The nuclear supply chain attack surface is a large, complex network of interconnected stakeholders and activities. The global economy has widened and deepened the supply chain, resulting in larger numbers of geographically dispersed locations and increased difficulty ensuring the authenticity and security of critical digital assets. Although the nuclear industry has made significant strides in securing facilities from cyber-attacks, the supply chain remains vulnerable. This paper discusses supply chain threats and vulnerabilities that are often overlooked in nuclear cyber supply chain risk analysis. A novel supply chain cyber-attack surface diagram is provided to assist with enumeration of risks and to examine the complex issues surrounding the requirements for securing hardware, firmware, software, and system information throughout the entire supply chain lifecycle. This supply chain cyber-attack surface diagram provides a dashboard that security practitioners and researchers can use to identify gaps in current cyber supply chain practices and develop new risk-informed, cyber supply chain tools and processes.
In this paper, we propose an approach to apply network-based moving target defense into Internet of Things (IoT) networks. The IoT is a technology that provides the high interconnectivity of things like electronic devices. However, cyber security risks are expected to increase as the interconnectivity of such devices increases. One recent study demonstrated a man-in-the-middle attack in the statically configured IoT network. In recent years, a new approach to cyber security, called the moving target defense, has emerged as a potential solution to the challenge of static systems. The approach continuously changes system's attack surface to prevent attacks. After analyzing IPv4 / IPv6-based moving target defense schemes and IoT network-related technologies, we present our approach in terms of addressing systems, address mutation techniques, communication models, network configuration, and node mobility. In addition, we summarize the direction of future research in relation to the proposed approach.
The need for cyber resilience is increasingly important in our technology-dependent society where computing devices and data have been, and will continue to be, the target of cyber-attackers, particularly advanced persistent threat (APT) and nation-state/sponsored actors. APT and nation-state/sponsored actors tend to be more sophisticated, having access to significantly more resources and time to facilitate their attacks, which in most cases are not financially driven (unlike typical cyber-criminals). For example, such threat actors often utilize a broad range of attack vectors, cyber and/or physical, and constantly evolve their attack tactics. Thus, having up-to-date and detailed information of APT's tactics, techniques, and procedures (TTPs) facilitates the design of effective defense strategies as the focus of this paper. Specifically, we posit the importance of taxonomies in categorizing cyber-attacks. Note, however, that existing information about APT attack campaigns is fragmented across practitioner, government (including intelligence/classified), and academic publications, and existing taxonomies generally have a narrow scope (e.g., to a limited number of APT campaigns). Therefore, in this paper, we leverage the Cyber Kill Chain (CKC) model to "decompose" any complex attack and identify the relevant characteristics of such attacks. We then comprehensively analyze more than 40 APT campaigns disclosed before 2018 to build our taxonomy. Such taxonomy can facilitate incident response and cyber threat hunting by aiding in understanding of the potential attacks to organizations as well as which attacks may surface. In addition, the taxonomy can allow national security and intelligence agencies and businesses to share their analysis of ongoing, sensitive APT campaigns without the need to disclose detailed information about the campaigns. It can also notify future security policies and mitigation strategy formulation.
본 논문에서는 보호대상 서버 네트워크에 디코이 트랩을 통한 공격 표면 확장의 적용 방법을 제안한다. 보호대상 서버 네트워크는 많은 수의 디코이들과 보호대상 서버로 구성되며, 각 보호대상 서버는 Hidden Tunner Networking이라는 네트워크 기반 이동 표적 방어 기법에 따라 IP 주소와 포트 번호를 변이한다. 이동 표적 방어는 공격을 막기 위하여 지속적으로 시스템의 공격 표면을 변경하는 사이버 보안에서의 새로운 접근방법이다. 공격 표면 확장은 공격을 막기 위해 디코이와 디코이 그룹을 활용하는 접근방법이다. 제안하는 방법에서는 공격자가 디코이 트랩에서 공격자의 모든 시간과 노력을 허비하도록 커스텀 체인과 RETURN 타켓을 사용하여 보호대상 서버의 NAT 테이블을 수정한다. 본 논문에서는 제안하는 방법이 적용되기 전과 후에 보호대상 서버 네트워크에서의 공격자 성공률을 수식으로 계산한다. 제안하는 방법은 보호대상 서버가 공격자에 의해 식별되고 공격당할 확률을 현저히 줄일 것으로 기대된다.
