• 융합보안논문지
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• 제19권1호
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• pp.111-120
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• 2019

사이버공격이 지능화되고 고도화되면서 이를 체계적으로 대응하기 위한 보안관제센터(SOC : Security Operations Center)의 중요성이 높아지고 있고, SOC의 규모와 그 수도 늘어나고 있다. 각 기관 및 조직에서 다양한 사이버보안 표준을 활용하여 업무 절차를 만들어 사용하고 있으나 SOC는 자체 인력보다는 보안관제전문기업과 협업하는 경우가 많아 SOC환경에 맞게 개선이 필요하다. NIST 사이버보안 프레임워크(CSF : Cybersecurity Framework)와 정보보호관리체계 그리고 보안관제전문기업의 업무절차를 비교 분석한 결과 NIST CSF가 보안관제에 적용하기 용이한 프레임워크이나 국내 SOC에 적용하기 위해서는 SOC의 운영 및 관리 부분이 추가적으로 보완될 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 NIST CSF를 참조 모형으로 하여 SOC환경에 필요한 관리적 항목을 도출하였으며 각 항목에 대한 필요성, 중요성, 용이성을 델파이 조사방식으로 검증하고 개선된 사이버보안 프레임워크를 제안하였다.

• 정보보호학회지
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• 제23권6호
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• pp.76-89
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• 2013

최근의 사이버 위협은 공격자에 의해 지속적이고 지능화된 위협으로 진화하고 있다. 이러한 위협은 장기간에 걸쳐 이루어지기 때문에 보안체계를 잘 갖추고 있는 회사라 하더라도 탐지하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 차세대 보안관제 프레임워크의 지향점을 네트워크 가시성 강화, 상황인식 기반 지능형 보안관제, 관련 업무조직과의 정보 통합 및 협업 강화로 제시하고 있으며 구조적, 수집 파싱, 검색 분석, 이상 탐지 등 총 9개 관점에서 이를 지원하는 필요 기술들을 분류하였다. 아울러 침투 경로 및 공격 단계와 내부 자원 간 연관성 분석을 통한 수집 정보 범위 설정, 사례 기반 상관분석 규칙 생성 적용, 정보연동, 업무처리, 컴플라이언스, 조사 분석 등 지원 기능의 연계를 보안관제 모델링의 필요 요소로 도출하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.618-628
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• 2020

본 논문의 목적은 사이버 보안 프레임워크 기반으로 이미 도입되어 개별 운영 중인 각종 보안 솔루션들을 잘 조합하여 새로운 보안 오케스트레이션 서비스 모델을 제안하는 것이다. 현재 다양하고 지능화된 사이버 공격에 대응하고자 각종 단일 보안장비와 이를 통합 관리하는 SIEM과 AI솔루션까지 구축되었다. 그리고, 체계적인 예방과 대응을 위한 사이버보안 프레임워크와 보안 관제센터까지 개소를 하였다. 그러나 현실은 문서중심의 사이버보안 프레임워크와 한정된 보안인력으로 인해 TMS/IPS의 중요한 탐지 이벤트의 단편적인 침해대응의 관제형태를 벗어나기 힘든 상항이다. 이러한 문제점 개선을 위해 본 논문의 모델 기반으로 업무 특성과 취약한 자산 식별을 통해 보호해야 할 관제대상을 선정한 후, SIEM으로 로그 수집을 한다. 자산 정보를 기반으로 위협정보를 통해 사전 예방 방법과 세가지 탐지 전략을 수립했다. AI와 SIEM을 통해 공격 여부를 빠르게 판단하여 방화벽과 IPS에 자동 차단 기능이 연계되었다. 또한, 머신러닝 지도학습을 통해 TMS/IPS의 탐지 이벤트를 자동 침해사고 처리함으로 관제업무의 효율성 향상과 머신러닝 비지도 학습 결과를 통해 빅데이터 분석 중심의 위협헌팅 업무체계를 확립하였다.

• 정보보호학회지
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• 제31권3호
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• pp.29-38
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• 2021

산업안보위협은 개인 또는 전·현직자의 이익을 위해 다양한 경로를 통해 지속적으로 산업기술들을 유출하였지만, 최근에 는 국가에서 지원하는 사이버 공격자 그룹을 활용하여 신기술을 탈취하려는 목적의 사이버공격을 감행하고 있어 현재 산업체뿐만 아니라, 국가경제의 손실이 매우 크다. 따라서 본 논문에서는 정보탈취를 목적으로 하는 국가 배후 해킹조직의 침투 경로 및 공격 단계와 국가핵심기술 유출 사례와 연계하여 MITRE사(社) ATT&CK 프레임워크를 활용하여 산업기술위협에 대응할 수 있는 기술을 소개 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.319-325
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• 2016

최근 발생한 클라우드 컴퓨팅 관련 보안사고는 한 기업의 보안사고 범위를 넘어 클라우드 컴퓨팅 환경을 사용하는 전체 고객에게 보안사고 범위가 확대되고 있다. 이를 위해 클라우드 데이터센터의 전반적인 통합 보안을 위한 관제기술이 요구된다. 본 연구는 기존 관제기술을 이해하고 클라우드 데이터센터 관제를 위하여 추가 및 통합되는 보안요소를 연구하고자 한다. IaaS 클라우드 환경의 이해를 돕고자 CloudStack으로 IaaS 클라우드 환경을 구축하였다. CloudStack의 구조와 NIST에서 제시한 IaaS 클라우드 모델을 접목하여 본 연구에서 제안한 SW-IaaS 클라우드 구조를 제시하였다. SW-IaaS 클라우드의 구성 요소인 Cloud Manager, Cluster Manager, Computer Manager의 각 계층에서 고려해야할 보안 프레임워크를 도출하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.407-415
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• 2013

