The recent cyber attacks paralyzed several major banking services, broadcasters, and affected the services of a telecommunications provider. Media outlets classified the attack as cyber terror and named it an Advanced Persistant Threat. Although the attack significantly disrupted these services for at least one day, various components used in the attack were not new. Previous major cyber attacks towards targets in South Korea employed more advanced techniques thus causing greater damage. This paper studies the anatomy of the recent 2013.3.20 attack, studies the technical sophistication of the malware and attack vectors used compared with previous attacks.
With the application of digital technology to safety-critical infrastructures, cyber-attacks have emerged as one of the new dangerous threats. In safety-critical infrastructures such as a nuclear power plant (NPP), a cyber-attack could have serious consequences by initiating dangerous events or rendering important safety systems unavailable. Since a cyber-attack is conducted intentionally, numerous possible cases should be considered for developing a cyber security system, such as the attack paths, methods, and potential target systems. Therefore, prior to developing a risk-informed cyber security strategy, the importance of cyber-attacks and significant critical digital assets (CDAs) should be analyzed. In this work, an importance analysis method for cyber-attacks on an NPP was proposed using the probabilistic safety assessment (PSA) method. To develop an importance analysis framework for cyber-attacks, possible cyber-attacks were identified with failure modes, and a PSA model for cyber-attacks was developed. For case studies, the quantitative evaluations of cyber-attack scenarios were performed using the proposed method. By using quantitative importance of cyber-attacks and identifying significant CDAs that must be defended against cyber-attacks, it is possible to develop an efficient and reliable defense strategy against cyber-attacks on NPPs.
As technology advances, the need for enhanced preparedness against cyber-attacks becomes an increasingly critical problem. Therefore, it is imperative to consider various circumstances and to prepare for cyber-attack strategic technology. This paper proposes a method to solve network security problems by applying reinforcement learning to cyber-security. In general, traditional static cyber-security methods have difficulty effectively responding to modern dynamic attack patterns. To address this, we implement cyber-attack scenarios such as 'Tiny Alpha' and 'Small Alpha' and evaluate the performance of various reinforcement learning methods using Network Attack Simulator, which is a cyber-attack simulation environment based on the gymnasium (formerly Open AI gym) interface. In addition, we experimented with different RL algorithms such as value-based methods (Q-Learning, Deep-Q-Network, and Double Deep-Q-Network) and policy-based methods (Actor-Critic). As a result, we observed that value-based methods with discrete action spaces consistently outperformed policy-based methods with continuous action spaces, demonstrating a performance difference ranging from a minimum of 20.9% to a maximum of 53.2%. This result shows that the scheme not only suggests opportunities for enhancing cybersecurity strategies, but also indicates potential applications in cyber-security education and system validation across a large number of domains such as military, government, and corporate sectors.
As the number of systems increases and the network size increases, automated attack prediction systems are urgently needed to respond to cyber attacks. In this study, we developed four types of information gathering sensors for collecting asset and vulnerability information, and developed technology to automatically generate attack graphs and predict attack targets. To improve performance, the attack graph generation method is divided into the reachability calculation process and the vulnerability assignment process. It always keeps up to date by starting calculations whenever asset and vulnerability information changes. In order to improve the accuracy of the attack target prediction, the degree of asset risk and the degree of asset reference are reflected. We refer to CVSS(Common Vulnerability Scoring System) for asset risk, and Google's PageRank algorithm for asset reference. The results of attack target prediction is displayed on the web screen and CyCOP(Cyber Common Operation Picture) to help both analysts and decision makers.
오늘날 인터넷으로 연결된 세상은 그물망처럼 정교해지고 있으며 이러한 환경은 사이버 테러범으로 불리는 사이버 공격자들에게 더없이 좋은 공격 환경을 제공해 주고 있다. 이에 따라 사이버 공격 횟수는 매년 크게 증가하고 있으며 네트워크 모니터링 분야에서는 악성행위 및 사이버 공격트래픽을 찾아내려는 많은 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 사이버 공격트래픽은 매 공격마다 알려지지 않는 새로운 형태의 트래픽이 발생하며 이는 사이버 공격트래픽 탐지를 어렵게 한다. 본 논문에서는 트래픽 데이터를 구성하는 플로우 정보 사이의 연관 관계를 정의하고, 연관성이 높은 플로우를 연쇄적으로 그룹화 하여 사이버 공격트래픽의 발생원을 추적하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 사이버 공격트래픽 발생원 추적방법을 실제로 발생했던 사이버 공격 트래픽에 적용한 결과 신뢰할 만한 수준의 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 현대의 복잡한 사이버 공격을 모사하는 훈련 시나리오를 효과적으로 표현하기 위한 모델인 S-CAFG(Stage-based Cyber Attack Flow Graph)를 제안하고 평가한다. 이 모델은 더 복잡한 시나리오 표현을 위해 기존 그래프 및 트리 모델을 결합하고 stage 노드를 도입했다. 평가는 기존 모델링 기법으로는 표현하기 어려운 시나리오를 제작하고 이를 S-CAFG로 모델링하는 방식으로 진행했다. 평가 결과, S-CAFG는 동시 공격, 부가적 공격, 우회 경로 선택 등 매우 복잡한 공격 시나리오를 효과적으로 표현할 수 있음을 확인했다.
