• 융합보안논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.77-84
• /
• 2012

폐쇄적으로 구축되었던 제어망이 최근 업무 상 편의 또는 대외 기관과의 협력 필요 등으로 외부와 연동되면서, 일반적인 네트워크 환경과 유사하게 변화하고 있다. 그리고 개방형 운영체제, 프로그램 및 프로토콜 등을 사용하는 제어망 환경은 기존에 알려진 보안 취약점을 그대로 갖고 있으며, 제어 시스템의 취약점과 관련한 공격 기법이 발달하는 등의 위험에 직면하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 화이트 리스트 기법을 적용한 이상 징후 탐지를 통해 보안성을 확보하고 위협을 최소화할 수 있는 방안을 제시하였다. 제시된 방법을 통해 업무망, 제어망 및 필드장치 내 트래픽을 모니터링하여 정상적인 데이터만을 수집 및 목록화 할 수 있고, 비정상행위로부터 격리된 상태를 확인하여 위협을 배제시킬 수 있다. 그러나 정상적 비정상적 트래픽 패턴에 대한 오경보가 발생할 수 있으며, 이를 최소화하는 노력도 함께 경주해야 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
• /
• pp.238-240
• /
• 2006

네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제28권4호
• /
• pp.489-497
• /
• 2001

차세대 정보전에서는 자신의 정보 시스템에 대한 침해방지, 복구 등의 수동적인 형태의 보호뿐만 아니라 상대방의 정보 기반구조(Information Infrastructure)에 대한 공격과 같은 적극적인 형태의 보호가 요구된다. 침입이 발생함과 동시에 시스템에 대한 피해를 최소화하고 침입자 추적 등의 즉각적인 대응을 하기 위해 정보보호시스템이 인간의 개입없이 자동적으로 대응하는 기능을 제공할 필요가 있다. 본 논문에서는 자기확장 모니터링 기법과 이를 기반으로 설계된 침입자동대응 모델을 제시한다. 또한 제안된 모델에 의해 설계, 구현된 침입자동대응 시스템인 ARTEMIS(Advanced Realtime Emergency Management Identification System)를 소개한다. 자기보호 기능을 가진 모니터링과 복제를 이용한 자기확장 모니터링은 모니터링 정보수집과 침입자 추적에 대한 공간적인 제약을 최소화하여 침입탐지와 침입자 추적의 정확도를 높인다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.13-20
• /
• 2009

최근 인터넷의 비약적인 발전으로 인하여, 해킹과 바이러스가 빠르게 퍼지고 있다. 이러한 역기능에 대응하기 위하여, 방화벽과 침입탐지시스템 같은 보안시스템이 개발되어 활용되고 있지만, 이러한 기법은 공격에 대한 한계점을 가지고 있어, 해킹 사고는 계속적으로 증가하고 있다. 이에 따라, 악의적 의도를 가진 침입자를 추적할 수 있는 자동화된 실시간 역추적 기법을 적용하여, 해킹 자체의 발생건수를 줄일 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 IP 역추적 시스템을 제안하고자 한다. 역추적을 위하여 ICMP 형태의 역추적 메시지를 구현하고, 로컬 네트워크에 배치되는 에이전트와 관리 네트워크에 배치되는 서버 프레임워크를 설계하고, 능동형 보안시스템을 기반으로 침입자를 추적하고 고립화 하기위한 보안메커니즘을 구현한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.531-540
• /
• 2021

사이버 상의 공격과 범죄가 기하급수적으로 증가와 해킹 공격들이 지능화, 고도화되면서 해킹 공격방법 및 루트가 복자하고 예측 불가능하게 진화하고 있어 실시간으로 범죄 발생을 예측, 예방과 대규모의 지능적인 해킹 공격에 대한 선제적 대응력 강화하기 위해 스스로 학습해 이상 징후를 감시 및 공격을 차단하여 대응하는 인공지능을 활용한 차세대 보안 시스템 구축을 통한 인공지능기반 보안관제 플랫폼 개발 방안을 제시하고자 한다. 인공지능기반 보안관제 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 분석, 차세대 보안체계 운영, 보안체계 관리 등의 기반으로 개발되어야 한다. 빅데이터 기반과 관제시스템, 외부위협정보를 통한 데이터 수집 단계, 수집된 데이터를 전처리 후 정형화시켜 딥러닝 기반 알고리즘을 통해 정·오탐 선별과 이상행위 분석 등을 수행하는 데이터 분석 단계, 분석된 데이터로 통해 예방·관제·대응·분석과 유기적 순환구조의 보안체계를 운영하여 신규위협에 대한 처리범위 및 속도향상을 높이고 정상기반과 비정상행위 식별 등을 강화시키는 차세대 보안체계 운영, 그리고 보안위협 대응 체계 관리, 유해IP 관리, 탐지정책 관리, 보안업무 법제도 관리이다. 이를 통해 방대한 데이터를 통합적으로 분석하고 빠른 시간에 선제적으로 대처가 될 수 있도록 방안을 모색하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.365-375
• /
• 2019

