• 한국IT서비스학회지
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• 제21권5호
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• pp.65-79
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• 2022

The smart factory has spread to small and mid-size enterprises (SMEs) under the leadership of the government. Smart factory consists of a work area, an operation management area, and an industrial control system (ICS) area. However, each site is combined with the IT system for reasons such as the convenience of work. As a result, various breaches could occur due to the weakness of the IT system. This study seeks to discover the items and vulnerabilities that SMEs who have difficulties in information security due to technology limitations, human resources, and budget should first diagnose and check. First, to compare the existing domestic and foreign smart factory vulnerability classification systems and improve the current classification system, the latest smart factory vulnerability information is collected from NVD, CISA, and OWASP. Then, significant keywords are extracted from pre-processing, co-occurrence network analysis is performed, and the relationship between each keyword and vulnerability is discovered. Finally, the improvement points of the classification system are derived by mapping it to the existing classification system. Therefore, configuration and maintenance, communication and network, and software development were the items to be diagnosed and checked first, and vulnerabilities were denial of service (DoS), lack of integrity checking for communications, inadequate authentication, privileges, and access control in software in descending order of importance.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권6호
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• pp.1689-1705
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• 2023

To deal with the potential XSS vulnerabilities in the source code of the power communication network, an XSS vulnerability detection method combining the static analysis method with the dynamic testing method is proposed. The static analysis method aims to analyze the structure and content of the source code. We construct a set of feature expressions to match malignant content and set a "variable conversion" method to analyze the data flow of the code that implements interactive functions. The static analysis method explores the vulnerabilities existing in the source code structure and code content. Dynamic testing aims to simulate network attacks to reflect whether there are vulnerabilities in web pages. We construct many attack vectors and implemented the test in the Selenium tool. Due to the combination of the two analysis methods, XSS vulnerability discovery research could be conducted from two aspects: "white-box testing" and "black-box testing". Tests show that this method can effectively detect XSS vulnerabilities in the source code of the power communication network.

• 융합보안논문지
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• 제22권3호
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• pp.19-24
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• 2022

메타버스는 '가상', '초월' 등을 뜻하는 영어 단어 '메타'(Meta)와 우주를 뜻하는 '유니버스'(Universe)의 합성어로, 현실세계와 같은 사회·경제·문화 활동이 이뤄지는 3차원의 가상세계를 가리킨다. 메타버스는 가상현실(VR, 컴퓨터로 만들어 놓은 가상의 세계에서 사람이 실제와 같은 체험을 할 수 있도록 하는 최첨단 기술)보다 한 단계 더 진화한 개념으로, 아바타를 활용해 단지 게임이나 가상현실을 즐기는 데 그치지 않고 실제 현실과 같은 사회·문화적 활동을 할 수 있다는 특징이 있다. 하지만, 이에 대한 보안 이슈가 많아 발생하고 있어 사이버보안 안전성 여부를 확인할 필요가 있다. 본 논문은 메타버스 환경에서 발생할 수 있는 사이버보안의 위협과 취약점을 분석하여 안전성을 확인 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.48-60
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• 2024

With the exponential growth of satellite data utilization, machine learning has become pivotal in enhancing innovation and cybersecurity in satellite systems. This paper investigates the role of machine learning techniques in identifying and mitigating vulnerabilities and code smells within satellite software. We explore satellite system architecture and survey applications like vulnerability analysis, source code refactoring, and security flaw detection, emphasizing feature extraction methodologies such as Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG). We present practical examples of feature extraction and training models using machine learning techniques like Random Forests, Support Vector Machines, and Gradient Boosting. Additionally, we review open-access satellite datasets and address prevalent code smells through systematic refactoring solutions. By integrating continuous code review and refactoring into satellite software development, this research aims to improve maintainability, scalability, and cybersecurity, providing novel insights for the advancement of satellite software development and security. The value of this paper lies in its focus on addressing the identification of vulnerabilities and resolution of code smells in satellite software. In terms of the authors' contributions, we detail methods for applying machine learning to identify potential vulnerabilities and code smells in satellite software. Furthermore, the study presents techniques for feature extraction and model training, utilizing Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG) to extract relevant features for machine learning training. Regarding the results, we discuss the analysis of vulnerabilities, the identification of code smells, maintenance, and security enhancement through practical examples. This underscores the significant improvement in the maintainability and scalability of satellite software through continuous code review and refactoring.

• 융합보안논문지
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• 제4권2호
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• pp.27-34
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• 2004

최근 인터넷 사용의 급격한 증가와 정보통신기술의 급속한 발전은 컴퓨터 보안상의 문제점을 노출하고 있고 이로 인한 피해가 심각한 수준으로 다가오고 있다. 안전한 시스템 접속에 관한 많은 연구가 보고 되고 있지만, 일반적으로 공격자들은 순수 공격 기술이나 네트워크 구성의 결함을 이용하기 보다는 시스템 상에서 구동 중인 프로그램들, 특히 서비스를 위한 프로세스들이 개발 당시에 가지는 근본적인 취약성을 이용한다. 따라서 보안 관리자들은 공격에 이용되는 취약성을 보완하기 위해 보안 패치 작업등 많은 노력과 시간을 투자해야만 하며, 동시에 개발자들 또한 노출된 프로그램의 취약성에 대한 계속된 프로그램 수정 작업으로 부담이 커지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 안전한 소스코드의 작성을 위하여 프로그램 개발 시 침해의 가능성을 가지는 취약성 함수들을 조사 및 분석을 연구 목표로 하였다. 이를 위하여 소스코드 수준에서 잠재할 수 있는 표준 C 함수에 관련된 취약성과 Win32 API 함수의 취약성에 대하여 분석하고, 그 결과를 기반으로 소스 코드의 취약성을 검사하기 위한 자동화 도구를 개발하였다.

