• 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.

• 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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• 제24권6호
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• pp.1263-1269
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• 2014

상용제품에 종속적인 국방 사이버 방호체계 생태계는 APT(Advanced Persistent Threat) 등 지능화된 최근 사이버 공격양상에 더욱 취약할 수 있다. 일반무기체계는 대부분 특정 방위산업체가 양산한 관급제품으로 원천기술 등에 대한 보호가 가능하지만 사이버 방호체계는 대부분 상용제품으로 군을 공격하지 않고 산업체 공격을 통해 군 공격이 직 간접적으로 가능하다. 본 논문에서는 국방 사이버 방호체계를 구축해나가는 생태계에 있어서 적 공격의 가상 시나리오를 분석해보고, 이에 대한 취약성 및 위협성을 평가 및 검증하여 안전한 국방 사이버 방호체계 생태계 구축을 위한 기술적, 정책적 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.158-161
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• 2018

2011년 미국에서 최초로 소개된 후 기존 보안 기술과 다른 새로운 정보시스템 보호 기술로 Moving Target Defense(MTD)가 활발히 연구 되고 있다. MTD는 시스템의 구성 요소들을 뷸규칙적이고 동적으로 변화시켜 공격표면(Attack surface)을 줄임으로써 외부 공격에 대한 보안성을 높인다. 주로 시스템 정보를 수집 및 분석하여 공격하는 보안 위협들에 효과적이며 특히 지능형 지속 보안 위협(Advanced Persistent Threat), 킬 체인(Kill-Chain) 보안에 뛰어난 성능을 기대할 수 있다. 최근 MTD 시스템 구현 및 개발로 상용화가 시작되었으나 MTD 활용을 통해 어느 정도의 보안성 및 효율성을 가지는지에 대한 성능 평가인증, 시험지침 등이 표준화 되어있지 않아 기준이 모호한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 최근 MTD 이슈에 대해 살펴보고 MTD와 연관 되어있는 각 분야에 어떤 평가인증 요구사항들이 있는지 분석한다. 이를 통해 MTD에 어떠한 평가인증 요구사항이 있는지 도출하여 앞으로 MTD 평가인증 표준화 참고 및 활용에 기여 할 수 있을 것으로 전망한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권8호
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• pp.2805-2826
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• 2021

In most cases, the routing policy of networks shows a preference for a static one-to-one mapping of communication pairs to routing paths, which offers adversaries a great advantage to conduct thorough reconnaissance and organize an effective attack in a stress-free manner. With the evolution of network intelligence, some flexible and adaptive routing policies have already proposed to intensify the network defender to turn the situation. Routing mutation is an effective strategy that can invalidate the unvarying nature of routing information that attackers have collected from exploiting the static configuration of the network. However, three constraints execute press on routing mutation deployment in practical: insufficient route mutation space, expensive control costs, and incompatibility. To enhance the availability of route mutation, we propose an OpenFlow-based route mutation technique called Polymorphic Path Transferring (PPT), which adopts a physical and virtual path segment mixed construction technique to enlarge the routing path space for elevating the security of communication. Based on the Markov Decision Process, with considering flows distribution in the network, the PPT adopts an evolution routing path scheduling algorithm with a segment path update strategy, which relieves the press on the overhead of control and incompatibility. Our analysis demonstrates that PPT can secure data delivery in the worst network environment while countering sophisticated attacks in an evasion-free manner (e.g., advanced persistent threat). Case study and experiment results show its effectiveness in proactively defending against targeted attacks and its advantage compared with previous route mutation methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4909-4926
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• 2020

Cyberattacks penetrate the server and perform various malicious acts such as stealing confidential information, destroying systems, and exposing personal information. To achieve this, attackers perform various malicious actions by infecting endpoints and accessing the internal network. However, the current countermeasures are only anti-viruses that operate in a signature or pattern manner, allowing initial unknown attacks. Endpoint Detection and Response (EDR) technology is focused on providing visibility, and strong countermeasures are lacking. If you fail to respond to the initial attack, it is difficult to respond additionally because malicious behavior like Advanced Persistent Threat (APT) attack does not occur immediately, but occurs over a long period of time. In this paper, we propose a technique that detects an unknown attack using an event log without prior knowledge, although the initial response failed with anti-virus. The proposed technology uses a combination of AutoEncoder and 1D CNN (1-Dimention Convolutional Neural Network) based on semi-supervised learning. The experiment trained a dataset collected over a month in a real-world commercial endpoint environment, and tested the data collected over the next month. As a result of the experiment, 37 unknown attacks were detected in the event log collected for one month in the actual commercial endpoint environment, and 26 of them were verified as malicious through VirusTotal (VT). In the future, it is expected that the proposed model will be applied to EDR technology to form a secure endpoint environment and reduce time and labor costs to effectively detect unknown attacks.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.33-41
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• 2023

