• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1027-1041
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• 2015

최근, Verizon(2010), 농협(2011), SK컴즈(2011), 그리고 3.20 사이버 테러(2013)와 같이 소중한 정보가 누출되고 자산에 피해가 발생한 후에야 보안 공격을 인지하는 APT (Advanced Persistent Threat) 공격 사례가 증가하고 있다. 이러한 APT 공격을 해결하고자 이상 행위 탐지 기술 관련 연구가 일부 진행되고 있으나, 대부분 알려진 악성 코드의 시그너쳐 기반으로 명백한 이상 행위를 탐지하는데 초점을 맞추고 있어서, 장기간 잠복하며 제로데이 취약점을 이용하고, 새로운 또는 변형된 악성 코드를 일관되게 사용하는 APT 공격에는 취약하여, 미탐율이 굉장히 높은 문제들을 겪고 있다. APT 공격을 탐지하기 위해서는 다양한 소스로부터 장기간에 걸쳐 대규모 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 기술과, 데이터를 수집 즉시 실시간 분석하는 기술, 그리고 개별 공격들 간의 상관(correlation) 분석 기술이 동시에 요구되나, 기존 보안 시스템들은 이러한 복잡한 분석 능력이나 컴퓨팅 파워, 신속성 등이 부족하다. 본 논문에서는 기존 시스템들의 실시간 처리 및 분석 한계를 극복하기 위해, 패스트 데이터 기반 실시간 비정상 행위 탐지 시스템을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.939-946
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• 2013

본 논문에서는 IEC 61850 기반 자동화 변전소 네트워크에서의 이상 징후 탐지를 위한 MMS/GOOSE 패킷 정상행위 프로파일링 방법을 제안한다. 기존에 주로 사용되고 있는 시그니처(signature) 기반의 보안 솔루션은 제로데이(zero-day) 취약점을 이용한 APT 공격에 취약에 취약할 수밖에 없다. 최근 제어시스템 환경에서의 이상 탐지(anomaly detection) 연구가 이뤄지고 있지만, 아직까지 IEC 61850 변전소 환경에서의 이상 탐지에 대한 연구는 잘 알려져 있지 않다. 제안하는 기법은 MMS/GOOSE 패킷에 대한 3가지 전처리(3-phase preprocessing) 방법과 one-class SVM 알고리즘을 이용한 정상 행위 모델링 방법을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 IEC 61850 변전소 네트워크에 대한 APT 공격 대응 솔루션으로 활용될 것을 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.295-311
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• 2023

Cloud computing has evolved significantly, intending to provide users with fast, dependable, and low-cost services. With its development, malicious users have become increasingly capable of attacking both its internal and external security. To ensure the security of cloud services, encryption, authorization, firewalls, and intrusion detection systems have been employed. However, these single monitoring agents, are complex, time-consuming, and they do not detect ransomware and zero-day vulnerabilities on their own. An innovative Record and Replay-based hybrid Honeynet (R2NET) system has been developed to address this issue. Combining honeynet with Record and Replay (RR) technology, the system allows fine-grained analysis by delaying time-consuming analysis to the replay step. In addition, a machine learning algorithm is utilized to cluster the logs of attackers and store them in a database. So, the accessing time for analyzing the attack may be reduced which in turn increases the efficiency of the proposed framework. The R2NET framework is compared with existing methods such as EEHH net, HoneyDoc, Honeynet system, and AHDS. The proposed system achieves 7.60%, 9.78%%, 18.47%, and 31.52% more accuracy than EEHH net, HoneyDoc, Honeynet system, and AHDS methods.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권10호
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• pp.949-964
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• 2012

