최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.
최근 산업제어시스템은 정보기술과 운영기술을 융합하는 Industrial IoT의 도입과 함께 진화를 계속하고 있지만, 과거에는 경험하지 못한 다양한 사이버 공격 역시 증가하고 있다. 제어센터에서 전송되는 다양한 명령어 메시지를 통해 시스템을 구성하는 필드 디바이스들에 대한 모니터링 및 운영 제어가 행해지기에 명령어 메시지에 대한 무결성과 더불어 제어센터에 대한 인증은 필수 요구사항이 되고 있다. 기존의 대칭키 기반의 메시지인증코드 방식 또는 공개키 기반의 서명 방식은 제어센터 그리고 자원 제약적 필드 디바이스의 비대칭성에 따른 적용상의 제약들이 존재한다. 특히, 대칭키 방식에서는 필드 디바이스에 설치된 대칭키가 공격자에게 노출되면 시스템 전반적인 보안 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 명령어 메시지를 구성하는 구성 필드들이 취할 수 있는 데이터 값들이 제한적(낮은 엔트로피)이라는 점에 착안하여 암호해시함수로 구축된 이중 해시체인을 통한 메시지 인증기법을 제안한다. 한 쌍의 이중 해시체인은 오직 한 개의 명령어 메시지에 적용되기에 다중 사용을 위한 Merkle 트리에 기반을 둔 확장 기법 역시 제안한다. 메시지 인증을 위해 암호해시함수 이외의 암호 프리미티브는 사용이 안되기에 계산 복잡도는 매우 낮게 유지될 수 있음을 성능평가를 통해 확인한다.
다양한 악성코드로부터 정보자산을 보호하기 위해서 허니팟 시스템을 구축한다. 허니팟 시스템은 내부 시스템이 공격받지 않도록 공격을 유인하는 목적으로 설계되거나, 악성코드 정보를 수집하기 위한 목적으로 설계된다. 그러나 기존의 하니팟은 정보 수집을 목적으로 구축되었기 때문에 위장서버 혹은 위장 클라이언트 서버를 구축하거나 위장 콘텐츠를 제공하여 공격자의 유입을 적극적으로 유도하도록 설계되었다. 그러나 위장서버구축의 경우는 빈번한 디스크 입출력으로 약 1년 주기로 하드웨어를 재설치하여야 하고, 위장 클라이언트 서버를 구축하는 경우는 획득한 정보 분석의 자동화에는 한계가 있기 때문에 전문 인력 확보와 같은 운영상의 문제가 있다. 이처럼 기존 허니팟의 하드웨어적인 문제와 운영상의 문제들을 해결 및 보완할 수 있도록 본 연구에서는 하이브리드 허니팟을 제안하였다. 제안한 하이브리드 허니팟은 허니월, 분석서버, 통합콘솔을 두고 공격유형을 2가지 유형으로 분류하여 처리한다. 유형1인 고수준 상호작용서버와 유형2인 저수준 상호작용서버를 동작하도록 하여 위장(유인용)과 거짓응답(에뮬레이션)이 공통스위치 영역에 연계되도록 설계하였다. 이러한 하이브리드 허니팟은 허니월의 저수준 허니팟과 고수준 허니팟을 동작하도록 한다. 분석서버는 해킹유형을 해쉬값으로 변환하고 이를 상관분석 알고리즘으로 분리하여 허니월에 전송한다. 통합모니터링 콘솔은 지속적인 모니터링을 실시하므로 최신 해킹기법과 공격 툴에 대한 정보 분석뿐만 아니라 악성코드에 대한 선제적인 보안대응 효과를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
반환 지향 프로그래밍 공격(ROP)은 프로그램에 존재하는 반환 명령어로 끝나는 코드 조각들을 조합하여 가젯을 만들고, 연속적으로 실행하여 스택의 내용을 조작함으로써 프로그램의 제어권을 가져오는 공격이다. 이에 대한 기존 방어기법은 높은 실행 오버헤드와 바이너리 증가 오버헤드를 갖거나, 적용 범위의 제한이 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존 기법의 문제점을 갖지 않으면서 성능 및 바이너리 크기 증가 측면에서 효율적인 방어 기법인 zero-sum defender를 제안한다. 반환 지향 프로그래밍 공격은 정상적인 프로그램의 흐름과 다르게, 함수 호출 명령어가 실행되지 않고 여러 반환 명령어가 실행되는 실행 특성을 가진다. 제안 기법은 이러한 특성을 이용하여 프로그램 실행 흐름이 반환 지향 프로그래밍 공격에 의해 오용되는지 모니터링하여 방어 기능을 수행한다. 실제 공격 모델에 대한 실험을 통해 방어 기법의 효용성을 확인하였고, 벤치마크 실험을 통해 약 2%의 성능 오버헤드와 약 1%의 바이너리 크기 증가만으로 방어가 이루어짐을 확인하였다.
