본 논문에서는 스마트그리드나 AMI, Zigbee 기반 홈네트워크와 같은 대표적인 IT 융합 환경 상에서 그 환경을 구성하는 주요 디바이스들에 대하여 내부에 존재하는 비밀키 값과 같은 중요한 정보를 쉽게 찾아낼 수 있는 효율적인 2차 차분전력분석 기법을 제안한다. 이 기법은 1차 차분전력분석 기법에 대한 공격 방지 기법이 적용된 디바이스에서도 쉽게 그 키 값을 찾아내는 기법으로 먼저 기존의 사전처리함수를 이용한 2차 차분전력분석 공격 기법을 실제로 구현하여 성능을 분석하고 이후 마스킹이 적용된 알고리즘에 대하여 더 강화된 사전처리함수를 제안한다. 그리고 제안한 사전처리함수를 이용하여 2차 CPA 공격을 수행하고 그 결과를 분석함으로 마스킹 대응 기법에 대한 2차 차분전력분석 공격이 IT융합 보안 기술 분야에 있어 매우 위협적인 공격임을 실험적으로 검증한다.
부채널을 이용한 충돌 쌍 공격은 부채널 신호를 통해 동일한 비밀 중간 값을 확인하고, 이를 이용하여 암호 알고리즘의 비밀정보를 복원한다. CHES 2011에서 Clavier 등은 Blacklist를 활용하여 기존보다 적은 수의 평문으로 충돌 쌍 공격을 수행하였다. 하지만 Blacklist를 활용한 구체적인 방법 또는 수행 알고리즘에 대한 언급이 없고 단지 사용된 평문의 수치만 소개하였다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 충돌 쌍 공격을 위한 구체적인 방법을 소개한다. 우선 Blacklist를 활용할 수 있도록 기본적인 개념 및 용어, 표기법을 정의했으며, 이를 바탕으로 여러 가지 기법들을 제안했다. 또한 설계 시 공격 성능에 가장 큰 영향을 주는 사항에 대해 중점적으로 기술하였고, 분석을 통해 좀 더 효율적인 알고리즘을 설계함으로써 성능 향상을 꾀하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 컴퓨터가 네트워크로 상호 연결된 프로세서 시스템이다. 하지만, 기존의 보안 유지 방법은 정성적 탐지 및 대응책으로 공격이 발생한 이후 대응에만 치중하여 능동적 차원의 보안 유지 방법에 대한 연구가 부족하다. 따라서, 본 논문은 정량적인 분석을 통해 범용적 인프라의 개선뿐만 아니라 특정 인프라 공격에 대해서 탐지 및 데응할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 이를 위해 시스템의 고정적 요소 정보, 임의의 요소 정보, 공격 유형 모델링을 근간으로 시스템의 보안성을 정량적으로 분석할 수 있도록 생존성에 대한 정의 및 모델링 기법을 사용하였다. 그리고 제안한 기법의 검증을 위해 TCP-SYN 공격과 Code-Red 웜 공격에 대한 생존성 분석을 수행하였다.
본 연구에서는 컴퓨터 사용자가 침해 사실을 직접 확인하기 힘든 중간자 공격에 의한 보안서버의 무효화 공격에 대한 대응법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 현재 존재하는 다양한 유형의 중간자공격에 대해서 기존의 대응방안에 대해 분석한다. 이어서 기존의 연구에서 아직 해결되지 않았으며 본 연구의 제안 기법인 민감 정보 전송 전 세션 상태를 확인하여 비정상 접속이 확인되면 사용자가 민감 정보를 전송하지 못하게 하고, 사용자로 하여금 침해에 대한 경각심을 가질 수 있게 안내페이지로 전환하는 시큐어코딩 기법을 제안한다.
최근, 하드웨어 환경에서 효율적으로 구현이 가능한 DDP, DDO, COS-기반 블록 암호에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 DDP, DDO, COS-기반 블록 암호들은 연관키 공격에 취약한 것으로 드러났다. 12-라운드 블록 암호 SCOS-3는 기제안된 DDP, DDO, COS의 취약점을 제거하기 위해 개발된 COS-기반 블록 암호이다. 본 논문에서는 SCOS-3의 11-라운드 축소 버전에 대한 연관키 차분 공격을 제안한다. 본 논문에서 소개하는 공격은 SCOS-3에 대한 첫 번째 공격이며, $2^{58}$개의 연관키 선택 평문을 이용하여 $2^{117.54}$의 11-라운드 SCOS-3 암호화 연산을 수행하여 11-라운드 SCOS-3의 비밀키를 복구한다. 이를 통해 SCOS-3가 여전히 연관키 공격에 취약함을 알 수 있다.