최근 악성코드 및 바이러스 등으로 사용자 PC가 위협받고 있다. 특히, 제로데이 공격 등 알려지지 않은 공격들이 끊임없이 나오고 있어, 사용자 PC는 더 이상 안전하다고 확신하기 어려운 환경이 되었다. 따라서 인터넷 서비스의 이용에 있어서, 안전성이 보장되지 않은 PC를 이용하는 사용자가 기존의 인증 프로토콜을 이용하여 사용자를 인증할 경우, 인증 정보의 도난 및 중간자 공격 등 다양한 위협을 받을 수 있다. 또한 메모리 해킹등과 같은 공격을 당할 경우, 사용자는 자신의 PC가 감염되었는지 인지하기조차 어려운 상황에 놓이게 된다. 따라서 본 논문은 QR-Code와 통신기능이 가능한 스마트 기기를 활용한 안전한 QR-Login 사용자 인증 프로토콜을 설계하고, 인터넷 서비스 이용 시 중요정보의 안전성 보증을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통하여 사용자는 알려지지 않은 공격으로부터 PC가 위협받는 경우에도 사용자의 중요정보를 보호할 수 있고, 금융거래와 같은 민감한 거래 시에도 안전하게 거래를 할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.287-294
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• 2016

APT(Advanced Persistent Threat)공격은 기관, 기업의 정보통신 설비에 대한 중단 또는 핵심정보의 획득을 목적으로 장기간 IT인프라, 업무환경, 임직원 정보 등의 다양한 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 제로데이 공격, 사회공학적기법 등을 이용하여 공격을 실행한다. 악성 시그니처 탐지 등의 단편적인 사이버 위협대응 방법으로는 APT 공격과 같이 고도화된 사이버 공격에 대응하기 어렵다. 본 논문에서는 APT 공격 대응 방안 중 하나로 이종 시스템 로그(Heterogeneous System Log)를 빅데이터로 활용하고, 패턴기반 탐지 방법과 이상 징후 탐지 방법을 병합하여 사이버 침해시도를 탐지하는 모델을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.667-677
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• 2012

악성코드 유포자들은 웹 어플리케이션 취약점 공격을 이용해 주로 악성코드를 유포한다. 이러한 공격들은 주로 악성링크를 통해 이루어지며, 이를 탐지하고 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 현재의 악성링크 탐지 시스템은 대부분 시그니처 기반이어서 난독화 된 악성링크는 탐지가 거의 불가능하고 알려진 취약점은 백신을 통해 공격을 사전에 방지 할 수 있지만 알려지지 않은 취약점 공격은 사전 방지가 불가능한 실정이다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 기존의 시그니처 기반 탐지 방법을 지양하고 행위기반 탐지 시스템에 관한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 현재 개발된 탐지 시스템은 현실적으로 제약사항이 많아 실제로 활용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하고 탐지 효율을 높일 수 있는 새로운 웹 브라우저 기반 악성행위 탐지 시스템인 WMDS (Web-browser based Malicious behavior Detection System)를 소개 하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.754-762
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• 2010

최근 악성 문서파일이 첨부된 이메일을 특정인에게 발송하여 중요자료를 절취하는 형태의 해킹사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 공격에는 공격 성공률 향상과 바이러스 백신의 탐지회피를 위해 주로 제로데이 취약점이 이용되고 있으며, 적절한 사회공학적 기법이 병행되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 조직으로 유입되는 이메일 첨부 문서파일에 대한 행위기반 악성문서 탐지기술이 적용된 이메일 백신 클라우드 시스템을 제안한다. 이메일에 포함된 문서파일을 추출하여 이메일 백신 클라우드 시스템에 전달하면, 백신 클라우드에서 시그니쳐 기반 분석 및 행위기반 분석을 통해 악성코드 포함 여부를 판단 후 악성코드를 제거한다. 행위분석 과정에서 의도하지 않은 실행파일 생성, 프로세스 실행, 레지스트리 엔트리 접근, 인터넷 접속시도 등이 발견되면 악성문서로 판단하게 된다. 본 논문에서 제시된 이메일 백신 클라우드 시스템은 악성문서 첨부 이메일의 유입을 효과적으로 차단함으로써 중요자료 유출 등의 각종 사이버테러 예방에 도움이 될 것으로 기대 된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.91-98
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• 2010

