크래커(Cracker)의 공격으로부터 내부 자원을 보호하기 위한 허니팟 시스템은 크게 두 가지로 구분된다. 하나는 내부 정보자원을 보호하기 위해 크래커의 공격을 유인하는 목적의 허니팟이며, 다른 하나는 방어기법을 연구하기 위해 크래커의 공격을 유도한 후 공격기법을 로그기반으로 수집하는 허니팟이다. 하지만, 최근의 공격은 크래커로 인한 공격보다는 불특정 다수를 공격하기 위해 대량의 악성코드를 통한 공격이 주를 이루고 있다. 따라서, 허니팟의 유형도 변화가 필요하게 되었다. 악성코드에 대한 방어기법을 연구하는 Anti-Virus 연구소에서는 최근의 악성코드 공격으로부터 시스템을 보호하기 위해서는 악성코드를 조기에 수집하는 것이 주요 이슈로 등장하게 되었다. 악성코드 수집을 위한 허니팟은 기존 허니팟과 다른 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 고려하여 개발되어야 한다. 하지만, 악성코드 수집용 허니팟이 필수적으로 갖추어야 할 조건이 정의된 것이 없으며, 개발을 위한 구현 모델이 존재하지 않아, 실제 구축에는 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 고에서는 기존 허니팟과 비교를 통해 악성코드 수집용 허니팟이 갖추어야 할 7대 요구조건을 개발하고, 이를 토대로 기존에 제시된 적이 없는 악성코드 수집용 허니팟 구현 모델을 제안하였다. 또한, 구현 모델을 통해 실제 악성코드 수집용 허니팟을 개발 및 실제 구축하여, 수집 결과와 함께 구축 시 고려사항을 도출하였다. 앞으로, Anti-Virus 연구소들은 본 구현모델과 구현결과, 고려사항을 통해 악성코드 수집용 허니팟을 개발하여, 확산되는 악성코드를 조기에 수집 및 대응함으로써, 1.25 대란, 7.7 DDoS대란과 같이 악성코드로 인해 발생하는 국가적 정보자산 손실을 미연에 방지하는데 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
크래커(Cracker)의 공격으로부터 내부 자원을 보호하기 위한 허니팟 시스템은 크게 두 가지로 구분된다. 하나는 내부 정보자원을 보호하기 위해 크래커의 공격을 유인하는 목적의 허니팟이며, 다른 하나는 방어기법을 연구하기 위해 크래커의 공격을 유도한 후 공격기법을 로그기반으로 수집하는 허니팟이다. 하지만, 최근의 공격은 크래커로 인한 공격보다는 불특정 다수를 공격하기 위해 대량의 악성코드를 통한 공격이 주를 이루고 있다. 따라서, 허니팟의 유형도 변화가 필요하게 되었다. 악성코드에 대한 방어기법을 연구하는 Anti-Virus 연구소에서는 최근의 악성코드 공격으로부터 시스템을 보호하기 위해서는 악성코드를 조기에 수집하는 것이 주요 이슈로 등장하게 되었다. 악성코드 수집을 위한 허니팟은 기존 허니팟과 다른 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 고려하여 개발되어야 한다. 하지만, 악성코드 수집용 허니팟이 필수적으로 갖추어야 할 조건이 정의된 것이 없으며, 개발을 위한 구현 모델이 존재하지 않아, 실제 구축에는 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 고에서는 기존 허니팟과 비교를 통해 악성코드 수집용 허니팟이 갖추어야 할 7 대 요구조건을 개발하고, 이를 토대로 기존에 제시된 적이 없는 악성코드 수집용 허니팟 구현 모델을 제안하였다. Anti-Virus 연구소들은 본 구현모델을 통해 악성코드 수집용 허니팟을 개발하여, 확산되는 악성코드를 조기에 수집 및 대응함으로써, 1.25 대란, 7.7 DDoS 대란과 같이 악성코드로 인해 발생하는 국가적 정보자산 손실을 미연에 방지하는데 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
피싱 공격은 시간이 흐르면서 보다 더 지능적으로 실행되며, 기술적으로 고도화되고 있다. 해커는 지능화된 피싱 공격을 주요 기관의 내부 네트워크 침투를 위해 내부 사용자 컴퓨터를 점령하는 수단으로 이용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 고도화된 피싱 공격으로부터 내부 사용자와 중요 정보를 보호하기 위해 피싱공격 확산방지모델(PMPA : Prevention Model the spreading of Phishing Attack)을 기술하고자 한다. 내부 사용자들은 외부 웹메일 서비스와 내부 메일 서비스를 동시에 사용한다. 따라서 양 구간에서 발생하는 위협 요소를 동시에 식별하기 위해서는 각각의 패킷을 감시하고 저장하여 각각의 항목별로 구조화시켜야 한다. 이는 해커가 내부 사용자를 공격할 때 외부 웹메일 서비스와 내부 메일 서비스 중 어느 한 쪽을 이용하거나 또는 양쪽 모두를 이용할 수 있기 때문이다. 본 연구에서 제시된 모델은 기존에 연구된 메일 서버 중심의 보안구조 설계를 내부 사용자가 접속하는 내부 메일 서비스까지 보호할 수 있도록 확장한 것이며, 프록시 서버를 이용하여 직접 피싱 사이트 접속을 차단하는 것보다 메일 확인 시 해당 사이트를 목록화할 수 있기 때문에 별도의 요청/응답을 위한 대기 시간이 없다는 장점이 있다.
