 큰 피해를 입힐 수 있다. 웹쉘 공격의 유형은 여러 가지가 있지만 그중 대표적으로 사용되는 PHP, JSP 기반 웹 서버에 대한 공격에 대해 연구하고 이런 유형의 웹쉘 공격에 대한 대응 방법인 웹페이지 관리차원에서의 방법과 개발과정에서의 방법, 그 외 몇 가지 방법을 제안하였다. 이런 대응 방법들을 활용한다면 웹쉘 공격에 의한 피해를 효과적으로 차단할 수 있다.
Nowadays, distributed denial of service (DDoS) attacks on web sites reward attackers financially or politically because our daily lifes tightly depends on web services such as on-line banking, e-mail, and e-commerce. One of DDoS attacks to web servers is called HTTP-GET flood attack which is becoming more serious. Most existing techniques are running on the application layer because these attack packets use legitimate network protocols and HTTP payloads; that is, network-level intrusion detection systems cannot distinguish legitimate HTTP-GET requests and malicious requests. In this paper, we propose a practical detection technique against HTTP-GET flood attacks, based on the access behavior of inline objects in a webpage using NetFlow data. In particular, our proposed scheme is working on the network layer without any application-specific deep packet inspections. We implement the proposed detection technique and evaluate the ability of attack detection on a simple test environment using NetBot attacker. Moreover, we also show that our approach must be applicable to real field by showing the test profile captured on a well-known e-commerce site. The results show that our technique can detect the HTTP-GET flood attack effectively.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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