• 정보보호학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.25-38
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• 2017

국가 주요 기반 시설을 포함하여 보안사고 발생 시 심각한 피해를 발생시킬 수 있는 산업 제어시스템의 특성에 의해 세계적으로 많은 보안 침해 사고가 발생하고 있다. 따라서 산업 제어시스템 네트워크에 오가는 트래픽은 감시되고, 분석되어 공격을 사전에 파악하거나 사고 이후 재빠른 대응을 수행할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 제어시스템 프로토콜인 DNP3를 대상으로 모든 공격의 가능성을 갖는 트래픽들을 대상으로 합리적인 의심이 가능하도록 네트워크 포렌식 관점에서 시각화를 연구를 수행해 정상행위기반 룰을 정의하고 시각화 요구사항을 도출했다. 이를 기반으로 제어시스템 네트워크상에 캡처된 패킷 파일을 대상으로 DDoS와 같은 급작스런 네트워크 트래픽의 변화를 일으키는 경우 혹은 정상행위를 위반한 공격이 탐지 가능한 시각화 도구를 개발했고, 디지털본드 패킷과 같이 치명적인 공격이 포함된 네트워크상에서 성공적으로 비정상행위 탐지를 수행하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.55-63
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• 2006

Nimda, Code Red, 그리고 SQL Slammer 등과 같은 웜에 의한 피해 사례가 증가하면서 이를 방어하기 위한 대응 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 웜에 의해 발생한 비정상 트래픽을 효과적으로 차단할 수 있는 네트워크 대역폭 조절 방식의 단계적 대응 시스템 설계 내용을 보이고, 기존 패턴 기반 비정상행위탐지 방식의 이원적(True/False) 대응 기법과 이론적으로 비교하고자 한다. 일정 시간동안 특정 네트워크를 통과하는 정상 트래픽 비율과 오탐지 트래픽 비율을 비교 기준으로 하여 두 기법을 이론적으로 비교한 결과, 임의의 시간 동안 전체 네트워크 트래픽에서 비정상 트래픽이 차지하는 비율을 $\beta$라고 할 경우, 이원적 대응 기법에 비하여 단계적 대응 기법의 평균 정상트래픽 비율은 (1+$\beta$)/2만큼 증가하고, 평균 오탐지 트래픽 비율은 (1+$\beta$)/2만큼 감소함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.730-732
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• 2001

최근 들어 버퍼오버플로우 취약성을 이용한 해킹 사례들이 늘어나고 있다. 버퍼오버플로우 공격을 탐지하는 방법은 크게 입력 데이터의 크기검사, 비정상적인 분기 금지, 비정상 행위 금지의 세가지 방식 중 하나를 취한다. 본 논문에서는 비정상적인 분기를 금지하는 방법을 살펴본 것이다. 기존의 방법은 부가적인 메모리를 필요로 하고, 컨트롤 플로우가 비정상적인 흐름을 찾기 위해 코드를 추가하고 실행함으로써 프로그램 실행시간의 저하를 단점으로 이야기할 수 있다. 본 논문에서는 부가적인 메모리 사용을 최소한으로 줄임으로 메모리 낭비를 저하시키고 실행시간에 컨트롤 플로우가 비정상적으로 흐르는 것을 막기 위한 작업들을 최소화 함으로서 기존의 방법보다 더 효율적인 방법을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.27-32
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• 2005

최근 들어 데이터 마이닝 기법을 컴퓨터 네트워크의 침입 탐지에 적용하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 침입 탐지 분야에서 프로그램 행위가 정상적인지 비정상적인지를 분류하기 위한 방법을 연구한다. 이를 위해, 택스트 마이닝 기법중의 하나인 k 최근접 이웃 (kNN) 분류기를 이용한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 택스트 분류 기법을 적용하기 위해 각각의 시스템 호출을 단어로 간주하고, 시스템 호출의 집합들을 문서로 간주한다. 이러한 문서들은 kNN 분류기를 이용하여 분류된다. 간단한 예제를 통하여 제안하는 절차를 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.97-100
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• 2008

PDoS (Path-based DoS) 공격은 J. Deng에 의해 처음 소개된 DoS 공격의 하나이다. PDoS 공격은 Base Station을 향해 대량의 bogus 패킷을 경로상에 플러딩하여 경로상에 있는 중간 노드들의 배터리 파워를 빠르게 소모를 시켜 수명을 단축시킨다. 그 결과 경로상의 중간 노드들은 수명을 마치게 되어 경로가 마비시켜 전체적으로 네트워크를 마비시킨다. 이런 PDoS 공격을 탐지하기 위해 J. Deng의 one-way hash function을 이용한 탐지방식은 매우 효율적이다. 하지만 공격자가 compromised node을 사용할 경우 이 탐지 기법은 소용이 없어진다. compromised node는 특성상 특별하게 눈에 띄는 비정상 행위를 하지 않는 이상 일반 노드와 구분하기가 힘들며 공격자에 의해 다른 여러 공격에 이용되어 무선 센서 네트워크 보안에 큰 위협이 된다. 이에 본 논문에서는 무선 센서 네트워크상에서 PDoS 공격을 야기하는 compromised node를 탐지하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3622-3633
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• 1999

