• 정보보호학회지
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• 제26권1호
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• pp.92-98
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• 2016

IT기술이 발달함에 따라서 데이터는 대량화, 다양화 되었다. 그에 따라서 이를 침해하려는 다양한 공격기술들이 등장하고 있다. 특히, 지능형 타깃 지속 공격이라는 APT(Advanced Persistent Threat) 공격은 날로 발전하고 있다. APT공격 중에서도 특히 은닉형 악성코드를 이용한 공격들이 많이 등장하고 있다. 은닉형 악성코드는 사용자가 인식하지 못하도록 보안시스템을 우회하고, 중요 데이터의 수집 및 유출을 위하여 교묘하게 시스템에 숨어들어 악의적인 행위를 하는 형태의 악성코드를 말한다. 이러한 고도화된 악의적인 행위를 하는 악성코드를 탐지하고, 대응하기 위한 기술들은 아직까지 부족한 것이 현실이다. 본 논문에서 대표적인 은닉형 악성코드와 공격사례를 분석하여 이를 대응할 수 있는 방안을 고찰해본다. 또한 이를 통하여 고도화된 공격기술들에 대해 예방하고 대응하는 자료로 활용 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.421-423
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• 2015

인터넷을 통한 악성코드의 확산이 나날이 증가하고 있는 가운데 특정 대상을 목표로 하여 지능적이고 지속적으로 공격하는 Advanced Persistent threat(APT) 공격이 이슈가 되고 있다. APT 공격은 특정 시스템을 목표로 하여 공격하기 때문에, 실제 공격이 성공 했을 시에는 그 피해가 더 치명적일 수 있다. 본 논문에서는 APT공격의 정의를 살펴보며, 최근에 발생하는 일반적인 APT 공격의 형태와 그 대응 방안에 대해 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.770-773
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• 2012

특정 기업 및 국가를 대상으로 하는 APT(Advanced Persistent Threat)공격의 경우 특정 시스템을 겨냥하여 제작되기 때문에 기존의 시그니처 기반의 악성코드 탐지 방식으로는 해당 악성코드를 탐지할 수 없다. 따라서 알려지지 않은 악성코드를 탐지할 수 있는 행위 기반의 악성코드 탐지 방식이 최근 이슈화되었다. 본 논문에서는 연구되고 있는 행위 분석 기반의 악성코드 탐지 방식들을 분석함으로써 향후 행위 기반 악성코드 탐지 기술 개발 및 연구에 기여하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.717-723
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• 2019

Smart systems and services aim to facilitate growing urban populations and their prospects of virtual-real social behaviors, gig economies, factory automation, knowledge-based workforce, integrated societies, modern living, among many more. To satisfy these objectives, smart systems and services must comprises of a complex set of features such as security, ease of use and user friendliness, manageability, scalability, adaptivity, intelligent behavior, and personalization. Recently, artificial intelligence (AI) is realized as a data-driven technology to provide an efficient knowledge representation, semantic modeling, and can support a cognitive behavior aspect of the system. In this paper, an integration of AI with the smart systems and services is presented to mitigate the existing challenges. Several novel researches work in terms of frameworks, architectures, paradigms, and algorithms are discussed to provide possible solutions against the existing challenges in the AI-based smart systems and services. Such novel research works involve efficient shape image retrieval, speech signal processing, dynamic thermal rating, advanced persistent threat tactics, user authentication, and so on.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.177-179
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• 2020

최근의 사이버 침해 사고는 공격 대상을 지정하여 지속적으로 공격을 시도하는 APT(Advanced Persistent Threat)와 랜섬웨어(Ransomware) 공격이 주를 이룬다. APT 공격은 dirve by download 를 통하여 의도하지 않은 파일의 다운로드를 유도하고, 다운로드 된 파일은 역통신채널을 만들어 내부 데이터를 외부로 유출하는 방식으로 공격에 사용되는 악성 파일이 사용자 모르게 다운로드 되어 실행된다. 랜섬웨어는 스피어 피싱 (Spear-phishing) 과 같은 사회공학기법을 이용하여 신뢰 된 출처로 유장 된 파일을 실행하도록 하여 주요 파일들을 암호화 한다. 때문에 사용자와 공격자 사이 네트워크 중간에 위치한 패킷 기반의 보안 장비들은 사용자에 의해 다운로드 되는 파일들을 선제적으로 식별하고, 차단하여 침해 확산을 방지 할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 네트워크 패킷 레벨에서 알려진 악성파일을 식별하고 실시간 차단하는 방안에 대하여 연구하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.215-223
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• 2019

최근의 사이버 공격 위협 트렌드는 기업 또는 개인의 중요 정보 자산을 탈취하기 위해 기술적으로 광범위하게 해킹을 시도하는 방법과, 인간의 심리학적 요인을 겨냥한 사회공학(social engineering) 해킹 기법이 복합적으로 활용되는 '지능형 지속 위협 공격(APT)' 이 주를 이루고 있다. APT 공격 기법 중 가장 보편적으로 활용되는 스피어 피싱(spear phishing)은 약 90% 이상이 APT공격의 핵심 요소로 활용되며, 쉬우면서도 강력한 효과를 내는 해킹 기법으로 잘 알려져 있다. 사이버 보안 위협 방어를 위한 기존 선행 연구는 주로 기술적, 정책적 측면에 국한하여 접근하고 있다. 그러나 지능화된 해킹 공격에 맞서 선제적으로 대응하기 위해서는 사회공학 측면에서 기존과는 다른 관점의 연구가 필요하다. 본 논문은 스피어피싱 공격 사례를 중심으로 인간의 성격 유형(DISC)과 사이버 보안 위협간의 상호 연관성을 분석하고, 기존의 틀을 깨는 새로운 관점의 보안 위협 대응 방안에 대해 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2067-2072
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• 2016

