최근 경제적 이윤을 목적으로 한 해킹조직들이 국가 주요 웹사이트 및 포털사이트, 금융 관련 웹사이트 등을 해킹하여 국가적 혼란을 야기 시키거나 해킹한 웹사이트에 악성코드를 설치함으로서 해당 웹사이트를 접속하는 행위만으로도 악성코드에 감염되는 이른바 'Drive by Download' 공격이 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 이러한 웹사이트를 공격목표로 하는 사이버 위협에 대한 대응방안으로 웹사이트 위 변조 탐지 시스템이 주목을 받고 있으며, 국내에서는 국가사이버안전센터(NCSC)를 중심으로 분야별 사이버 보안을 담당하는 부문 보안관제센터에서 해당 시스템을 구축 운영하고 있다. 그러나 기존 위 변조 탐지기술의 대부분은 위 변조 탐지 시간이 오래 걸리고 오탐율 또한 높기 때문에, 신속성 및 정확성이 중요한 보안관제 분야에서는 직접적 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문은 웹사이트 위 변조 탐지시스템의 오탐률을 최소화하고 실시간 보안관제에 활용하기 위해 이미지 및 코드 분석기반의 웹사이트 위 변조 탐지 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 웹크롤러에 의해 비교검증의 대상이 되는 정보만을 수집하고 정규화를 통해 위 변조 판별에 영향을 미치는 이미지 및 코드를 추출하여 유사도를 분석하고 이를 시각화함으로서 보안관제요원의 직관적인 탐지 및 웹사이트 위 변조에 대한 신속성 및 정확성을 향상하는데 목적을 둔다.
오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.
인터넷 기반의 사이버 공격의 형태가 다양해지고 복잡해지면서 공격자를 탐지하고 신속하게 대응하는 것이 점차 어려워지고 있다. 또한, 기존의 네트워크 보안 메커니즘이 지엽적인 영역에서 방어적인 대응에 치중하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 다양한 사이버 공격에 쉽게 대응할 수 있고, 보안 영역 간의 협력을 통해 공격자를 추적하고 고립화할 수 있는 능동적인 대응이 가능한 새로운 네트워크 보안 구조를 제안하고자 한다. 제안된 보안 구조는 능동 네트워크 상에서 능동 패킷 기술을 이용하여 위조 IP 공격이나 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격 등을 효과적으로 대응하는 것이 가능하다. 제안된 보안 구조를 기반으로 설계된 능동 보안 관리 시스템은 보안 영역 내에서 능동보안노드와 능동보안관리서버로 구성되며, 다양한 보안 영역 내의 능동보안관리 시스템 간의 협업을 통해 기존의 사이버 공격 대응 방식보다 능동적으로 대응할 수 있다. 능동보안관리 시스템의 적용가능성을 검증하기 위해 테스트베드를 구축하여 실험하였고, 실험 결과를 분석한다.
중국의 해커가 제3국으로 한국IP를 우회 접속하여 전자상거래사이트를 해킹하여, 대포계좌로 금융피해를 입히는 한 침해사고가 났었다. 7.7 DDoS공격은 국가의 주요사이트를 마비시킨 해커의 공격사건이었다. 본 논문에서는 해커의 침해사고와 DDoS공격에 취약점 분석을 한다. 해커의 공격에 대한 전조 증상 및 공격 연관성 분석을 통하여 실시간으로 Red, Orange, Yellow, Green에 속하는 위험등급을 나눈다. 해커에 대한 블랙리스트를 작성하여 실시간으로 공격을 차단 방어하는 보안공조시스템을 연구한다. 침해사고 후 패킷에 대한 역추적과 탐지를 통해 포렌식 자료를 생성하고 법정에서 책임소재의 증거로 확정하는 연구를 하여 국가 침해사고 대응과 포렌식 기술 발전에 기여한다.
미래의 4차원 교전 개념은 항공기, 수상함, 잠수함 및 육상기지로부터 미사일에 의한 동시다발적인 원거리 정밀 공격능력으로 특징지어지는 위협특성과 함정자체의 센서와 무기의 능력향상으로 인한 전투공간의 확대에서 비롯된다고 볼수 있습니다. 그러나 이러한 전장환경의 변화는 표적의 조기탐지 및 식별, 전투공간 확대로 인해 그 수량이 폭발적으로 증가되는 정보의 처리, 제한된 함정자원을 활용하여 자함의 생존성을 극대화시켜야 하는 문제를 야기시키게 되었으며, 이와 같은 문제를 해결하고자 제시된 대안이 통합 전투체계의 개발인 것입니다
본 연구에서는 TCP Connection을 유지하는 Stepping Stone 형태의 공격을 역추적하기 위해 사용되는 패킷 워터마크를 검출하는 시스템의 구현에 대해서 기술하고 있다. 본 연구에서 사용한 패킷 워터마크는 Sleepy Watermark Tracing(SWT)에서 사용한 virtual null string 형태의 워터마크를 사용하였으며, 이러한 워터마크의 효율적인 탐지 및 분석하는 방법을 설계 구현하였다. 본 연구의 의의는 패킷 워터마크 검출 시스템의 실제 구현을 통하여 TCP Connection Traceback 형태의 침입자 역추적 시스템에 활용할 수 있다는 것이다.