최근 지능형 지속위협(APT) 공격조직은 국가핵심기술을 보유한 기업이나 기관을 대상으로 다양한 취약점 및 공격기법을 악용해서 랜섬웨어를 유포한 후 금전을 요구하거나 국가적으로 중요한 산업기밀 자료를 절취해서 암시장(다크웹)에 유통시키거나 제3국에 판매 또는 기술격차를 줄이는데 활용하는 등 국가차원의 보안대비가 필요하다. 이 논문에서는 Kimsuky, Lazarus 등 한국을 대상으로 APT 공격으로 산업기밀유출 피해를 입혔던 공격조직의 공격수법을 MITRE ATT&CK 프레임워크로 분석하고, 기업의 보안시스템이 추가적으로 갖추어야 할 사이버 보안관련 관리적, 물리적 및 기술적 보안요구사항 26개를 도출하였다. 또한, 보안 요구사항을 실제 보안업무에 활용할 수 있도록 보안 프레임워크 및 시스템 구성방안도 제안하였다. 이 논문에서 제시한 보안요구 사항은 보안시스템 개발 및 운영자들이 기업의 산업기밀 유출 방지를 위한 보안업무에 활용할 수 있도록 실질적인 방법 및 프레임워크를 제시했으며 향후 이 논문을 기반으로 다양한 APT 공격그룹의 고도화·지능화된 공격을 분석하고 관련 보안대책 연구가 추가적으로 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.1-8
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• 2020

최근 악성코드를 활용한 APT(Advanced Persistent Threat) 공격의 수가 점차 증가하면서 이를 예방하고 탐지하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공격들은 공격이 발생하기 전에 탐지하고 차단하는 것도 중요하지만, 발생 공격 사례 또는 공격 유형에 대한 정확한 분석과 공격 분류를 통해 효과적인 대응을 하는 것 또한 중요하며, 이러한 대응은 해당 공격의 공격 그룹을 분석함으로써 정할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 공격자 그룹의 특징을 파악하고 분석하기 위한 악성코드를 활용한 유전 알고리즘 기반 공격자 그룹 특징 추출 프레임워크를 제안한다. 해당 프레임워크에서는 수집된 악성코드를 디컴파일러와 디셈블러를 통해 관련 코드를 추출하고 코드 분석을 통해 저자와 관련된 정보들을 분석한다. 악성코드에는 해당 코드만이 가지고 있는 고유한 특징들이 존재하며, 이러한 특징들은 곧 해당 악성코드의 작성자 또는 공격자 그룹을 식별할 수 있는 특징이라고 할 수 있다. 따라서 우리는 저자 클러스터링 방법을 통해 바이너리 및 소스 코드에서 추출한 다양한 특징들 중에 특정 악성코드 작성자 그룹만이 가지고 있는 특징들을 선별하고, 정확한 클러스터링 수행을 위해 유전 알고리즘을 적용하여 주요 특징들을 유추한다. 또한 각 악성코드 저자 그룹들이 가지고 있는 특성들을 기반으로 각 그룹들만을 표현할 수 있는 특징들을 찾고 이를 통해 프로필을 작성하여 작성자 그룹이 정확하게 군집화되었는지 확인한다. 본 논문에서는 실험을 통해 유전 알고리즘을 활용하여 저자가 정확히 식별되는 지와 유전 알고리즘을 활용하여 주요 특징 식별이 가능한지를 확인 할 것이다. 실험 결과, 86%의 저자 분류 정확도를 보이는 것을 확인하였고 유전 알고리즘을 통해 추출된 정보들 중에 저자 분석에 사용될 특징들을 선별하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1247-1258
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• 2018

록히드 마틴사(社)에서 제안한 사이버킬체인은 사이버 공격절차를 7단계로 표준화하고, 각 단계별로 적절한 대응방안을 제시함으로써 궁극적으로 공격자가 공격목적을 달성하지 못하도록 하는 사이버작전 수행 간 방어에 대한 방법론을 제공한다. 이와 같은 사이버킬체인 모델을 활용하면 기존의 방법들로는 대응하기 어려웠던 지능형 지속공격(APT)에 보다 효과적인 대응이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 최근의 사이버작전은 목표시스템을 직접 공격하는 기술적 사이버작전보다는 목표시스템 관리자나 사용자의 취약점을 통해 목표시스템을 우회적으로 공격하는 사회공학 사이버작전의 비중이 늘어가고 있는 추세이다. 이런 상황에서 기술적 사이버작전을 방어하기 위한 기존의 사이버킬체인 개념만으로는 사회공학 사이버작전에 효과적으로 대응할 수 없다. 따라서 본 논문에서 우리는 사회공학 사이버 작전에 효과적으로 대응할 수 있는 사회공학 사이버킬체인에 대한 개념을 정립하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.267-279
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• 2017

본 연구는 한 회사에서 실제 업무 중에 있는 임직원들을 대상으로 장기간 여러 차수에 걸쳐 외부 해커들이 공격하는 동일한 경로와 방식으로 피싱(phishing)메일을 발송하고, 차수가 경과됨에 따라 메일 수신자들의 피싱 메일에 대한 식별능력과 대응행동을 측정하였으며, 훈련 간 부가적으로 외부통제 조건을 변화시켜 수신자들의 대응행동이 추가적으로 어떻게 변화되는지를 분석하였다. 분석결과 단발적 훈련보다는 지속적인 훈련이 임직원들의 피싱메일 식별능력과 감염율 감소에 정(+)의 영향을 주고 있음을 확인하였으며, 사회적 이슈나 시기적 이벤트와 연계한 피싱공격에 더 많은 임직원들이 감염이 되며, 감염자에 대한 인사조치와 같은 내부통제정책 강화가 임직원들의 피싱공격 대응행동에 정(+)의 영향을 주고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과에 따라 각 기관이 임직원들의 피싱공격 대응역량 강화를 위한 올바른 훈련방향을 제시하고자 한다.