사이버 공간에서 이루어지는 전투 행위가 군의 주요 임무체계 및 무기체계에 어떠한 영향을 미치는지를 평가할 수 있어야 한다. 사이버공격에 의한 임무영향을 사이버 M&S로 분석하기 위해서는 대상이 되는 임무체계와 사이버전 요소를 모델로 구축하고, 시뮬레이션을 위한 시나리오를 저작하여야 한다. 사이버전에 의한 임무영향 분석 관련 연구는 미국을 중심으로 많은 연구가 수행되었으며, 기존의 연구에서는 물리전장과 사이버전장에 대해 별개로 시나리오를 저작하였다. 임무영향 분석의 정확도를 높이기 위해서는 물리전장 모델과 사이버전장 모델을 결합한 시뮬레이션 환경을 구축하고, 임무 시나리오와 사이버공격/방어 시나리오를 통합해서 저작할 수 있어야 한다. 또한 물리전장과 사이버전장은 업무영역이 상이함을 고려하여 시나리오를 효율적으로 저작할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 임무체계 정보를 이용하여 시나리오 저작에 필요한 자료를 사전에 작성하고, 선작업된 자료를 이용하여 통합시나리오를 저작하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 시나리오 저작도구의 설계에 반영하여 개발하고 있으며, 제안 방법을 입증하기 위해 대화력전 분야의 통합시나리오 저작을 수행하였다. 향후, 제안한 방법을 반영한 시나리오 저작도구를 활용하면 임무영향 분석을 위한 통합시나리오를 짧은 시간에 쉽게 저작할 수 있게 될 것이다.
폐쇄적으로 운영되던 과거의 기반시설과 달리 현재의 기반시설 네트워크는 IoT 기기와 외부 망과의 연계를 통한 효율적인 관리 시스템을 도입하고 있다. 이를 통해 과거의 기반시설 네트워크에 비해 생산성과 관리의 효율은 증대 될 수 있으나 외부 망과의 연계 접점이 생김에 따라 S/W 취약점과 이를 악용한 사이버 보안 이슈가 발생할 수 있으며 이에 대응하기 위한 사이버보안 가이드라인은 필수적이다. 그러나 각 기관에서 적합한 사이버보안 가이드라인을 개발하는 것이 용이하지 않아 정부 기관에서 작성한 사이버보안 점검 리스트를 활용하고 있으며 이는 각 기반시설 네트워크의 특징을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기반시설 네트워크의 특징을 반영한 사이버 보안 가이드라인을 개발을 위해 NIST CSF[2], DoE C2M2[3] 등 주요 국가의 사이버보안 가이드라인 관련 표준과 기반시설 네트워크를 분석하고 이를 통해 기반시설 네트워크 사이버보안 가이드라인 개발 방안을 도출하고 검증방안을 제시하였다.
사이버 공격은 점차 다양해지고, 그 위험성은 날로 심각해지고 있다. 가장 강력한 공격 중 하나는 DDoS (Distributed Denial of Service) 공격이다. 본 논문에서는 다양한 사이버 공격을 분류하고 이에 따른 방법 기법을 서술하겠다. 특히, 최신 DDoS 공격 탐지 방법을 소개하고 딥러닝 (Deep Learning)을 활용한 최신 방어 기법 연구에 대해 살펴보도록 하겠다.
IEEE 802.11 규격[1]은 2.4GHz 및 5GHz 대역에서 무선 근거리 접속 통신을 위한 국제 표준이다. 1997 년 2.4GHz 대역에서 1, 2 Mbps 의 속도를 지원하는 최초의 규격이 정의된 이래, 속도 개선을 위한 변복조 방식, 보안, QoS 등 다양한 요구 사항을 만족하기 위하여 표준이 지속적으로 개정되어 왔으며 2012 년 새로 개정된 표준이 발표된 바 있다. 특히, 최근 들어서 스마트폰의 무선랜 사용량이 폭발적으로 증가하고 무선랜 접속을 위한 핫스팟 역시 수가 크게 늘면서, 보안성을 유지하면서도 무선랜의 초기 연결접속 시간을 최소화(FILS; Fast Initial Link Setup)함으로써 무선랜 접속 요청 이용자 수에 확장성을 갖는 무선랜 규격을 제정할 필요성이 생기면서 IEEE 내에 802.11ai Task Group[3]이 승인되어 현재 표준화 작업을 진행중에 있다. IEEE 802.11 무선랜 규격에서 초기 연결접속 시간의 상당 부분을 네트워크 발견, 보안 접속, 인증 등에 소요하게 되어, IEEE 802.11ai에서는 보안성을 떨어뜨리지 않으면서도 빠르게 인증을 하기 위한 매커니즘에 대해 논의 중이다. 본 논문에서는 IEEE 802.11ai에서 논의 중인 "FILS를 위한 EAP/EAP-RP 기반의 빠른 인증" 기술에 대해 살펴보고, 이의 장단점을 분석하여 보다 개선된 형태의 빠른 인증 기법을 제안하고자 한다.