본 논문은 금융투자업계에 대한 보안관제 정책을 기준으로 업계가 공동이용 가능한 통합보안관제시스템이 구축 가능하도록 금융투자회사들이 구축 운용하고 있는 보안인프라를 비롯한 전산망의 보안관제를 위한 적용 기술과 운용체계 등을 조사하고, 이를 토대로 외부로부터 공격에 대비한 모니터링, 침입탐지 및 실시간 방어 등의 기능이 적절하게 수행되고 업계 차원의 종합적이고 체계적인 관리가 가능한 통합보안관제시스템 모델과 운영방안을 제시하고자 한다.
실제 대규모 네트워크에서 사이버 공격으로 인한 보안시스템의 성능을 검증하기는 어렵다. 일반적으로 새로운 보안시스템이나 공격기법은 시뮬레이션을 통해 검증을 한다. 본 논문에서는 보안시스템 및 공격기법을 시뮬레이션 하기 위해 SSFNet을 사용하였다. SSFNet은 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템이면서, 대규모 네트워크를 쉽게 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 보안시스템이나 패킷을 조작할 수 있는 API를 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 보안 시스템으로 주로 사용하고 있는 방화벽과 IPS 클래스를 개발하여 SSFNet 구성요소로 추가하였다. 방화벽은 패킷 필터링 기반 보안 방화벽 시스템을 모델링하였다. IPS는 탐지 기능과 이상 패킷에 대한 드롭 기능을 가지고 있다. 확장된 SSFNet내에 네트워크를 모델링하여 방화벽과 IPS의 기능을 검증하였다. 방화벽은 패킷의 주소와 포트의 규칙을 통해 패킷을 차단하였다. 그리고 라우터에 기술된 IPS의 로그화면을 통해 패킷의 상태와 이상 패킷이 차단되는 것을 확인하였다.
NAC(Network Access Control)는 운영체제 보안 패치 미 적용 혹은 AV(Anti-Virus)미설치 컴퓨터 등 웜의 공격대상이 되어 내부망에 바이러스를 유포하는 엔드 포인트 사용자 보안에 대한 솔루션으로 개발되었다. 현재 시장에 상용화된 NAC 제품들이 경우 연결 전 보안기능(pre-connect)기술들은 많이 발전되어 있으나, 정상적인 인증을 통해 연결된 이후에 발생하는 위협을 탐지하는 위협 관리 기능(post-connect)이 대체적으로 부족한 상태이며, 이에 따라 Zero-day 공격, 악성코드 감염 등으로 NAC 사용자들이 지속적으로 피해를 입고 있는 상황이다. 본 논문에서는 이러한 post-connect단계에서의 문제점을 해결하고자 기존에 사용되던 단말에 대한 인증과 정책 위반 여부 검사 외에 각 단말이 발생시키는 트래픽 정보와 Agent를 통해 획득한 각 단말의 정보, 그리고 Network Scanner에서 획득한 Open Port와 네트워크 구성 변경 정보를 활용하여 정상 Behavior profile을 생성하고 이를 기반으로 악성코드 감염 시스템을 탐지하는 시스템을 제안한다.
Switched Network는 Shared Network 에 비해서 스니핑에 안전하다. 하지만 비교우위일뿐 절대적으로 스니핑에 안전한 것은 아니다. 이미 Switched Network 상에서 스니핑을 할 수 있는 공격툴들이 많이 소개되어 있다. 본 논문에서는 Switched Network 상에서 ARP(Address Resolution Protocol) 스푸핑을 통한 ARP 캐시 오염을 통하여 스니핑이 가능한 시나리오를 기술한다. 이러한 시나리오를 탐지하기 위한 기존의 방법은 DHCP와 같은 동적인 환경이 포함된 경우 False Positive 를 자주 발생시키기 때문에 문제가 된다. 여기에서는 이러한 False Positive를 줄인 탐지 방법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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