정보통신 환경의 발전으로 인하여 군사 시설의 환경 또한 많은 발전이 이루어지고 있다. 이에 비례하여 사이버 위협도 증가하고 있으며, 특히 기존 시그니처 기반 사이버 방어체계로는 막는 것이 어려운 APT 공격들이 군사 시설 및 국가 기반 시설을 대상으로 빈번하게 이루어지고 있다. 적절한 대응을 위해 공격그룹을 알아내는 것은 중요한 일이지만, 안티 포렌식 등의 방법을 이용해 은밀하게 이루어지는 사이버 공격의 특성상 공격 그룹을 식별하는 것은 매우 어려운 일이다. 과거에는 공격이 탐지된 후, 수집된 다량의 증거들을 바탕으로 보안 전문가가 긴 시간 동안 고도의 분석을 수행해야 공격그룹에 대한 실마리를 겨우 잡을 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 탐지 후 짧은 시간 내에 공격그룹을 분류해낼 수 있는 자동화 기법을 제안하였다. APT 공격의 경우 일반적인 사이버 공격 대비 공격 횟수가 적고 알려진 데이터도 많지 않으며, 시그니처 기반의 사이버 방어 기법을 우회하도록 설계가 되어있으므로, 우회가 어려운 공격 모델 기반의 탐지 기법을 기반으로 알고리즘을 개발하였다. 공격 모델로는 사이버 공격의 많은 부분을 모델링한 MITRE ATT&CK®을 사용하였다. 공격 기술의 범용성을 고려하여 영향성 점수를 설계하고 이를 바탕으로 그룹 유사도 점수를 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 Top-5 정확도 기준 72.62%의 확률로 공격 그룹을 분류함을 알 수 있었다.
사이버공격은 목적 및 의도에 따라 사이버 전쟁, 테러, 범죄 등의 유형으로 분류할 수 있고 해킹 DDoS 선전 등 다양한 전략과 전술이 동원된다. 사이버공격으로 발생한 피해는 경제 사회 군사 및 물리 정보 인식 등 다양한 범주에서 발생하고 공격주체 식별을 위해 통상 IP ID URL 등 사례기반분석이 이용된다. 그러나 최근 사이버공격은 디지털 정보의 조작을 통해 의도와 주체를 은폐하며 클라우드 기반의 사이버환경이 등장함에 따라 공격유형의 분류 및 대응전략 수립이 제한됨에 따라 피해기반분석의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 사이버공격시 발생한 피해를 경제 정치적 관점에서 분석하고 공격의도를 추론함으로써 사이버공격 유형을 분류하고자 한다.
The In the 4th industrial revolution, cyber space will evolve into hyper-connectivity, super-convergence, and super-intelligence due to the development of advanced information and communication technologies, which will connect the nation's core infrastructure into a single network. As applying the 4th industrial revolution technology to the cyber attack technique, it is evolving in an intelligent and sophisticate method. In order to response intelligent cyber attacks, it is difficult to guarantee self-defense in cyberspace by policy-oriented, preplanned-centric and hierarchical cyber response strategies. Therefore, this research aims to propose a situation-flexible & action-oriented cyber response mechanism that can respond flexibly by selecting the most optimal smart security solution according to changes in the cyber attack steps. The proposed cyber response mechanism operates the smart security solutions according to the action-oriented detailed strategies. In addition, artificial intelligence-based decision-making systems are used to select the smart security technology with the best responsiveness.
The major objective of this paper is to perform modeling of cyber attack and defense using vulnerability metrics. To do this, we have attempted command level modeling for realizing an approach of functional level proposed by Nong Ye, and we have defined vulnerability metrics that are able to apply to DEVS(Discrete Event System Specification) and performed modeling of cyber attack and defense using this. Our approach is to show the difference from others in that (i) it is able to analyze behaviors of systems being emerged by interaction between functional elements of network components, (ii) it is able to analyze vulnerability in quantitative manner, and (iii) it is able to establish defense suitably by using the analyzed vulnerability. We examine an example of vulnerability analysis on the cyber attack and defense through case study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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