PLC(Programmable Logic Controller)는 안전 지향 제어시스템(safety-critical control system)을 위한 실시간 임베디드 제어 애플리케이션들을 지원하는 고신뢰성의 산업용 디지털 컴퓨터이다. PLC의 실시간 제약조건을 만족시키기 위하여 uC/OS 등의 실시간 운영체제들이 구동되고 있다. PLC들이 산업제어 시스템 등에 널리 보급되고 인터넷에 연결됨에 따라, PLC 시스템을 대상으로 한 사이버 공격들이 증대되고 있다. 본 논문에서는, 통합 개발 환경(IDE)에서 개발된 프로그램이 PLC로 다운로드 되기 전에 실행 코드를 분석하여 취약성을 완화시켜 주는 "실행코드 새니타이저(sanitizer)"를 제안한다. 제안기법은, PLC 프로그램 개발 중에 포함되는 취약한 함수들과 잘못된 메모리 참조를 탐지한다. 이를 위해 취약한 함수 DB 및 이상 포인터 연산과 관련된 코드 패턴들의 DB를 관리한다. 이들 DB를 기반으로, 대상 실행 코드 상에 취약 함수들의 포함 여부 및 포인터 변수의 이상 사용 패턴을 탐지 제거한다. 제안 기법을 구현하고 실험을 통해 그 유효성을 검증하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.9-16
• /
• 2019

본 논문에서는 딥러닝 기술이 인터넷과 연결된 다양한 비즈니스 분야에 새로운 형태의 비즈니스 업무에 활용할 수 있도록 보안에 관한 문제점을 분석하고자 한다. 우선 딥러닝이 비즈니스 영역에 보안 업무를 충분히 수행하기 위해서는 많은 데이터를 가지고 반복적인 학습을 필요하게 된다. 본 논문에서 딥러닝이 안정적인 비즈니스 보안 업무를 완벽하게 수행할 수 있는 학습적 능력을 얻기 위해서는 비정상 IP패킷에 대한 탐지 능력과 정상적인 소프트웨어와 악성코드를 탑재하여 감염 의도를 가지고 접근하는 공격을 탐지해낼 수 있는 인지 능력을 갖추고 있는지를 분석하였다. 이에 본 논문에서는 인공지능의 딥러닝 기술이 시스템에 접근하여 문제의 비즈니스 모델을 안정적으로 수행할 수 있게 하기 위해서는 시스템내의 비정상 데이터를 추출해 내고 시스템 데이터 침해를 구분해 낼 수 있는 수학적 역할의 문제점을 보완하기 위해 새로운 IP에 대한 세션 및 로그 분석을 수행할 수 있도록 보안 엔진이 탑재된 딥러닝 기술을 개발하여 비즈니스 모델에 적용시켜서 취약점을 제거하여 비즈니스 업무 능력을 향상시키도록 문제적 방안을 비교 분석하였다.

• KNOM Review
• /
• 제22권1호
• /
• pp.11-19
• /
• 2019

기술이 발전함에 따라 사용자에게 가해지는 네트워크상의 최신 보안 위협이 늘어나고 있다. 해커가 악의적인 목적을 가지고 산업 또는 기업의 시스템을 공격함으로써 기밀정보가 유출되거나 사이버 테러, 정보 자산의 침해, 금전적인 손해 등의 많은 사회 문제를 야기한다. 복잡하고 다양해지는 위협으로 인해 현 보안 인력만으로 모든 위협을 탐지하고 분석하기에는 역부족인 상황이 되었다. 특히, 365일 24시간으로 돌아가는 산업 기반 시설에서 사용하는 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)는 정적인 데이터를 수집 및 분석하므로, 실시간으로 발생하는 보안 위협에 대해서는 매우 취약하다. 본 논문에서는 실시간으로 시스템의 상태를 모니터링이 가능하고 보안 위협을 탐지하는 강력한 통합 보안 관리 시스템인 SIEM(Security Information and Event Management)에 대해 소개한다. 다음으로 다양한 기업의 SIEM 솔루션들과 오픈 소스로 배포되는 AlienVault 사의 OSSIM(Open Source SIEM) 을 비교분석하고, OSSIM을 이용한 활용 사례와 OSSIM을 활용할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
• /
• pp.133-136
• /
• 2019

차량에서 생성되는 데이터의 가치가 상승함에 따라 데이터 소스와 데이터 내용에 대한 보안 위협 또한 증가하고 있다. 데이터 소스인 차량의 경우에는 운행의 안정성을 보장하고자 블록체인을 결합하려는 시도가 있어왔지만, 무결한 차량 운행 데이터 관리 시스템에 대한 이해 부족으로 데이터 위·변조 등 차량 데이터에 대한 사이버 공격에 적절히 대응하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 수집된 차량 데이터의 무결성을 보장하고 수집된 데이터에 대한 질의가 가능한 블록체인 기반 데이터 베이스 시스템을 제안한다. 본 시스템을 통하여 분산 합의 기반 데이터 무결성 검증, 블록을 구성하는 해시트리의 복제 저장 없이 위·변조된 차량 데이터 검출, 일정 수준의 장애를 허용한 상태 하에서의 질의문 처리 등이 가능해진다. 본 시스템은 높은 공간 효율성과 확장성을 가지며, 수소전기차 공유 업체의 차량 운행 정보를 바탕으로 한 성능 평가 결과 평균적으로 데이터 블록 저장에 4.0 초, 각 블록 검증에 2.4 초, 질의 처리를 위한 합의 과정에 1.3 초가 소요됨을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.39-46
• /
• 2011

본 논문은 다양한 네트워크 보안장비들이 갖는 고유의 보안정책들을 하나의 시스템 내에 단일 알고리즘으로 구현함으로써 네트워크를 기반으로 하는 공격 발생 시 최적의 통합 보안정책에 대한 연구이다. 실험을 위한 정책들은 Firewall, VPN(Virtual Private Network), IDS(Intrusion Detection System), IPS(Intrusion Prevention System)가 갖는 고유의 방어정책을 상호 조합하는 과정을 통해 최적의 보안 시스템을 구현하기 위한 실험을 한다. 또한, 보안정책 설정에 따른 시스템 부하와 빠른 탐지, 신속하고 효율적인 방어를 위한 통합 메커니즘 설계 및 네트워크 인프라 구현 기반을 확보하는데 의의가 있다.