The digitization of ship environments has increased the risk of cyberattacks on ships. The smartization and automation of ships are also likely to result in cyber threats. The International Maritime Organization (IMO) has discussed the establishment of regulations at the autonomous level and has revised existing agreements by dividing autonomous ships into four stages, where stages 1 and 2 are for sailors who are boarding ships while stages 3 and 4 are for those not boarding ships. In this study, the level of a smart ship was classified into LEVELs (LVs) 1 to 3 based on the autonomous levels specified by the IMO. Furthermore, a risk assessment for smart ships at various LVs in different risk scenarios was conducted The cyber threats and vulnerabilities of smart ships were analyzed by dividing them into administrative, physical, and technical security; and mitigation measures for each security area were derived. A total of 22 cyber threats were identified for the cyber asset (target system). We inferred that the higher the level of a smart ship, the greater the hyper connectivity and the remote access to operational technology systems; consequently, the greater the attack surface. Therefore, it is necessary to apply mitigation measures using technical security controls in environments with high-level smart ships.
오늘날 자동차 산업의 화두 중 하나는 자율주행차량이다. 국제자동차기술자협회(SAE International)가 정의한 레벨 3이상을 달성하기 위해서는 자율주행 기술과 커넥티드 기술의 조화가 필수적이다. 현재의 차량은 자율주행과 같은 새로운 기능을 가지게 됨에 따라 전장 부품의 수뿐 만 아니라 소프트웨어의 양과 복잡성도 늘어났다. 이로 인해 공격 표면(Attack surface)이 확대되고, 소프트웨어에 내재된 보안 취약점도 늘어나고 있다. 실제로 커넥티드 기능을 가진 차량의 보안 취약점을 악용하여 차량을 강제 제어할 수 있음이 연구자들에 의해 증명되기도 했다. 하지만 차량에 적용 되어야 하는 필수적인 보안 요구 사항은 정의되어 있지 않는 것이 현실이다. 본 논문에서는 실제 공격 및 취약점 사례를 바탕으로 차량내부네트워크(In-Vehicle Network)에 존재하는 자산을 식별하고, 위협을 도출하였다. 또한 보안요구사항을 정의 하였고, 위험 분석을 통해 사이버 보안으로 인한 안전 문제를 최소화하기 위한 필수 보안 요구 사항을 도출하였다.
최근 국방 기술의 발전은 인공지능이 탑재된 드론과 같은 첨단 자산의 도입으로 디지털화되고 있다. 이러한 자산들은 산업용 사물 인터넷, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등의 현대 정보기술과 통합되어 국방 영역의 혁신을 촉진하고 있다. 그러나 해당 기술의 융합이 사이버 위협의 전이 가능성을 증가시키고 있으며, 이는 국방 자산의 취약성을 증가시키는 문제로 대두되고 있다. 현재의 사이버 보안 방법론들이 단일 자산의 취약점에 중점을 두는 반면, 임무 수행을 위해서는 다양한 군사 자산들의 상호 연동이 필요하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 인식하고, 임무 기반의 자산 관리 및 평가 방법론을 제시한다. 이는 임무 수행에 중요한 자산을 식별하고, 사이버 보안 측면에서의 취약점을 분석하여 국방 부문의 사이버 보안성 강화를 목표로 한다. 본 논문에서는 임무를 수행하기 위한 기능과 자산 간의 연계분석을 통해 임무 종속성을 분류하며, 임무에 영향을 미치는 자산을 식별 및 분류하는 방안을 제안한다. 또한, 공격 시나리오를 통해 핵심 자산 식별 사례연구를 수행했다.