가상화는 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술로 물리적 서버에 다수의 가상머신을 운영하여 서버 자원에 대한 활용도를 극대화하고, 관리의 편리성과 보안성을 향상시키는 것을 목표로 한다. 그러나 가상화는 물리적인 자원을 공유하기 때문에 가상머신의 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 가상머신의 대수에 따라서 발생하는 입출력 부하를 검증하고, 성능 저하의 원인을 해결하기 위해 KVM 하이퍼바이저의 블록 처리 과정을 분석하였다. 또한, 가상화 환경의 입출력 문제점을 보완하기 위한 QBic(QEMU/K-VM Based In-Memory Cache)을 구현하였다. QBic은 하이퍼바이저의 블록 입출력 과정을 모니터링하여 사용빈도가 높은 데이터를 캐시에 저장한다. 이후 캐시를 통해 해당하는 데이터를 빠르게 접근할 수 있으며, 스토리지의 접근 횟수를 줄여 하드웨어의 부하를 낮출 수 있다. 마지막으로 성능 측정을 통해 그 결과를 기술한다.
ESM에서 SIEM으로의 발전은 더 많은 데이터를 기반으로 상관분석을 할 수 있게 되었다. 취약점 진단에서 발견된 소프트웨어 취약점을 CWE와 같은 분류 표준으로 수집을 한다면, 로그 분석 및 취합, 보안관제 및 운용 과정 등에서 통일된 유형의 메시지를 활용함으로써 초기대응단계에서의 귀중한 시간절약으로 신속하게 대응할 수 있고, 모든 대응 단계에서 일관성을 유지하여 처리할 수 있게 된다. 취약점 진단과 모니터링 단계에서 CCE, CPE, CVE, CVSS 정보를 공유하여, 사전에 정의된 위협에 대해서만 탐지하지 않고, 각 자산이 가지고 있는 소프트웨어 취약점을 유기적으로 반영할 수 있도록 하고자 하였다. 이에 본 논문에서는 SIEM의 빅데이터 분석 기법을 활용하여 소프트웨어 취약점에 대한 위협을 효과적으로 탐지하고 대응할 수 있는 모델을 제안하고 적용해본 결과 기존의 방법으로 탐지할 수 없었던 소프트웨어 취약점을 탐지함으로서 효과적임을 확인하였다.
유비쿼터스 세상의 도래와 함께 언제 어디서나 네트워크 망에 접속하여 자신에게 필요한 서비스를 이용하는 것이 가능해 졌다. 이는 지역의 센싱 정보와 데이터를 제공하는 센서 네트워크의 발달로 인해 가속화되어 가고 있다. 현재 센서 네트워크는 환경 모니터링, 헬스케어 그리고 홈자동화와 같은 우리 삶의 편의에 큰 기여를 하고 있다. 하지만 기존의 네트워크와는 달리 한정적인 자원을 가진 센서를 통한 무선통신을 수행함으로써 공격자에게 쉽게 노출되는 단점을 가진다. 따라서 센서 네트워크 상에서의 안전한 보안통신을 위해 통신간에 유통되는 메시지는 대칭키로 암호화되어 전송된다. 지금까지 많은 대칭키 암호화알고리즘이 연구되어 왔으며 그 중에서도 HIGHT 알고리즘은 하드웨어와 소프트웨어 구현에서 기존의 AES보다 속도측면에서 효율적이다. 따라서 RFID 태그와 센서 노드 그리고 스마트 카드와 같은 자원 한정적인 장비에 적합하다. 본 논문에서는 초경량 대칭키 암호화 알고리즘인 HIGHT 알고리즘의 소프트웨어 최적화 구현 기법을 제시한다.
