• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.491-498
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• 2008

최근 몇 년간 악의적 내부자에 의해 기업의 기밀정보가 유출된 사례들이 급속도로 증가하고 있으며, 이는 기업의 경쟁력 약화와 심지어 기업의 생존을 좌우하고 있음에도 불구하고 내부자에 의한 기밀정보 유출을 대비한 보안대책과 보안기술은 미비한 실정이다. 이에, 본 논문에서는 현재 구축 운영 중인 기업 내부 지향적인 보안 기술들에 대한 특징과 한계들을 분석하여 기업정보 유출 사고 발생 시 그 피해를 최소화하기 위한 통합 로그분석 시스템을 제안한다. 통합 로그분석 시스템은 사전에 분석된 위협 룰에 근거하여 내부 구성원의 기밀정보 유출 가능 행위들을 사전에 탐지하는 시스템으로, 보안 및 업무단위 시스템을 연동하여 사용자의 모든 행위 로그를 수집하는 로그수집 모듈, 룰에 의해 비정상 유출행위를 탐지하며 보안지수를 생성하는 로그분석 모듈, 탐지 결과 보고서를 생성하는 모듈로 구성된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.476-478
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• 2014

시간과 장소에 구애받지 않고 인터넷을 이용할 수 있는 환경이 보편화됨에 따라 BYOD 환경이 도입되면서 외부에서도 개인 단말기기를 통해 업무를 처리하는 모습을 어렵지 않게 볼 수 있다. 이처럼 BYOD는 점차 기업 문화의 한 트렌드로 받아들여지고 있다. 반면에, 그에 따른 보안 위협에 대해서는 신중하게 접근해야 한다. 기존에는 기업 내부 기밀 정보의 외부 유출이 엄격히 관리되었으나, BYOD 환경이 도입됨에 따라 내부 정보 유출에 대한 통제가 어려워졌다. 또한 공개 Wi-Fi 등 보안이 취약한 공용 네트워크를 통해 기업 내부 서비스에 접속할 경우 해킹에 따른 보안 위협도 무시할 수 없다. 이러한 보안 위협에 대처하기 위해서는 근본적으로 사용자의 모든 행위에 대해 상황을 인식하고 관리해야 한다. 본 논문에서는 BYOD 환경에서 사용자의 기업 내부 서비스 접속 및 이용에 따른 모든 상황을 단위 정보로 정의함으로써 상황을 인식하는 방안을 제안한다. 이렇게 정의된 정보는 기업 내부 보안 정책 수립, 비정상 행위 탐지 등에 활용 될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.939-942
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• 2001

인터넷 사용자가 급격히 증가함에 따라 정보통신 산업의 발전이 되었지만, 이에 따른 역기능 또한 크게 증가하고 있는 추세이며, 이를 차단하고, 탐지하는 기술이 해킹기술을 앞지르지 못하고 있으며 수동적 입장에서 해킹 사례를 분석하거나, 접근 차체를 차단하는 방법을 택하고 있지만 새로운 해킹 시도에 노출되고, 피해가 계속되고 있다. 따라서 우리가 제안하는 Anomaly IDS는 능동적 입장에서 해킹기법에 대해 대처하고, 새로운 형태의 해킹기술을 탐지함으로써, 보호하려는 시스템에 대한 능동적 보안수단을 제공한다. 본 논문에서는 기존 Anomaly IDS에서의 문제점을 보완하는 다계층적 측면에서 Audit Data를 통계적으로 학습하여 패턴을 생성하고 탐지하는 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.321-330
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• 2019