안드로이드 운영체제는 웹페이지에서 사용자가 입력하는 보안 정보를 가로채는 피싱 공격에 노출되어 있다. 본 논문은 피싱 공격을 가능하게 하는, 두 가지 보안 취약점을 발견하였다. 첫째, always-on-top 기법은 공격 앱이 최상위 화면 위에 투명한 UI를 배치하여 사용자의 입력을 가로챌 수 있게 한다. 둘째, 공격 앱이 웹 브라우저가 현재 방문 중인 웹페이지의 정보를 안드로이드 API를 통해 접근할 수 있다. 본 논문은 이 취약점을 이용하여 웹페이지를 공격하는 기법을 제안한다. 이 기법은 보안 관련 웹페이지 방문을 탐지하고, 이 웹페이지에 입력하는 정보를 탈취한다. 인기 있는 웹사이트를 대상으로 한 실험을 통해 제안된 기법의 정확도와 공격 위험성을 확인하였다.
SDN(Software Defined Networking) has been considered as a new future computer network architecture and DDoS(Distributed Denial of Service) is the biggest threat in the network security. In SDN architecture, we present the technique to defend the DDoS SYN Flooding attack that is one of the DDoS attack method. First, we monitor the Backlog queue in order to reduce the unnecessary monitoring resources. If the Backlog queue of the certain server is occupied over 70%, the sFlow performs packet sampling with the server address as the destination address. To distinguish between the attacker and the normal user, we use the source address. We decide the SYN packet threshold using the remaining Backlog queue that possible to allow the number of connections. If certain sources address send the SYN packet over the threshold, we judge that this address is attacker. The controller will modify the flow table entry to block attack traffics. By using this method, we reduce the resource consumption about the unnecessary monitoring and the protection range is expanded to all switches. The result achieved from our experiment show that we can prevent the SYN Flooding attack before the Backlog queue is fully occupied.
Ascon은 2015년부터 진행되고 있는 NIST 경량암호 공모사업의 최종 라운드 후보 중 하나이며, 해시 모드 Ascon-Hash와 Ascon-Xof를 지원한다. 본 논문에서는 Ascon-Hash의 충돌 공격을 위한 MILP 모델을 개발하고, 해당 모델을 통해 양자 컴퓨팅 환경에서 활용 가능한 차분 경로를 탐색한다. 또한, 탐색한 차분 경로를 이용하여 양자 컴퓨터를 사용할 수 있는 공격자가 3-라운드 Ascon-Hash의 양자 free-start 충돌쌍을 찾을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 본 공격은 Ascon-Hash에 대한 충돌 공격을 양자 컴퓨팅 환경에서 최초로 분석했다는 점에서 유의미하다.
최근 생성 모델이 발전함에 따라 생성 모델을 위협하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 Text-to-Image 모델에 대한 멤버십 추론 공격을 위한 새로운 제안 방법을 소개한다. 기존의 Text-to-Image 모델에 대한 멤버십 추론 공격은 쿼리 이미지의 caption으로 단일 이미지를 생성하여 멤버십을 추론하였다. 반면, 본 논문은 Textual Inversion을 통해 쿼리 이미지에 personalization된 임베딩을 사용하고, Adversarial Prompt 생성 방법으로 여러 장의 이미지를 효과적으로 생성하는 멤버십 추론 공격을 제안한다. 또한, Text-to-Image 모델 중 주목받고 있는 Stable Diffusion 모델에 대한 멤버십 추론 공격을 최초로 진행하였으며, 최대 1.00의 Accuracy를 달성한다.
DoS/DDoS공격과 웜 공격으로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 그 특성상 사전 차단이 어렵기 때문에 정확하고 빠른 탐지에 의한 대처는 공격 탐지 시스템이 갖추어야 할 필수요건이다. 본 논문에서는 SNMP MIB의 다양한 상관관계 분석을 통해 빠르고 정확한 탐지 알고리즘을 제안하고, 이를 적용한 실시간 탐지 시스템을 구현하였다. 공격 탐지 방법은 SNMP MIB의 갱신 주기를 이용하여 공격 탐지 시점을 결정하는 단계와 수신된 패킷의 상위 계층 전달률, 수신된 패킷에 대한 응답률, 그리고 폐기된 패킷 개수와 같은MIB 정보간의 상관 관계를 이용하여 공격의 징후를 판단하는 단계, 프로토콜 별 상세 분석을 통하여 공격 유무 탐지 및 공격 유형 분류를 수행하는 단계로 구성된다. 제안한 탐지 방법은 빠른 탐지로 발생되는 시스템 부하와 관리를 위한 소비 트래픽의 증가 문제를 효율적으로 해결하여 다수의 탐지 대상 시스템의 관리가 가능하며, 빠르고 정확하게 공격의 유무를 탐지하고 공격 유형을 분류해 낼 수 있어 공격에 대한 신속한 대처가 가능해 질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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