최근 기존 정보보호시스템을 우회하는 공격 기법의 발달로 사용자가 인식하지 못하는 형태의 정보자산에 대한 지속적인 공격으로 위협이 되고 있다. 이는 기존 시스템의 단일 대응이 어려운 APT 공격, 우회접근공격 및 암호화 패킷에 대한 공격 등에 대한 침해예측 시도에 대한 즉각적인 대응을 지원하고 공격지표 위주의 방어 전략으로 정보보호 시스템에 대한 지속적인 모니터링의 수행이 요구되고 있다. 본 논문에서는 지능형지속위협 공격경로차단을 위해 정보자산에 대한 업무영향평가를 통한 예방통제로 중요한 자산 식별하고 위험을 미리 제거하기 위하여 취약성 분석, 위험분석을 통한 정보통제 정책을 수립하고 서버접근에 대한 내 외부 우회네트워크 통제, 암호화통신 감시를 통해 탐지통제를 수립하고 백업과 복구를 통해 연계 제어된 교정통제를 하여 지능화된 침해대응 할 수 있도록 중앙집중식 지능형 정보보호시스템을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.52-60
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• 2024

APT (Advanced Persistent Threat) attack is a dangerous, targeted attack form with clear targets. APT attack campaigns have huge consequences. Therefore, the problem of researching and developing the APT attack detection solution is very urgent and necessary nowadays. On the other hand, no matter how advanced the APT attack, it has clear processes and lifecycles. Taking advantage of this point, security experts recommend that could develop APT attack detection solutions for each of their life cycles and processes. In APT attacks, hackers often use phishing techniques to perform attacks and steal data. If this attack and phishing phase is detected, the entire APT attack campaign will be crash. Therefore, it is necessary to research and deploy technology and solutions that could detect early the APT attack when it is in the stages of attacking and stealing data. This paper proposes an APT attack detection framework based on the Network traffic analysis technique using open-source tools and deep learning models. This research focuses on analyzing Network traffic into different components, then finds ways to extract abnormal behaviors on those components, and finally uses deep learning algorithms to classify Network traffic based on the extracted abnormal behaviors. The abnormal behavior analysis process is presented in detail in section III.A of the paper. The APT attack detection method based on Network traffic is presented in section III.B of this paper. Finally, the experimental process of the proposal is performed in section IV of the paper.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권2호
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• pp.65-73
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• 2014

An overall responding security-centered framework is necessary required for infringement accidents, failures, and cyber threats. On the other hand, the correspondence structures of existing administrative, technical, physical security have weakness in a system responding to complex attacks because each step is performed independently. This study will recognize all internal and external users as a potentially threatening element. To perform connectivity analysis regarding an action, an intelligent convergence security framework and road map is suggested. A suggested convergence security framework was constructed to be independent of an automatic framework, such as the conventional single solution for the priority defense system of APT of the latest attack type, which makes continuous reputational attacks to achieve its goals. This study suggested the next generation convergence security framework to have preemptive responses, possibly against an APT attack, consisting of the following five hierarchical layers: domain security, domain connection, action visibility, action control, and convergence correspondence. In the domain, the connection layer suggests a security instruction and direction in the domains of administrative, physical and technical security. The domain security layer has consistency of status information among the security domain. A visibility layer of an intelligent attack action consists of data gathering, comparison and decision cycle. The action control layer is a layer that controls the visibility action. Finally, the convergence corresponding layer suggests a corresponding system of before and after an APT attack. The administrative security domain had a security design based on organization, rule, process, and paper information. The physical security domain is designed to separate into a control layer and facility according to the threats of the control impossible and control possible. Each domain action executes visible and control steps, and is designed to have flexibility regarding security environmental changes. In this study, the framework to address an APT attack and load map will be used as an infrastructure corresponding to the next generation security.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.1-9
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• 2022

최근 IoT 및 휴대용 통신 단말에 각종 서비스가 연동되면서 해당 디바이스의 보안 취약점을 악용한 사이버 공격이 급증하고 있다. 특히 지능형 지속위협(APT) 공격을 통해 대단위 네트워크 환경에서 이기종 형태의 디바이스를 대상으로 한 사이버 공격이 급증하고 있다. 따라서 침해사고 발생시 대응 체계의 유효성을 향상시키기 위해서는 위협 분석 및 탐지 성능이 향상되도록 수집된 아티팩트 데이터에 대한 데이터 보완(Data Enrichment) 메커니즘을 적용할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 침해사고 분석을 위해 수집된 아티팩트를 대상으로 기존의 사고관리 프레임워크에서 수행하는 데이터 보완 공통 요소를 분석하여 실제 시스템에 적용 가능한 특징 요소를 도출하고, 이를 토대로 개선된 사고분석 프레임워크 프로토타입 구조를 제시하였으며 도출된 데이터 보완 확장 요소의 적합도를 검증하였다. 이를 통해 이기종 디바이스로부터 수집된 아티팩트를 대상으로 사이버 침해사고 분석 시 탐지 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.