현대사회에서 정보통신기술의 발달은 인류에게 많은 기회를 제공하고 있지만, 그 이면에는 사이버 공격으로 인한 막대한 손해도 발생하고 있다. 최근 한국도 사이버 공격의 대상이 되었고, 그 위협의 범위도 점차 확대되고 있다. 특히 북한은 한국을 대상으로 한 적대행위를 지속적으로 자행하고 있으며, 최근에는 국가중요시설 등의 전산망을 공격하는 사이버 공격을 감행하고 있다. 이러한 북한의 사이버 공격 유형으로는 소프트웨어(Software) 측면에서 인터넷 내부를 파괴하거나 조정하는 컴퓨터 바이러스(Virus)와 웜(Worms), 트로이 목마(Trojan Horse), 분산서비스 거부공격(Distributed Denial of Service) 등이 있다. 이를 해결하기 위해 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 첫째, 북한은 사이버 공격을 위하여 일원화된 조직체계를 갖추고 있으므로, 한국도 효과적인 대처를 위해 일원화된 대응조직체제로 전환할 필요성이 있다. 둘째, 소프트웨어 측면의 공격에 체계적으로 대응하기 위해서는 가칭 "사이버테러리즘방지법"의 제정을 적극 검토하여야 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2881-2894
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2018
Cyber attacks are increasing continuously. On average about one million malicious codes appear every day, and attacks are expanding gradually to IT convergence services (e.g. vehicles and television) and social infrastructure (nuclear energy, power, water, etc.), as well as cyberspace. Analysis of large-scale cyber incidents has revealed that most attacks are started by PCs infected with malicious code. This paper proposes a method of detecting an attack IP automatically by analyzing the characteristics of the e-mail transfer path, which cannot be manipulated by the attacker. In particular, we developed a system based on the proposed model, and operated it for more than four months, and then detected 1,750,000 attack IPs by analyzing 22,570,000 spam e-mails in a commercial environment. A detected attack IP can be used to remove spam e-mails by linking it with the cyber removal system, or to block spam e-mails by linking it with the RBL(Real-time Blocking List) system. In addition, the developed system is expected to play a positive role in preventing cyber attacks, as it can detect a large number of attack IPs when linked with the portal site.
최근 운항되고 있는 선박은 전자해도시스템 및 자동위치식별장치 등 다양한 IT, OT 시스템이 사용되고 있어 선박건조와 항해 환경까지 고려한 보안 요소가 요구된다. 하지만, 선박과 조선 ICT 기자재 산업에 관한 사이버보안 연구는 아직 부족한 현실이며, 위협 모델링을 통한 체계적인 방법론이 부족하다. 본 논문에서는 선박 시스템에 접근하는 이해관계자를 고려하여 Data Flow Diagram을 수립하였다. 선박 시스템들의 보안 취약점과 사례들을 수집한 Attack Library를 기반으로 STRIDE 방법론과 Attack Tree를 활용한 위협 모델링을 통해 선박에서 발생 가능한 위협을 식별하고 선박 사이버보안 대책을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 복잡하고 변형된 공격을 탐지할 수 있는 사이버 공격 모델을 위해서 공격 시나리오를 유연하게 표현할 수 있는 능동적인 사이버 공격 트리를 제안하였다. 공격 트리는 네트워크 시스템에 대한 다양한 공격에 대해 보안 대책을 수립할 수 있도록 체계적이고 조직적인 해결책을 제시한다. 기존의 공격 트리는 정점 (${\nu}$), 엣지(${\varepsilon}$) 그리고 조합(${\theta}$)을 이용하여 공격 시나리오를 표현할 수 있다. 그러나 제한적인 애트리뷰트를 인해서 복잡하고 변형된 공격을 표현하기에는 한계가 있다. 우리는 공격 트리 애트리뷰트에 조합 요소와 위협발생확률을 추가하여 기존에 공격 트리가 갖고 있던 한계점을 해결하였다. 우선 조합요소를 강화하여 공격 순서의 모호성을 줄였으며 변형된 공격 표현의 유연성을 향상시켰다. 위협발생확률을 추가하여 자식노드부터 부모노드까지의 공격단계별 위험수준을 알 수 있게 하였다.
