• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.109-112
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• 2021

매년 슈퍼컴퓨터를 표적으로 공격이 증가하고 있고, 공격의 방식은 날로 진화하고 있다. 슈퍼컴퓨터를 대상으로 하는 공격에 대응하기 위해 기존의 연구는 공격 특성을 분석하여 맞춤형 대책을 제시하거나 분석을 통해 보안 요구사항을 도출하였다. 하지만 연구과정에서 APT life cycle 관점이 반영되지 않으면, 지능형 지속 위협인 APT를 인지 및 대응하기 어려운 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 APT 시나리오 기반의 위협 모델링 분석을 통해 슈퍼컴퓨터 보안 요구사항을 도출 한다.

• 융합보안논문지
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• 제22권1호
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• pp.19-27
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• 2022

ICT 기술의 혁신적인 발전에 따라 해커의 해킹 수법도 정교하고 지능적인 해킹기법으로 진화하고 있다. 이러한 사이버 위협에 대응하기 위한 위협탐지 연구는 주로 해킹 피해 조사분석을 통해 수동적인 방법으로 진행되었으나, 최근에는 사이버 위협정보 수집과 분석의 중요성이 높아지고 있다. 봇 형태의 자동화 프로그램은 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하기 위해 홈페이지를 방문하여 악성코드를 추출하는 다소 능동적인 방법이다. 그러나 이러한 방법도 이미 악성코드가 유포되어 해킹 피해를 받고 있거나, 해킹을 당한 이후에 식별하는 방법이기 때문에 해킹 피해를 예방할 수 없는 한계점이 있다. 따라서, 이러한 한계점을 극복하기 위해 사이버 거점을 식별, 관리하면서 위협정보를 획득 및 분석하여 실질적인 위협을 탐지하는 모델을 제안한다. 이 모델은 방화벽 등의 경계선 외부에서 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하는 적극적이고 능동적인 방법이다. 사이버 거점을 활용하여 위협을 탐지하는 모델을 설계하고 국방 환경에서 유효성을 검증하였다.

• 정보보호학회지
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• 제29권6호
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• pp.75-80
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• 2019

2018년까지 알려진 표적공격 그룹은 꾸준히 증가하여 현재 155개로 2016년 대비 39개가 증가하였고, 침해사고의 평균 체류시간(dwell-time)은 2016년 172일에서 2018년 204일로 32일이 증가하였다. 점점 다양해지고 심화되고 있는 APT(Advanced Persistent Threat)공격에 대응하기 위하여 국내외 기업들의 사이버 위협 인텔리전스(CTI; Cyber Threat Intelligence) 활용이 증가하고 있는 추세이다. 현재 KISA에서는 글로벌 동향에 발맞춰 CTI를 활용할 수 있는 시스템을 개발 중에 있다. 본 논문에서는 효율적인 CTI 활용을 위한 OSINT(Open Source Intelligence)기반 사이버 위협 정보 수집 및 연관관계 표현 시스템을 소개하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1129-1135
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• 2016

2011년 NH농협 전산망마비 사건, 2013년 3.20 사이버테러 및 2015년 12월의 한국수력원자력 원전 중요자료 유출사건이 있었다. 이러한 사이버테러는 해외(북한)에서 조직적이고 장기간의 걸친 고도화된 APT공격(Advanced Persistent Threat Attack)을 감행하여 발생한 사이버테러 사건이다. 하지만, 이러한 APT공격을 방어하기 위한 탁월한 방안은 아직 마련되지 못했다. APT공격은 현재의 관제 방식으로는 방어하기가 힘들다. 본 논문에서는 빅데이터 분석을 통해 APT공격을 예측할 수 있는 방안을 연구한다. 본 연구는 대한민국 3계층 보안관제 체계 중, 정보공유분석센터(ISAC)를 기준으로 하여 빅데이터 분석, APT공격 및 취약점 분석에 대해서 연구와 조사를 한다. 그리고 외부의 블랙리스트 IP 및 DNS Log를 이용한 APT공격 예측 방안의 설계 방법, 그리고 전조현상 분석 방법 및 APT공격에 대한 대응방안에 대해 연구한다.

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8908-8914
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• 2015

인터넷이 지속적으로 성장과 발전을 거듭해가고 있는 이면에는 이를 악용하기 위한 다양한 인터넷 공격들이 발생하고 있다. 초기 인터넷 환경에서는 공격자가 역량과시 및 취미 등으로 인터넷 환경을 악용한 공격이 존재하였지만, 금전적인 이득을 목적으로 각종범죄와 연관된 체계적으로 복잡한 공격들이 발생하고 있다. 최근 들어서 바이러스나 윔과 같은 구조가 단순한 소스 멀티타깃(one source multi-target)의 형태가 존재하였지만, 멀티소스 싱글타깃(multi-source single target)의 형태를 갖는 APT(Advanced Persistent Threat, 지속적인 지능형 공격)으로 사용자들로 하여금 막대한 피해를 입히고 있다. 그러므로 본 논문에서는 Agent 및 관리 시스템은 악성코드 감염을 사전에 예방하는 기능을 고도화하여 사용자의 부정행위를 통한 자료유출을 감시할 수 방지 시스템을 설계 및 구현하였다. 성능평가에서는 감사데이터 생성 여부, 무결성 침해 발생 시 탐지 여부, 정상트래픽 오탐 여부, 프로세스 탐지 및 차단 기능 설정, Agent 정책 적용 가능여부에 대해서 기능을 분석하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1141-1151
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• 2018