Cyber Threat Intelligence (CTI)는 성장하는 사이버 공격에 대응하는 새로운 보안체계 개념으로써 최근 많은 조직에서 보안성을 향상시키기 위해 도입하고 있다. 조직에서 CTI의 도입은 보안 조직간의 위협 정보와 그에 대응할 수 있는 방어 전략을 공유하여 다양한 선제공격을 방어하기 위해 필수적이다. 이에 따라 CTI 위협 정보를 공유하는 조직이 점차 늘어나고 있으며 정보의 양은 점차 많아지고 있다. 하지만 정보를 공유받는 대부분의 조직이 공격자가 악의적으로 잘못된 위협 정보를 수집한 경우 또 다른 사이버 공격으로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 CTI 정보 공유에서 사이버 위협 대응 조치 전략을 조직에 적용하기 전에 가상의 네트워크 아키텍처에서 적용시킨 후 평가 및 검증을 통해 공격을 목적으로 한 악의적인 정보가 적용되지 않도록 사전에 방어한다.
급증하는 사이버 위협에 능동적으로 대응하기 위해, 사이버전사의 훈련, 기술검증 지원, 전투실험 임무는 매우 중요하다. 하지만, 실 운용 망에서 이를 수행하는 것은 많은 제약이 따르므로, 평상시 끊임없이 수행하기 위한 환경 및 시스템 구축이 필요하다. 본 논문에서는 사이버전사의 훈련 및 기술검증 지원을 위해 실(live)/가상(virtual) M&S 기반의 시스템 및 기능을 제안하고, 전투실험을 위해 구성(constructive) M&S 기반의 시스템 및 기능을 제안한다. 실제와 유사한 환경에서 다양한 시나리오를 기반으로 훈련을 수행함으로써 사이버전에 대한 사이버전사의 역량을 강화하고, 대규모 전장 환경의 사이버 위협에 대한 피해 영향을 사전에 분석함으로서 대응책 마련에 유용하게 활용가능하다.
단순히 빠른 이동의 수단에서 안전하고 쾌적하게 이동할 수 있는 이동 수단으로 자동차 및 교통 인프라가 진화하고 있다. 이를 위한 IT 기술과의 융합으로 차량과 교통 인프라가 사이버 공격 등에 취약함이 다수의 사례를 통해 증명이 되고 있다. 본고에서는 차량과 교통 관점에서 발생 가능한 사이버/물리적 보안 취약점과 이에 대응하기 위한 보안 기술 현황을 살펴보고 향후 추가적으로 고려해야 할 보안 이슈들을 정리하였다.
Cyberspace is emerging as a critical domain requiring national-level governance and international cooperation owing to its potential financial and societal impacts. This research aims to investigate the cybersecurity policies from major countries for understanding with comprehensive perspectives. Global trends emphasize a comprehensive command-centered approach, with top leadership directing cybersecurity policies. Key policy areas include security across technology ecosystems, protection of critical infrastructure, and software supply chain security. Investment is being focused on zero-trust architectures, software bills, and new technologies like artificial intelligence. For countries like Korea, immediate response and adaptation to these trends are crucial to develop and enforce national cybersecurity policies.
CPS(Cyber Physical System)는 사이버 세계(cyber world)와 물리적 세계(physical word)를 연결하여, 현실과 사이버의 정보를 융합 분석하고, 분석한 데이터를 현실에 Feedback 하는 자동적이고 지능적인 제어 시스템이다. 이러한 CPS는 빅데이터를 분석하여 사용자에게 알맞은 정보를 제공해 주며 딥러닝(Deep Learning)을 통해 정확하고 세밀한 Feedback을 제공하는 등 이종 복합 시스템 간의 고신뢰성과 실시간성을 보장하는 무결점 자율 제어 시스템으로 주목 받고 있다. 실생활에서는 의료, 헬스케어, 교통, 에너지, 홈, 국방, 재난대응, 농업, 제조 등에서 폭 넓게 사용되고 있다. 해외에서는 이와 같은 CPS를 이용해 한 분야에 세밀하게 접목시켜 발전을 도모하며, CPS에 의해 변혁되는 데이터 구동형 사회를 준비하고 있다. 하지만, 이러한 CPS를 사용할 때, 보안의 문제점으로 대규모 정전사태가 발생하고, 생명을 위협하는 등의 취약점 또한 드러나고 있어 이에 대한 보안의 중요성과 CPS의 적용분야를 파악하여 전반적인 보안 문제점을 분석하고자 한다.
통신 기술이 발달하고, 네트워크 환경 또한 다양해짐에 따라 통신 사용자들에 대한 사이버 위협 또한 다양해졌다. 패턴인식 기술과 기계학습에 기반한 침입탐지 기술은 새롭게 보고되는 수많은 사이버 공격들에 대응하기 위해 등장하였다. 기계학습 기반의 IDS는 낮은 오탐률과 높은 효율성을 요구하며, 이러한 특징은 데이터셋을 구성하는 방법론에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 패턴인식 기반 트래픽 분석을 수행하기 위한 데이터셋을 구성할 때 고려해야할 주안점에 대해 논하며, 현실의 사이버 위협 상황을 잘 반영할 수 있는 데이터셋을 도출하는 방법을 모색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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