유비쿼터스 환경을 위한 센서 네트워크 분야에서 RFID 관련 기술들은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. RFID는 정보의 실시간 처리 및 네트워킹의 특성으로 현재 사용되고 있는 바코드를 대체하여 유통 및 물류 분야 등의 산업 전반과 각종 원격측정장비 그리고 보안분야에 걸친 다양한 응용 서비스분야에 이용되고 있다. 현재 RFID 기술을 이용한 항만의 관리 시스템은 컨테이너 차량의 이동, 화물 장치, 화물 선적 등의 분야에 이용되어 작업 시간의 단축 및 정보의 정확성의 향상 등에 이점을 제공하고 있지만, 물적 자원을 위주로 운영되고 있어 인적 자원에 대한 관리는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문은 항만 내 작업인원에 대하여 2.4GHz 대역의 RFID 태그를 소지하게 하여, RFID 리더를 통해 위치 정보를 수집하여 모니터링 할 수 있는 시스템을 설계하였다.
Android Things는 구글에서 발표한 IoT 환경에서 동작하는 안드로이드 기반 플랫폼이다. 이전 버전과는 다르게 자바 언어, 안드로이드 API, 구글 서비스 등 기존 서비스를 제공하며 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 하였다. 안드로이드 스마트폰의 경우 특정 기능을 사용하기 위해 애플리케이션 사용자에게 권한을 요청하지만 Android Things의 경우 사용자에게 요청 알림을 보낼 수 있는 디스플레이가 존재하지 않은 경우도 있어 애플리케이션 개발시 특정 권한을 애플리케이션 내에 선언하지만 사용자에게 권한 사용에 대한 요청을 하지 않으며 시스템에서 권한을 자동 수락한다. 권한이 무분별하게 사용될 경우 본래 기능과 상관없는 기능으로 시스템 장애나 개인정보 유출 등의 악성행위를 수행할 수 있다. 따라서 안드로이드 기반 IoT 시스템에서 디바이스가 사용하는 권한을 사용자가 모니터링함으로써 IoT 시스템에서 무분별한 권한 사용을 통해 발생할 수 있는 보안위협에 대해 사전에 대응할 수 있다. 본 논문에서는 Android Things 기반 IoT 환경에서 IoT 디바이스가 현재 사용 중인 권한을 관리하는 시스템을 제안하여 안드로이드 기반 IoT 디바이스가 무분별한 권한 사용에 대해 대응할 수 있도록 한다.
망의 자동형성에 대한 많은 연구들은 주로 무선 센서 망과 애드혹 망에 대해 수행되었으며 그 결과들은 아직까지 공장자동화에 적용되지 못하였다. 본 논문은 블루투스 통신과 PDA(Personal Digital Assistant)를 이용하여 조업자의 위치에 종속됨 없이 공정 환경을 감시, 제어하는 공정 관리 시스템의 개발에 관하여 기술한다. 이는 유선망을 사용할 수 없는 회전체의 설비진단에 필수적이다. 모바일 단말이 공정관리 서버의 통신 범위에 접근하면 서버는 이동 단말의 존재를 인지하여 스스로 네트워크를 형성한다. 사용자에 대한 인증과정을 거쳐 모바일 단말의 소유자 권한에 따른 모니터링 제어 프로그램을 자동으로 다운로드하여 설치한다. 또한 모바일 단말이 서버의 통신 반경을 벋어나게 되면 네트워크에서 제외하고 프로그램을 자동으로 삭제하여 리소스를 줄이고 모바일 단말의 분실 시 발생할 수 있는 보안상의 문제를 방지한다. 개발된 기능들은 공장 시뮬레이터에서 동작을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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