IT 기술이 급속히 발전하는 현대 초연결 환경은 네트워크 장비들이 다양해지고 네트워크 구성이 복잡해짐에 따라 사이버 공격자가 침투경로로 활용될 수 있는 공격표면(attack surface) 또한 증가하게 되었다. 이러한 환경에서 사이버 공격을 원천적으로 방어하기 위해 공격표면을 변이하는 MTD(Moving Target Defense) 기술이 연구되고 있다. 그중에 네트워크를 통해 공격이 시작됨에 따라 주요 속성 네트워크 주소를 변이하는 기술이 있으나, 대부분 운용환경이 기존 고정 IP 기반으로 운용되기 때문에 주소변이 기술이 기존 네트워크 보호체계 내에 적용되었을 때 어떠한 영향이 있는지 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기존 네트워크 보호체계에서 네트워크 주소변이 기술이 적용되었을 때의 영향성을 연구하였고 연구 결과로서 네트워크 보호체계의 주요 시스템인 방화벽, NAC, IPS와 네트워크 주소변이 기술이 동시 적용되었을 때 운용 측면에서 고려해야 할 요소를 도출하였다. 또한 사이버 대응체계 내에서 네트워크 분석시스템과의 연동성을 위해 네트워크 주소변이 기술에서 관리해야하는 요소를 제안하였다.
운전자의 안전성 및 편의성을 향상시키기 위하여, 최근 자동차에는 다수의 전자제어장치가 탑재되고 있다. 전자제어장치들은 차량의 상태를 서로 공유하기 위하여 일반적으로 CAN 통신 프로토콜을 이용하여 통신한다. 현대의 자동차는 안전성 및 편의성과 관련된 최첨단 서비스를 제공하고 있지만, 사이버보안 위협에 대한 Attack Surface가 증가하는 문제점이 있다. 자동차 해킹의 경우에는 운전자 생명과 직접적 영향이 있기 때문에, 이에 대응하기 위한 자동차 보안 기술 개발은 매우 중요하다. 차량용 침입탐지 기술은 자동차 해킹에 대응하기 위해 연구되고 있는 가장 대표적인 자동차 보안 기술 중 하나지만, 현재 제품화 가능한 수준의 차량용 침입 탐지 기술은 모두 주기 메시지에 대한 침입 탐지 여부만 분석이 가능하고 주기 메시지와 이벤트 메시지가 혼합된 형태인 PE (Periodic-and-on-Event) 메시지에 대해서는 분석이 어렵다. 본 논문에서는 PE 메시지를 이용하여 자동차 내부 네트워크에 침입하는 공격자 유형을 분류하고 이를 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 그리고 실제 차량에서 제안하는 기법을 우리의 공격자 모델에서 평가한 결과 0%의 FPR과 FNR을 보여준다.
최근 사물인터넷과 다양한 웨어러블 기기들이 등장하면서 인터넷 기술은 보다 편리하게 정보를 얻고 업무를 수행하는데 기여하고 있으나 인터넷이 다양한 부분에 이용되면서 공격에 노출되는 Attack Surface 지점이 증가하고 있으며 개인정보 획득, 위조, 사이버 테러 등 부당한 이익을 취하기 위한 목적의 네트워크 침입 시도 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 네트워크에서 발생하는 트래픽에서 비정상적인 행동을 분류하기 위한 희소클래스의 분류 성능을 개선하는 특징선택을 제안한다. UNSW-NB15 데이터셋은 다른 클래스에 비해 상대적으로 적은 인스턴스를 가지는 희소클래스 불균형 문제가 발생하며 이를 제거하기 위해 언더샘플링 방법을 사용한다. 학습 알고리즘으로 SVM, k-NN 및 decision tree를 사용하고 훈련과 검증을 통하여 탐지 정확도와 RMSE가 우수한 조합의 서브셋들을 추출한다. 서브셋들은 래퍼 기반의 실험을 통해 재현률 98%이상의 유효성을 입증하였으며 DT_PSO 방법이 가장 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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