• 한국사이버테러정보전학회:학술대회논문집
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• 한국사이버테러정보전학회 2004년도 제1회 춘계학술발표대회
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• pp.3-8
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• 2004

최근의 침해 사례를 보면 공격자들이 순수 공격 기술이나 네트워크 구성의 결함을 이용하기 보다는 시스템 상에서 구동 중인 프로그램들, 특히 서비스를 위한 프로세스들이 개발 당시에 가지는 근본적인 취약성을 이용한다. 따라서 보안 관리자들은 공격에 이용되는 취약성을 보완하기 위해 많은 노력과 시간을 투자해야만 하며, 동시에 개발자들 또한 계속된 프로그램 수정 작업으로 인한 부담이 커지고 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 우선적으로 소스 코드 내에 잠재되어 있는 취약한 함수들에 대한 분석이 있어야 한다. 본 논문에서는 프로그램의 표준 C 함수에 관련된 취약성과 Win32 API 함수의 취약성에 대하여 분석하고, 그 결과를 기반으로 소스 코드의 취약성을 검사하기 위한 자동화 도구를 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1449-1461
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• 2018

소프트웨어 취약점의 수가 해마다 증가함에 따라 소프트웨어에 대한 공격 역시 많이 발생하고 있다. 이에 따라 보안 관리자는 소프트웨어에 대한 취약점을 파악하고 패치 해야 한다. 그러나 모든 취약점에 대한 패치는 현실적으로 어렵기 때문에 패치의 우선순위를 정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 NIST(National Institute of Standards and Technology)에서 제공하는 취약점 자체 정보와 더불어, 공격 패턴이나 취약점을 유발하는 약점에 대한 영향을 추가적으로 고려하여 취약점의 위험도 평가 척도를 확장한 스코어링 시스템을 제안하였다. 제안하는 스코어링 시스템은 CWSS의 평가 척도를 기반으로 확장했으며, 어느 기업에서나 용이하게 사용할 수 있도록 공개된 취약점 정보만을 활용하였다. 이 논문에서 실험을 통해 제안한 자동화된 시스템을 소프트웨어 취약점에 적용함으로써, 공격 패턴과 약점에 의한 영향을 고려한 확장 평가 척도가 유의미한 값을 보이는 것을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.243-253
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• 2022

최근 국가 기반시설에 대한 사이버 공격이 지속해서 발생하고 있다. 이에 따라 ICS-CERT 취약점이 작년보다 두 배 이상이 증가하는 등 원자력 시설 등의 산업제어시스템에 대한 취약점이 날로 증가하고 있다. 대부분의 제어시스템 운영자는 미국의 ICS-CERT에서 제공하는 산업제어시스템 취약점 정보원을 바탕으로 취약점 대응 방안을 수립한다. 그러나 ICS-CERT는 연관된 모든 취약점 정보를 포함하지 않으며, 국내 제조사 제품에 대한 취약점을 제공하지 않아 이를 국내 제어시스템 보안에 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 CVE, CWE, ICS-CERT, CPE 등의 공개된 취약점 관련 정보를 활용하여 제어시스템의 자산에 존재 가능한 취약점을 발견하고 향후 발생 가능한 취약점을 예측할 수 있는 방안을 제안하며, 이를 국내 주요 제어시스템 정보에 적용해보았다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.45-52
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• 2020

소스 코드의 보안 취약점을 탐지하는 전통적인 방법은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 만약 보안 취약점 유형들에 대한 좋은 품질의 데이터가 있다면, 이와 머신러닝 기술을 활용해 효과적으로 문제를 해결할 수 있을 것이다. 이에 본 논문은 정적 프로그램 분석에 머신러닝 기술을 활용하여 소스 코드에서 보안 취약점을 탐지하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 가능성을 보인다. 메소드 단위의 코드 조각의 의미를 해석하여 메소드의 이름을 예측하는 code2vec 모델을 사용하고, 모델을 생성하고 검증 및 평가를 하기 위한 데이터로 흔히 발생할 수 있는 보안 취약점을 모아놓은 Juliet Test Suite를 사용하였다. 모델 평가 결과 약 97.3%의 정밀도와 약 98.6%의 재현율로 매우 희망적인 결과를 확인하였고 오픈 소스 프로젝트의 취약점을 탐지함으로써 가능성을 보였다. 향후 연구를 통해 다른 취약점 유형과 다양한 언어로 작성된 소스 코드에 대해서 대응함으로써 기존의 분석 도구들을 대체할 수 있을 것이다.

• ETRI Journal
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• 제31권5호
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• pp.554-564
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• 2009

In information security and network management, attacks based on vulnerabilities have grown in importance. Malicious attackers break into hosts using a variety of techniques. The most common method is to exploit known vulnerabilities. Although patches have long been available for vulnerabilities, system administrators have generally been reluctant to patch their hosts immediately because they perceive the patches to be annoying and complex. To solve these problems, we propose a security vulnerability evaluation and patch framework called PKG-VUL, which evaluates the software installed on hosts to decide whether the hosts are vulnerable and then applies patches to vulnerable hosts. All these operations are accomplished by the widely used simple network management protocol (SNMP). Therefore, system administrators can easily manage their vulnerable hosts through PKG-VUL included in the SNMP-based network management systems as a module. The evaluation results demonstrate the applicability of PKG-VUL and its performance in terms of devised criteria.