• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.31-37
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• 2020

본 논문에서는 사이버 전투실험 분석이 가능한 사이버 킬체인 및 MITRE ATT&CK 기반의 시스템 구성 및 분석 방법론을 제안한다. 사이버 킬체인을 기반으로 공격 과정을 모의하고, MITRE ATT&CK를 기반으로 공격 목적 및 구체적인 공격 방법을 적용하여, 실제 발생한 다양한 공격 및 새롭게 등장할 공격에 대한 시스템 위협 분석이 가능하도록 한다. 또한, 현 시스템(AS-IS)과 새로운 대응 시스템이 적용될 경우(TO-BE)에 대한 사이버 공격 및 대응 측면의 효과도 분석을 정량적으로 제시하여, 선제적 방어방책 및 소요 반영을 위한 의사결정에도 활용이 가능하다. 제안하는 시스템 및 방법론의 활용성을 제시하기 위해, 테스트베드 환경에서 프로토타입을 구축하고 사례 연구를 수행하였다. 제안된 방안은 사이버 전투실험의 기술 수준을 높여 사이버전 역량 강화에 기여할 것으로 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.390-399
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• 2022

Cyber security and resilience are phrases that describe safeguards of ICTs (information and communication technologies) from cyber-attacks or mitigations of cyber event impacts. The sole purpose of Risk models are detections, analyses, and handling by considering all relevant perceptions of risks. The current research effort has resulted in the development of a new paradigm for safeguarding services offered online which can be utilized by both service providers and users. customers. However, rather of relying on detailed studies, this approach emphasizes task selection and execution that leads to successful risk treatment outcomes. Modelling intelligent CSGs (Cyber Security Games) using MLTs (machine learning techniques) was the focus of this research. By limiting mission risk, CSGs maximize ability of systems to operate unhindered in cyber environments. The suggested framework's main components are the Threat and Risk models. These models are tailored to meet the special characteristics of online services as well as the cyberspace environment. A risk management procedure is included in the framework. Risk scores are computed by combining probabilities of successful attacks with findings of impact models that predict cyber catastrophe consequences. To assess successful attacks, models emulating defense against threats can be used in topologies. CSGs consider widespread interconnectivity of cyber systems which forces defending all multi-step attack paths. In contrast, attackers just need one of the paths to succeed. CSGs are game-theoretic methods for identifying defense measures and reducing risks for systems and probe for maximum cyber risks using game formulations (MiniMax). To detect the impacts, the attacker player creates an attack tree for each state of the game using a modified Extreme Gradient Boosting Decision Tree (that sees numerous compromises ahead). Based on the findings, the proposed model has a high level of security for the web sources used in the experiment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.27-33
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• 2019

One of serious security threats is a botnet-based attack. A botnet in general consists of numerous bots, which are computing devices with networking function, such as personal computers, smartphones, or tiny IoT sensor devices compromised by malicious codes or attackers. Such botnets can launch various serious cyber-attacks like DDoS attacks, propagating mal-wares, and spreading spam e-mails over the network. To establish a botnet, attackers usually inject malicious URLs into web source codes stealthily by using data hiding methods like Javascript obfuscation techniques to avoid being discovered by traditional security systems such as Firewall, IPS(Intrusion Prevention System) or IDS(Intrusion Detection System). Meanwhile, it is non-trivial work in practice for software developers to manually find such malicious URLs which are hidden in numerous web source codes stored in web servers. In this paper, we propose a security defense system to discover such suspicious, malicious URLs hidden in web source codes, and present experiment results that show its discovery performance. In particular, based on our experiment results, our proposed system discovered 100% of URLs hidden by Javascript encoding obfuscation within sample web source files.

• ETRI Journal
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• 제42권2호
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• pp.205-216
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• 2020

An arbiter physical unclonable function (APUF) has exponential challenge-response pairs and is easy to implement on field-programmable gate arrays (FPGAs). However, modeling attacks based on machine learning have become a serious threat to APUFs. Although the modeling-attack resistance of an MA-APUF has been improved considerably by architecture modifications, the response generation method of an MA-APUF results in low uniqueness. In this study, we demonstrate three design problems regarding the low uniqueness that APUF-based strong PUFs may exhibit, and we present several foundational principles to improve the uniqueness of APUF-based strong PUFs. In particular, an improved MA-APUF design is implemented in an FPGA and evaluated using a well-established experimental setup. Two types of evaluation metrics are used for evaluation and comparison. Furthermore, evolution strategies, logistic regression, and K-junta functions are used to evaluate the security of our design. The experiment results reveal that the uniqueness of our improved MA-APUF is 81.29% (compared with that of the MA-APUF, 13.12%), and the prediction rate is approximately 56% (compared with that of the MA-APUF (60%-80%).