인터넷이 발달함에 따라 다양하고 복잡한 사이버공격들이 등장하기 시작했다. 공격들을 방어하기 위해 네트워크 외부에서 다양한 방식의 탐지 시스템들이 활용되었으나 내부에서 공격자를 탐지하는 시스템 및 연구는 현저히 드물어 내부에 들어온 공격자를 탐지하지 못해 큰 문제를 야기하기도 했다. 이를 해결하고자 공격자의 움직임을 추적하고 탐지하는 내부전파경로 탐지 시스템에 대한 연구가 등장하기 시작했다. 특히 그중에서도 Remote Desktop Protocol(RDP) 내 특징을 추출해 탐지하는 방식은 간편하면서도 매우 좋은 결과를 나타내었다. 하지만 그럼에도 불구하고 이전 연구들은 각 로그온 된 노드들 자체의 영향 및 관계성을 고려하지 않았으며, 제시된 특징 또한 일부 모델에서는 떨어지는 결과를 제공하기도 했다. 또한 왜 그렇게 판단했는지 판단에 대해 설명하지 못한다는 문제점도 존재했다. 이는 결과적으로 모델의 신뢰성 및 견고성 문제를 야기하게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 PageRank 특징을 활용한 RDP기반 내부전파경로 탐지 및 SHAP를 이용한 설명가능한 시스템을 제안한다. 페이지랭크 알고리즘과 여러 통계적인 기법을 활용해 여러 모델에서 활용 가능한 특징들을 생성하고 SHAP을 활용해 모델 예측에 대한 설명을 제공한다. 본 연구에서는 이전 연구에 비해 대부분의 모델에서 더 높은 성능을 보여주는 특징을 생성했고 이를 SHAP을 이용해 효과적으로 증명했다.
현재 개인정보보호법 및 정보보안에 대한 중요한 이슈가 되고 있다. 데이터 유출사고의 약 76%가 외부조직에서 발견되었고, 피해조직의 내부에서 발견된 비율 중 절반 이상이 최종 사용자에 의해 발견되었다. 관제대상과 범위가 주로 네트워크 영역으로 한정되어 있고 외부로부터 유입되는 공격에 대한 모니터링에 집중하는 보안관제 체계가 사고의 원인으로 파악되었다. 즉 내부 PC를 대상으로 하는 공격이나, 패턴기반의 탐지를 우회하는 알려지지 않은 취약점을 이용한 APT공격, 사회공학적 공격 등에는 한계를 보이는 경우이다. 향후 사물인터넷(IoT)의 증가로 인하여 더 많은 취약점 공격과 대량의 비정형 데이터가 증가할 경우 내외부적인 공격에 보안 체계가 더 체계적이고 계층적 방어 보안 모델로 대응해야 한다.
내부 정보 유출 방지체계는 침입탐지시스템이나 방화벽 같은 외부 공격자에 대한 방어 대책으로는 한계가 있어 새로운 정보보호 체계가 필요하다. 본 논문은 내부정보 유통 구조에 내재되어 있는 내부 정보 유출 취약점을 분석하고 이에 대한 대책으로서 새로운 정보보호 모델을 제안하며, 제안된 정보보호 모델을 구현하는 한 방법으로서 DRM 기술을 적용한 정보보호 기술구조를 제안한다.