기업에서 내부자에 의한 기업 기밀 유출 방지는 기업의 생존을 위한 필수 과제이다. 내부자에 의한 정보유출 사고를 막기 위해 기업에서는 보안 솔류션을 도입하여 적용하고 있으나 접근 권한이 있는 내부자의 이상행위를 효과적으로 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이번 연구에서는 기업의 제품 제조 이력, 품질 정보 등을 담고 있는 제조정보시스템의 작업자 작업화면 접근 로그 데이타를 기계학습 기법의 비지도학습 알고리즘을 활용하여 정상적인 접근 로그와 비정상적인 접근 로그를 효과적으로 군집화하는 방법을 연구하여 이상징후 탐지를 위한 최적화된 속성 선택 모델을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.957-966
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• 2020

최근 산업기밀보호센터의 통계에 의하면 국내 기밀유출 사고의 경우 전·현직 직원에 의해 기업기밀유출의 약 80%를 차지하고 이러한 내부자에 의한 정보유출 사고의 대다수가 허술한 보안 관리체계와 정보유출 탐지기술의 이유로 발생하고 있다. 내부자의 기밀유출을 차단하는 업무는 기업보안 부문에서 매우 중요한 문제이지만 기존의 많은 연구들은 내부자에 의한 유출위협보다는 외부 위협에 의한 침입에 대응하는데 초점이 맞추어져 있다. 따라서 본 논문에서는 기업 내에서 발생하는 다양한 비정상 행위를 효과적이고 효율적으로 탐지하기 위해 내부정보 유출 시나리오를 설계하고 시나리오에서 도출 된 유출 징후의 핵심 위험지표를 데이터 분석(Data analytics)함 으로써 정교하지만 신속하게 유출행위를 탐지하는 모형을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권1호
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• pp.55-60
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• 2012

최근 봇넷(Botnet)은 탐지 기술을 피하기 위하여 C&C(Command and Control)서버 접속시 DNS(Domain Name System) 서비스를 이용하고 있다. DNS 서비스를 이용한 비정상 행위에 대응하기 위해서 DNS 트래픽 기반의 분석 연구가 필요하다. 본 논문에서는 좀비PC의 C&C서버 도메인주소 질의와 같은 DNS트래픽 기반의 비정상 도메인 분류(Classification)를 위해서 DNS트래픽 수집 및 지도학습(Supervised Learning)에 대해 연구한다. 특히, 본 논문에서는 PCA(Principal Component Analysis) 주성분분석 기술을 통해 DNS 기반의 분류시스템에서의 효과적인 분석 성분들을 구성할 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.53-58
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• 2014

MANET은 이동 노드들로만 구성되어 신속하게 네트워크를 구축할 수 있으며, 그 활용 범위가 다양하여 현재까지 많은 인기를 끌고 있다. 하지만 노드들의 잦은 이동으로 인한 동적인 토폴로지와 각 노드들의 제한된 자원 그리고 무선통신이 갖는 보안의 취약성이 MANET이 해결해야 할 큰 문제이다. 본 논문에서는 오버헤드를 줄이면서 정확한 침입탐지를 수행할 수 있는 영역 기반 분산협력 침입탐지 기법을 제안하였다. 제안한 침입탐지 기법에서는 네트워크를 일정한 크기로 분할 한 후 로컬 탐지와 전역 탐지가 수행된다. 로컬 탐지는 노드들의 비정상 행위를 탐지하기 위해 모든 노드에서 수행되고, 전역 탐지는 게이트웨이 노드에서 시그너처 기반 공격 탐지가 이루어지게 된다. 게이트웨이 노드에서 관리되는 시그너처 DB는 이웃 게이트웨이 노드와 허니넷을 구성하여 주기적인 업데이트가 이루어지고, 신뢰 관리 모듈에 의해 영역내의 노드들에 대한 신뢰도를 유지하였다. 제안한 기법의 침입탐지 성능을 확인하기 위하여 다중 계층 클러스터 기법과 비교 실험을 통해 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.645-653
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• 2016