• 정보보호학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.123-133
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• 2018

사이버 물리 시스템(CPS: Cyber-Physical System)은 물리시스템과 사이버시스템이 통합되어 운영되는 시스템을 말한다. CPS는 대상 물리시스템을 안정적으로 운영하기 위해 다수의 센서를 이용하여 끊임없이 물리 대상을 모니터링하고 현재 상태에 따라 액추에이터 제어를 수행한다. 만약 악의적인 공격자가 자신들의 공격을 은닉하기 위해서 센서들의 측정값을 대상으로 위변조 공격을 수행한다면, 수집된 데이터에 기반하여 운영되는 사이버시스템은 현재 물리시스템의 운영 현황을 확인할 수 없게 된다. 이는 자동화 시스템 및 운전원의 대응을 지연시켜 더욱 큰 피해가 발생하게 된다. 점차 정교해지는 타겟형 공격들로부터 CPS를 안전하게 보호하기 위해서는 센서 및 측정값을 대상으로 수행되는 은닉형 공격을 탐지할 수 있는 대응기술을 개발해야 한다. 그러나 다양한 이기종 장치들이 존재하는 CPS에서 실제 현장장치들을 대상으로 취약점을 분석하고 실증하는 과정은 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 CPS 은닉형 공격 탐지 기술의 성능 검증에 활용 가능한 중간자 PLC 실험환경 구축 방안을 제안하고 그 실험결과를 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-12
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• 2005

최근 인터넷을 통한 사이버 총격의 형태가 다양해지고 복잡해지면서 네트워크 침입자를 효과적으로 탐지하고 신속하게 대응하는 것이 어려워지고 있다. 특히, UDP 계열의 DoS, DDoS 공격에서 IP 패킷 내의 근원지 주소를 다른 호스트의 IP로 위조하여 공격하거나, TCP 기반의 우회 연결 공격 등의 경우에서 침입자의 실제 위치를 추적하고 고립화시키는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 TCP 연결 공격과 같은 사이버 공격에 신속히 대응하기 위해 액티브 네트워크에 기반 한 보안 구조를 제안한다. 액티브 네트워크를 이용하여 보안 관리 프레임워크를 설계하고, TCP 기반 네트워크 침입자를 추적하고 고립화하기 위한 보안 메커니즘을 구현한다. 구현된 보안 메커니즘이 공격 시나리오에 따라 동작하는 과정을 실험 환경에서 시험하며, 실험 결과를 분석한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.111-126
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• 2022

과거 물리적 공간에서만 수행되던 작전이 사이버 공간을 포함하는 작전으로 바뀌면서 사이버 공격이 사이버 시스템을 활용한 무기체계에 어떤 영향을 미치는지 분석할 필요가 있다. 이를 위해 사이버와 연계한 물리적 무기체계의 영향을 분석하는 도구를 분석하는 것은 의미가 있을 것이다. 한국군은 물리 무기체계의 영향을 분석한 결과가 담긴 미군 JMEM을 확보해 운용하고 있다. JMEM은 재래식 무기체계에만 적용되어 사이버 무기체계의 영향을 분석하는 것은 불가능하다. 이를 위해 물리전의 MOE와 MOP를 기반으로 사이버 무기체계 효율성 분석을 위한 사이버지수를 산출하였다. 또한, 물리 작전에서 무기체계 효과 매뉴얼로 활용되고 있는 JMEM과 연계하여 사이버 공간에서의 전투 결과와 물리 작전의 효과를 비교 분석하여 임무 영향을 판단할 수 있는 프레임워크를 설계 및 시험하였다. 제안된 프레임워크를 입증하기 위해 국내외 군사 매뉴얼과 선행연구를 통해 작전 시나리오를 분석 및 설계하고 자산을 정의하고 실험을 수행하였다. 실험 결과 사이버 임무 효과 값의 감소가 클수록 물리적 작전에 미치는 영향이 커졌다. 다양한 작전에서 사이버 공격으로 인한 물리적 작전의 영향을 예측하는 데 사용할 수 있으며, 전장의 지휘관이 빠른 결정을 내리는 데 도움이 될 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제22권4호
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• pp.17-24
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• 2022