현대 ICT 기술의 발달은, 국가와 사회에 인프라를 이용하여 사이버 세계를 구성하고 있다. 사이버 세계에서는 국경이 없다. 세계 각국들은 자국의 이익을 목적으로, 사이버 공격을 수행하고 있다. 사이버 공격을 방어하기 위해서는 사이버 킬체인 전략이 필요하다. 사이버 공격을 방어하거나, 공격책임을 판단하기 위해서는, 공격 원점지의 파악이 중요하다. 공격 원점지에 대한 타격을 하기 위해서는, 전략적인 사이버 킬체인이 필요하다. 본 논문에서는 공격 원점지를 분석하는 연구를 한다. 그리고 공격 원점지 타격을 위한 사이버 킬체인을 분석한다. 공격 원점지 타격을 위한 효율적이고 맞춤형 사이버 킬체인 전략을 연구한다. 사이버 킬체인 전략은 비대칭 전력으로, 핵과 미사일의 위력을 대치할 수 있는 실용적인 전략이 될 것이다.
현대 ICT 기술의 발달은, 국가와 사회에 인프라를 이용하여 사이버 세계를 구성하고 있다. 사이버 세계에서는 국경이 없다. 세계 각국들은 자국의 이익을 목적으로, 사이버 공격을 수행하고 있다. 사이버 공격을 방어하기 위해서는 사이버 킬체인 전략이 필요하다. 사이버 공격을 방어하거나, 공격책임을 판단하기 위해서는, 공격 원점지의 파악이 중요하다. 공격 원점지에 대한 타격을 하기 위해서는, 전략적인 사이버 킬체인이 필요하다. 본 논문에서는 공격 원점지를 분석하는 연구를 한다. 그리고 공격 원점지 타격을 위한 사이버 킬체인을 분석한다. 공격 원점지 타격을 위한 효율적이고 맞춤형 사이버 킬체인 전략을 연구한다. 사이버 킬체인 전략은 비대칭 전력으로, 핵과 미사일의 위력을 대치할 수 있는 실용적인 전략이 될 것이다.
APT cyber attacks have been a problem for over a past decade, but still remain a challenge today as attackers use more sophisticated techniques and the number of objects to be protected increases. 'Cyberattack Tracing System' allows analysts to find undetected attack codes that penetrated and hid in enterprises, and to investigate their lateral movement propagation activities. The enterprise is characterized by multiple networks and mass hosts (PCs/servers). This paper presents a data processing procedure that collects event data, generates a temporally and spatially extended provenance graph and cyberattack tracing paths. In each data process procedure phases, system design considerations are suggested. With reflecting the data processing procedure and the characteristics of enterprise environment, an operational architecture for CyberAttack Tracing System is presented. The operational architecture will be lead to the detailed design of the system.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.159-168
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2021
Detecting cyber-attacks using machine learning or deep learning is being studied and applied widely in network intrusion detection systems. We noticed that the application of deep learning algorithms yielded many good results. However, because each deep learning model has different architecture and characteristics with certain advantages and disadvantages, so those deep learning models are only suitable for specific datasets or features. In this paper, in order to optimize the process of detecting cyber-attacks, we propose the idea of building a new deep learning network model based on the association and combination of individual deep learning models. In particular, based on the architecture of 2 deep learning models: Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short Term Memory (LSTM), we combine them into a combined deep learning network for detecting cyber-attacks based on network traffic. The experimental results in Section IV.D have demonstrated that our proposal using the CNN-LSTM deep learning model for detecting cyber-attacks based on network traffic is completely correct because the results of this model are much better than some individual deep learning models on all measures.
최근 다양한 유형의 사이버공격이 발생하였고 공격의 전략적 목적 및 전술적 수단도 진화하고 있다. 특히 한수원 사이버공격은 해킹과 심리전을 결합시킨 핵티비즘형으로 공격자는 국민을 사이버전에 참여시키려 하였고 기밀정보 공개 및 원전중단 협박으로 정부의 의사결정을 지속적으로 강요하였다. 따라서 본 논문에서는 사이버공격시 효과적 전략결정을 도출하기 위하여 개방형 정책결정모델에 공격지성을 포함시키고 게임이론을 활용하여 연구한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.69-78
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2023
With the global rise of digital data, the uncontrolled quantity of data is susceptible to cyber warfare or cyber attacks. Therefore, it is necessary to improve cyber security systems. This research studies the behavior of malicious acts and uses Higuchi Fractal Dimension (HFD), which is a non-linear mathematical method to examine the intricacy of the behavior of these malicious acts and anomalies within the cyber physical system. The HFD algorithm was tested successfully using synthetic time series network data and validated on real-time network data, producing accurate results. It was found that the highest fractal dimension value was computed from the DoS attack time series data. Furthermore, the difference in the HFD values between the DoS attack data and the normal traffic data was the highest. The malicious network data and the non-malicious network data were successfully classified using the Receiver Operating Characteristics (ROC) method in conjunction with a scaling stationary index that helps to boost the ROC technique in classifying normal and malicious traffic. Hence, the suggested methodology may be utilized to rapidly detect the existence of abnormalities in traffic with the aim of further using other methods of cyber-attack detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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