랜섬웨어는 1999년에 처음 만들어 졌지만 우리나라에서는 2015년부터 그 존재가 많이 알려지기 시작했다. 정보통신기술이 점점 발전하고 컴퓨터의 저장용량이 더욱 커지면서 컴퓨터가 저장하는 정보들이 증가했고 이 정보들을 효율적으로 관리하고 보관하는 것이 중요해졌다. 이런 상황에서 랜섬웨어는 타인의 컴퓨터에 무단으로 침입하고 정보를 담은 파일들을 컴퓨터 사용자의 허락 없이 임의로 암호화하기 때문에 사용자에게 심각한 악영향을 끼친다. 본 논문은 커널에서 특정 프로세스가 파일에 접근하는 것을 모니터링하고, 모니터링 한 정보를 바탕으로 파일에 접근하는 행위가 비정상적으로 일어났는지 탐지한다. 탐지한 결과를 통해서 특정 프로세스의 파일접근권한을 차단한다. 이러한 방법을 통해서 랜섬웨어가 비정상적으로 파일에 접근하고 암호화하는 행위를 차단하는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.157-167
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• 2009

최근 인터넷 상에서 빈번하게 발생하는 내부 정보와 개인 정보 유출과 같은 보안 사고들은 보안을 고려하지 않고 개발된 웹 애플리케이션의 취약점을 이용하는 방법으로 빈번하게 발생한다. 웹 애플리케이션의 공격들에 대한 탐지는 기존의 방화벽과 침입 탐지 시스템들의 공격 탐지 방법으로는 탐지가 불가능하며 서명기반의 침입 탐지 방법으로는 새로운 위협과 공격에 대한 탐지에 한계가 있다. 따라서 웹 애플리케이션 공격 탐지 방법에 대한 많은 연구들이 웹 트래픽 분석을 이동하는 비정상행위 기반 탐지 방법을 이용하고 있다. 비정상행위 탐지 방법을 사용하는 최근의 웹 방화벽에 관한 연구들은 웹 트래픽의 정확한 분석 방법, 패킷의 애플리케이션 페이로드 검사로 인한 성능 문제 개선, 그리고 다양한 네트워크 보안장비들의 도입으로 발생하는 통합관리 방법과 비용 문제 해결에 중점을 두고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 통합 위협 관리 시스템이 등장 하였으나 부족한 웹 보안 기능과 높은 도입 비용으로 최근의 애플리케이션 공격들에 대해 정확한 대응을 하지 못하고 있는 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 웹 클라이언트의 요청에 포함된 파라미터 값의 길이에 대한 실시간 분석을 이용하여 공격 가능성을 탐지하는 비정상행위 탐지방법을 제안하고, 애플리케이션 데이터 검사로 발생하는 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 다중 계층 웹 필터를 적용한 웹 애플리케이션 방화벽 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 저가의 시스템이나 레거시 시스템에 적용 가능하도록 설계하여 추가적인 보안장비 도입으로 야기되는 비용 문제를 해결할 수 있도록 하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.19-24
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• 2017

본 연구는 최근 전자 금융거래의 증가와 동시에 금융거래 정보의 탈취 혹은 변조 등 보안위협 또한 급증하면서 안전한 보안 방안과 대응이 시급한 실정이다. 이에 종래에 사용된 사기방지시스템 혹은 이상금융거래 탐지시스템(FDS, Fraud Detection System, 이하 FDS)을 최근 주목 받고 있는 빅데이터 관련 기술(이상금융거래에 대한 다양한 형태의 정형/비정형 금융거래 이벤트 데이터를 실시간으로 수집/저장하고 과학적 연관 분석 기법을 활용하여 비정상 행위를 탐지 및 차단할 수 있는 기능)을 활용하여 국내 금융회사인 A사에 개선 모델을 구축 하였다. 구축결과 시나리오 고도화 분석을 통한 오검출을 최소화 하여 기존 시나리오 Detect탐지 대상의 감소 효과를 나타냈다. 아울러 FDS고도화에 대한 향후 발전방향을 제안하고자 한다.