NAC(Network Access Control)는 운영체제 보안 패치 미 적용 혹은 AV(Anti-Virus)미설치 컴퓨터 등 웜의 공격대상이 되어 내부망에 바이러스를 유포하는 엔드 포인트 사용자 보안에 대한 솔루션으로 개발되었다. 현재 시장에 상용화된 NAC 제품들이 경우 연결 전 보안기능(pre-connect)기술들은 많이 발전되어 있으나, 정상적인 인증을 통해 연결된 이후에 발생하는 위협을 탐지하는 위협 관리 기능(post-connect)이 대체적으로 부족한 상태이며, 이에 따라 Zero-day 공격, 악성코드 감염 등으로 NAC 사용자들이 지속적으로 피해를 입고 있는 상황이다. 본 논문에서는 이러한 post-connect단계에서의 문제점을 해결하고자 기존에 사용되던 단말에 대한 인증과 정책 위반 여부 검사 외에 각 단말이 발생시키는 트래픽 정보와 Agent를 통해 획득한 각 단말의 정보, 그리고 Network Scanner에서 획득한 Open Port와 네트워크 구성 변경 정보를 활용하여 정상 Behavior profile을 생성하고 이를 기반으로 악성코드 감염 시스템을 탐지하는 시스템을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.79-85
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• 2022

이상 탐지는 일반적인 사용자들의 데이터 집합 속에서 비정상적인 데이터 흐름을 파악하여 미리 차단하는 방법이다. 기존에 알려진 방식은 이미 알려진 공격의 시그니처를 활용하여 시그니처 기반으로 공격을 탐지 및 방어하는 방식인데, 이는 오탐율이 낮다는 장점이 있지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서는 매우 취약하다는 점이 문제점이다. 하지만 이상 탐지의 경우엔 오탐율이 높다는 단점이 존재하지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서도 식별하여 탐지 및 차단할 수 있다는 장점이 있어 관련 연구들이 활발해지고 있는 중이다. 본 연구에서는 이 중 이상 탐지 메커니즘에 대해 다뤘다. 앞서 말한 단점인 높은 오탐율을 보완하며 그와 더불어 이상 탐지와 분류를 동시에 수행하는 새로운 메커니즘을 제안한다. 본 연구에서는 여러 알고리즘의 특성을 고려하여 5가지의 구성으로 실험을 진행하였다. 그 결과로 가장 우수한 정확도를 보이는 모델을 본 연구의 결과로 제안하였다. Extra Tree와 Three layer ANN을 동시에 적용하여 공격 여부를 탐지한 후 공격을 분류된 데이터에 대해서는 Extra Tree를 활용하여 공격 유형을 분류하게 된다. 본 연구에서는 NSL-KDD 데이터 세트에 대해서 검증을 진행하였으며, Accuracy는 Normal, Dos, Probe, U2R, R2L에 대하여 각각 99.8%, 99.1%, 98.9%, 98.7%, 97.9%의 결과를 보였다. 본 구성은 다른 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제20권3호
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• pp.21-28
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• 2020

최근 해킹 및 악성코드는 점검 기법이 매우 정교하고 복잡하게 발전하고 있으며, 다양한 분야에서 침해사고가 지속적으로 발생하고 있다. 그 중 정보유출, 시스템 파괴 등에 활용되는 침해사고의 가장 큰 이용 경로는 이메일을 이용한 것으로 확인되고 있다. 특히, 제로데이 취약점과 사회공학적 해킹 기법을 이용한 이메일 APT공격은 과거의 시그니처, 동적분석 탐지만으로는 식별이 매우 어려운 상황이다. 이에 대한 원인을 식별하고 해당 내용을 공유하여 유사한 침해사고에 대해 빠르게 대응하기 위한 침해지표(IOC, Indicators Of Compromise)의 필요성은 지속적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존에 클라이언트단의 침해사고를 수집하기위해 활용되었던 디지털 포렌식 탐지 지표 방식을 활용하여 보안사고의 가장 큰 피해를 유발하는 해킹 메일의 탐지 및 조사 분석 시 필요한 다양한 아티팩트 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다.