APT(Advanced Persistent Threat) 공격에서 감염 호스트와 C&C(Command and Control) 서버 간 통신은 공격 대상의 내부로 침입하기 위한 핵심단계이다. 공격자는 C&C 서버를 통해 다수의 감염 호스트를 제어하고, 침입 및 공격 행위를 지시하는데, 이 단계에서 C&C 서버가 노출되면 공격은 실패할 수 있다. 따라서 최근의 경우 DGA(Domain Generation Algorithm)를 통해 C&C 서버의 DNS를 짧은 시간 간격으로 교체하여 탐지를 어렵게 하고 있다. 특히 하루에도 500만개 이상 새로 등록되는 DNS 전부를 검증하고 탐지하는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 정상 DNS와 DGA를 통해 생성된 DNS(DGA-DNS)의 형태적 유사도(similarity) 분석을 이용한 DGA-DNS 탐지와 이를 통해 APT 공격 징후로 판단하는 모델을 제시하고 유효성을 검증한다.

• 융합보안논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-38
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• 2017

네트워크를 통한 사이버 공격 기법들이 다양화, 고급화 되면서 간단한 규칙 기반의 침입 탐지/방지 시스템으로는 지능형 지속 위협(Advanced Persistent Threat: APT) 공격과 같은 새로운 형태의 공격을 찾아내기가 어렵다. 기존에 알려지지 않은 형태의 공격 방식을 탐지하는 이상행위 탐지(anomaly detection)를 위한 해결책으로 최근 기계학습 기법을 침입탐지 시스템에 도입한 연구들이 많다. 기계학습을 이용하는 경우, 사용하는 특징 집합에 침입탐지 시스템의 효율성과 성능이 크게 좌우된다. 일반적으로, 사용하는 특징이 많을수록 침입탐지 시스템의 정확성은 높아지는 반면 탐지를 위해 소요되는 시간이 많아져 긴급성을 요하는 경우 문제가 된다. 논문은 이러한 두 가지 조건을 동시에 충족하는 특징 집합을 찾고자 다목적 유전자 알고리즘을 제안하고 인공신경망에 기반한 네트워크 침입탐지 시스템을 설계한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 NSL_KDD 데이터를 대상으로 이전에 제안된 방법들과 비교한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.347-363
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• 2019

사람의 DNA가 변하지 않는 것과 같이 사이버상의 악성코드도 변하지 않는 고유의 행위 특징을 갖고 있다. APT(Advanced Persistent Threat) 공격에 대한 방어수단을 사전에 확보하기 위해서는 악성코드의 악성 행위 특징을 추출해야 한다. 이를 위해서는 먼저 악성코드 간의 유사도를 계산하여 유사한 악성코드끼리 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 Windows OS 상에서 동작하는 악성코드 간의 유사도 계산 방법으로 'TF-IDF 코사인 유사도', 'Nilsimsa 유사도', '악성코드 기능 유사도', 'Jaccard 유사도'를 사용해 악성코드의 유형을 예측해보고, 그 결과를 보인다. 실험결과, 유사도 계산 방식마다 악성코드 유형에 따라 예측률의 차이가 매우 컸음을 발견할 수 있었다. 모든 결과에 월등한 정확도를 보인 유사도는 존재하지 않았으나, 본 실험결과를 이용하여 특정 패밀리의 악성코드를 분류할 때 어떤 유사도 계산 방식을 활용하는 것이 상대적으로 유리할지를 결정할 때 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.449-451
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• 2021

엔드포인트를 대상으로 하는 사이버 공격이 표적형, 지능형 공격으로 정교하게 진화하면서 산업용 사물인터넷(IIoT, Industrial Internet of Things)을 겨냥하는 지능형 지속 공격(APT, Advanced Persistent Threat)이 증가하고 있다. APT 공격을 효과적으로 방어하기 위하여 룰 기반으로 악성 행위를 탐지하는 기존의 보안 도구를 결합하고 보완하는 머신러닝 기반의 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR, Endpoint Detection and Response) 솔루션이 주목을 받고 있다. 하지만 범용 EDR 솔루션은 오탐률이 높고, 높은 수준의 분석가가 방대한 양의 경보를 모니터링 및 분석해야 하는 문제점이 존재한다. 따라서, IIoT 특성과 취약성을 반영한 머신러닝 기반의 EDR 솔루션 최적화 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 IIoT 대상의 APT 공격의 흐름과 영향을 분석하고 머신러닝 기반 APT 탐지 EDR 솔루션을 비교 분석한다.