최근 머신러닝 기반의 사이버 공격 탐지 및 분류 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 높은 수준의 탐지 정확도를 달성하고 있다. 그러나 저 사양 IoT 기기, 대규모의 네트워크 트래픽 등은 IoT 환경에서 머신러닝 기반의 탐지모델 적용을 어렵게 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 국방분야에서도 활용되고 있는 MQTT(Message Queuing Telementry Transport) IoT 프로토콜 환경에서 수집된 데이터세트를 대상으로, 차원축소 기법인 PCA(Principal Component Analysis)와 LightGBM(Light Gradient Boosting Model)을 이용하여 IoT 공격을 효울적으로 탐지 및 분류하는 방안을 제안하였다. 실험을 통해 제안하는 분류모델의 성능을 확인한 결과 원본 데이터세트를 약 15%로 축소하였음에도 원본 전체를 모두 사용한 모델과 거의 유사한 성능을 나타냈으며, 본 논문에서 선정한 4가지 차원축소기법과의 비교 평가에서도 가장 우수한 성능을 나타냈다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1313-1322
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• 2016

최근 인터넷을 통한 공공 기관이나 금융권에 대한 바이러스 및 해킹 공격이 더욱 지능화, 고도화되고 있다. 특히, 지능형 지속 공격인 APT(Advanced Persistent Threat)가 중요한 사이버 위협으로 주목을 받았는데 이러한 APT 공격은 기본적으로 네트워크상에서 악성 코드의 유포를 통해 이루어진다. 본 논문에서는 스마트 제조 산업에서 사용할 수 있도록 네트워크상에서 전송되는 PE(Portable Executable) 파일을 효과적으로 탐지하고 추출하여 악성코드 분석을 효과적으로 할 수 있는 방법을 제안하였다. PE 파일만 고속으로 추출하여 저장하는 기능을 공개 침입 탐지 툴인 Snort의 전처리기단에서 구현한 후 이를 하드웨어 센서 장치에 탑재하여 실험한 결과, 네트워크상에서 전송되는 악성 의심 코드인 PE 파일을 정상적으로 탐지하고 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.35-46
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• 2017

최근 사이버보안에서 악성코드를 이용한 공격은 메일에 악성코드를 첨부하여 이를 사용자가 실행하도록 유도하여 공격을 수행하는 형태가 늘어나고 있다. 특히 문서형태의 파일을 첨부하여 사용자가 쉽게 실행하게 되어 위험하다. 저자 분석은 NLP(Neutral Language Process) 및 텍스트 마이닝 분야에서 연구되어지고 있는 분야이며, 특정 언어로 이루어진 텍스트 문장, 글, 문서를 분석하여 작성한 저자를 분석하는 방법들은 연구하는 분야이다. 공격 메일의 경우 일정 공격자에 의해 작성되어지기 때문에 메일 내용 및 첨부된 문서 파일을 분석하여 해당 저자를 식별하면 정상메일과 더욱 구별된 특징들을 발견할 수 있으며, 탐지 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 기계학습 기반의 스팸메일 탐지 모델에서 사용되는 특징들과 문서의 저자 분석에 사용되는 특징들로부터 공격메일을 분류 및 탐지를 할 수 있는 feature vector 및 이에 적합한 IADA2(Intelligent Attack mail Detection based on Authorship Analysis)탐지 모델을 제안하였다. 단순히 단어 기반의 특징들로 탐지하던 스팸메일 탐지 모델들을 개선하고, n-gram을 적용하여 단어의 시퀀스 특성을 반영한 특징을 추출하였다. 실험결과, 특징의 조합과 특징선택 기법, 적합한 모델들에 따라 성능이 개선됨을 검증할 수 있었으며, 제안하는 모델의 성능의 우수성과 개선 가능성을 확인할 수 있었다.