컴퓨터망의 확대 및 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자들로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지시스템에 관한 연구가 활발하다. 본 논문은 비정상적인 행위를 탐지하는 침입탐지시스템에 관해 고찰하고, 컴퓨터 면역시스템을 바탕으로 한 지능형 IDS 모델을 제안한다. 제안한 모델에서 지능형 IDS들은 여러 컴퓨터에 분산되고, 분산된 IDS들 중 어느 하나가 특권 프로세스(privilege process)에 의해 발생된 시스템 호출 순서 중 비정상적인 시스템 호출을 탐지한 경우 이를 다른 IDS들과 서로 동적으로 공유하여 새로운 침입에 대한 면역력을 향상시킨다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.874-876
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• 2003

전산 시스템에 대한 침입에 대응하기 위하여 시스템 호출 감사자료 척도를 사용하여 은닉 마르코프 모델(HMM)에 적용하는 비정상행위 기반 침입탐지 시스템에 대한 연구가 활발하다. 하지만, 이는 일정한 임계간 이하의 비정상행위만을 감지할 뿐, 어떠한 유형의 침입인지를 판별하지 못한다. 이에 Viterbi 알고리즘을 이용하여 상태 시퀀스를 분석하고, 공격 유형별 표준 상태시퀀스와의 유사성을 측정하여 유형을 판별할 수 있는데, 외부 혹은 내부 환경에 따라 상태 시퀀스가 항상 규칙적으로 추출될 수 없기 때문에, 단순 매칭으로 침입 유형을 판별하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 시퀀스의 변형을 효과적으로 고려하는 편집거리(Edit distance)를 이용하여 어떠한 유형의 침입이 발생하였는지를 판별하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 루트권한을 취득하기 위한 대표적인 침입유형으로 가장 널리 쓰이는 버퍼오버플로우 공격에 대해 실험하였는데, 그 결과 세부적인 침입 유형을 잘 판별할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.529-532
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• 2005

비정상행위 탐지를 위해서는 사용자의 정상적인 행위 모델링이 중요한 이슈가 된다. 이러한 정상적인 행위를 간략한 프로파일로 생성하기 위해서 기존의 데이터 마이닝 기법들은 주로 고정된 데이터 집합을 이용하였다. 하지만 이러한 접근 방법들은 단순히 사용자 행위의 정적인 면만을 모델링 할 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 사용자의 행위를 연속된 데이터 스트림으로 처리해야 한다. 본 논문에서는 데이터 스트림을 모델링하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이를 위해서, 사용자의 행위의 특성을 표현하는 다양한 특징들로 분류한다. 따라서 각 특징에 대해, 제안된 클러스터링 알고리즘을 이용하여 지금까지 관찰된 특징 값들을 기반으로 클러스터 탐색하게 된다. 결과적으로 사용자의 과거 행위들을 유지할 필요 없이 사용자의 새로운 행위를 클러스터링 결과에 연속적으로 반영될 수 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.715-724
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• 2005

최근 들어 폐쇄 환경에서 동작하던 많은 주요 시스템들이 웹 서비스를 제공하면서 호스트는 물론 제공되는 웹기반의 서비스들이 쉽게 공격의 주요 대상이 되고 있다. 뿐만 아니라 웹 컨텐츠나 어플리케이션의 다양성은 새로운 공격 기술을 개발하는 원인이 되기도 한다. 반면 기존의 오용기반 탐지 기법으로는 공격 기술의 발전 속도를 따라가지 못할 뿐더러 새로운 보안 위협을 처리하는 능력이 없다. 따라서 기존의 공격 유형과 함께 새롭게 개발되는 공격과 침입을 탐지하고 대처할 수 있는 기술이 연구되고 개발되고 있다. 본 논문에서는 HTTP 트래픽 패턴과 패킷 정보를 분석하여 HTTP 트래픽 모델에서의 비정상 행위 발생을 실험하였으며, 그 실험 결과를 적용하여 비정상행위를 탐지 가능한 HTTP 트래픽 모델을 설계하고 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.391-394
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• 2004

인터넷의 급속한 확장으로 인해 네트워크 공격기법의 패러다임의 변화가 시작되었으며 새로울 공격 형태가 나타나고 있으나 대부분의 침입 탐지 기술은 오용 탐지 기술을 기반으로 하는 시스템이주를 이루고 있어 알려진 공격 유형만을 탐지하고, 새로운 공격에 능동적인 대응이 어려운 실정이다. 이에 새로운 공격 유형에 대한 탐지력을 높이기 위해 인체 면역 메커니즘을 적용하려는 시도들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 네트워크 패킷에 대한 정상 행위 프로파일을 생성하고 생성된 프로파일을 자기공간화 하여 인체면역계의 자기, 비자기 구분기능을 이용해 자기 인식 알고리즘을 구현하여 이상행위를 탐지하고자 한다. 자기인식 알고리즘의 하나인 Negative Selection Algorithm을 기반으로 anomaly detector를 생성하여 자기공간을 모니터하여 변화를 감지하고 이상행위를 검출한다. DARPA Network Dataset을 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 침입 탐지율을 통해 알고리즘의 유효성을 검증한다.