최근 다양한 IT 서비스 및 컴퓨팅 자원을 인터넷 기반으로 제공받을 수 있는 클라우드 환경에 대한 사용자들의 관심이 증가하고 있으며, 이에 따라 클라우드 환경의 보안에 대한 관심 또한 증가하고 있다. 클라우드 환경은 다양한 사용자들에게 적절한 서비스를 제공하기 위해 막대한 양의 IT 자원 및 서비스들을 클라우드 상에 저장하고 사용자의 요구에 따라 제공하기 때문에 저장된 데이터 및 자원들에 대한 무결성, 불법 유출, 위 변조와 같은 보안 사고를 예방하고 신속하게 처리할 수 있는 능력이 요구된다. 그러나 기존에 개발된 다양한 솔루션이나 연구결과들은 클라우드 환경을 고려하지 않고 개발 및 연구되었기 때문에 클라우드 환경에 접목시키기에는 다소 무리가 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 클라우드 환경에서 발생할 수 있는 다양한 보안 사고를 사전에 방지하고, 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 유 무선 통합 보안관제 모델을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.989-992
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• 2012

본 논문에서는 안전한 공장 원격제어를 위한 시스템 프레임 워크를 제안한다. 공장기계와 IT의 융합으로 기술 발전함에 따라 공장 제어 시스템을 공장내부에서는 무선 제어시스템, 공장 외부에서는 원격 시스템의 필요성이 대두되어 많은 연구들이 진행되고 있다. 기존의 공장 자동화 시스템 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)는 생산 공정 및 플랜트의 상태를 감시하고 제어하기 위한 목적으로 개발되었지만 원격제어 관련 내용이 부족하다. 공장 내부 보안을 위한 표준으로 ISA99 Security Standards에서도 통합 공정 제어 Zone & Conduits 방식 제시 공장의 각 영역을 Zone으로 나누고 허가된 사용자만 Conduit를 통해 다른 Zone의 노드와 통신을 하는 방식을 제안하였다. 하지만, 전체적인 프레임워크는 정의를 하고 있으나 외부 원격 제어 내용 부족하다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 활용한 공장 외부에서의 안전한 원격 제어를 제공하는 통합관제시스템 프레임워크 구조를 제시하여 향후 관련 기술에 대한 기준점을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.99-110
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• 2023

본 연구는 현 보안 관제 시스템이 직면한 실시간 트래픽 탐지 문제를 해결하기 위해 사이버 위협 프레임워크인 마이터 어택과 머신러닝을 이용하여 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 방안을 제안하였다. 마이터 어택 프레임워크에 네트워크 트래픽 데이터셋인 UNSW-NB15를 적용하여 라벨을 변환 후 희소 클래스 처리를 통해 최종 데이터셋을 생성하였다. 생성된 최종 데이터셋을 사용하여 부스팅 기반의 앙상블 모델을 학습시킨 후 이러한 앙상블 모델들이 다양한 성능 측정 지표로 어떻게 네트워크 트래픽을 분류하는지 평가하였다. 그 결과 F-1 스코어를 기준으로 평가하였을 때 희소 클래스 미처리한 XGBoost가 멀티 클래스 트래픽 환경에서 가장 우수함을 보였다. 학습하기 어려운 소수의 공격클래스까지 포함하여 마이터 어택라벨 변환 및 오버샘플링처리를 통한 머신러닝은 기존 연구 대비 차별점을 가지고 있으나, 기존 데이터셋과 마이터 어택 라벨 간의 변환 시 완벽하게 일치할 수 없는 점과 지나친 희소 클래스 존재로 인한 한계가 있음을 인지하였다. 그럼에도 불구하고 B-SMOTE를 적용한 Catboost는 0.9526의 분류 정확도를 달성하였고 이는 정상/비정상 네트워크 트래픽을 자동으로 탐지할 수 있을 것으로 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.141-152
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• 2011

다양한 감시 환경에서의 보안의 중요성이 대두됨에 따라 여러 대의 카메라로 움직이는 물체를 연속적으로 추적하는 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 물체를 연속적으로 추적하기 위해 비겹침 다중 카메라 기반의 영삼감시시스템을 제안한다. 제안된 다중 IP 카메라 기반 객체추적 기술은 장치 간 hand-off 기술 및 프로토콜을 바탕으로 객체추적 모듈과 추적관리 모듈로 구성된다. 객체추적 모듈은 IP 카메라에서 실행되며 객체추적 정보 생성, 객체추적 정보 공유, 객체추적 정보를 이용한 객체 검색 및 모듈 내 설정 기능을 제공하고, 추적관리 모듈은 영상관제 서버에서 실행되며 객체추적 정보 실시간 수신, 객체추적 정보 검색, IP 카메라 컨트롤 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 객체추적 기술은 다양한 감시 환경과 기술 방법에 의존하지 않는 범용적 프레임워크를 제안한다.