하나의 물리 망 위에 있는 두 시스템은 상대방의 물리 주소를 알고 있어야만 통신을 할 수 있고. 물리 주소는 통신비용 절감을 위해 ARP를 사용하는 HOST의 ARP cache에 Internet-to-Ethernet Mapping형태로 저장한다. 이러한 ARP cache 구조는 Modification의 많은 취약성을 가진다. 그 중 취약성을 이용한 공격 중 하나인 ARP Redirect Attack은 물리 망 위의 Target Host 패킷이 공격자의 시스템을 통해 게이트웨이까지 가도록 한다. 본 논문은 게이트웨이 및 일반 HOST 시스템으로 구성된 Local Area Network 기반 구조를 내부 공격자 시스템으로부터 다른 내부 시스템의 사용자 정보를 안전하게 게이트웨이까지 보내기 위한 대응 모델을 제안하고자 한다.
센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 구현을 위한 기반 네트워크 중의 하나로 그 중요성이 점차 부각되고 있으며, 네트워크 특성상 보안 기술 또한 기반 기술과 함께 중요하게 인식되고 있다. 현재까지 진행된 센서 네트워크 보안 기술은 암호화에 의존하는 인증 구조나 키 관리 구조에 대한 연구가 주를 이루었다. 그러나 센서 노드는 쉽게 포획이 가능하고 암호화 기술을 사용하는 환경에서도 키가 외부에 노출되기 쉽다. 공격자는 이를 이용하여 합법적인 노드로 가장하여 내부에서 네트워크를 공격할 수 있다. 따라서 네트워크의 보안을 보장하기 위해서는 실행 가능한 내부 공격 및 그 영향에 대한 분석이 필요하며 이를 통해 내부 공격에 대비한 안전한 메커니즘이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 애드 혹 네트워크의 대표적인 라우팅 프로토콜이며, 센서 네트워크에서도 적용 가능한 AODV (Ad-hoc On-Demand Distance Vector) 프로토콜 분석을 통해 라우팅시 가능한 내부 공격을 모델링하고 이를 탐지할 수 있는 메커니즘을 제안하였다. 모델링한 공격은 AODV 프로토콜에서 사용하는 메시지를 변조하여 정상 노드들이 공격자를 통한 경로를 선택하게 만드는 것을 목표로 한다. 이러한 공격은 패킷스니핑 및 선택적 혹은 전 트래픽의 필터링과 변조 공격의 기본이 될 수 있다. 시뮬레이션을 통해 내부 공격이 정상 트래픽에 미치는 영향을 분석하였고, 흡수 정보를 이용한 간단한 탐지 메커니즘을 제안하였다.
딥 러닝 기술의 급속한 발전과 더불어, 이를 활용한 모델들에 대한 보안 위협도 증가하고 있다. 이들 중, 모델의 입출력 데이터를 이용해 내부 구조를 복제하려는 모델 추출 공격은 딥 러닝 모델 훈련에 높은 비용이 필요하다는 점에서 반드시 막아야 할 중요한 위협 중 하나라고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 모델 추출 공격 기법과 이를 방어하기 위한 최신 연구 동향을 종합적으로 조사하고 분석하는 것을 목표로 하며, 또한 이를 통해 현재 존재하는 방어 메커니즘의 효과성을 평가하고, 향후 발전 가능성이 있는 새로운 방어 전략에 대한 통찰력을 제공하고자 한다.
오늘날 기업에서는 업무의 신속성과 내부의 중요 정보 자산의 보호를 위하여 많은 투자를 하고 있다. 하지만 내부 기업 망 전체를 모두 같은 수준의 방어 시스템으로 구축하기에는 많은 예산과 인력을 투입해야 하는 문제가 있다. 본 논문은 분산 관리되는 기업 망에서 공격자가 다른 신뢰 호스트를 이용하여 목표로 하는 시스템을 공격할 때 신뢰 호스트 상호간 정보 교환을 통하여 IP 스푸핑 공격에 대하여 효율적이면서 신속한 대응이 가능하도록 방어 모델을 설계 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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