• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.65-73
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• 2012

기존의 텍스트 기반 패스워드들은 추측, 사전 공격, 키로거, 사회공학, 훔쳐 보기, 스파이웨어 등의 공격에 취약하고, 이는 모바일 환경에서 더욱 심각한 문제이다. 훔쳐보기 공격은 패스워드에 대한 대표적인 공격방법 중 하나로, 공격자는 로그인 과정을 직접 관찰하거나 사용자의 인증 과정을 녹화하는 방식으로 패스워드에 대한 정보를 얻을 수 있다. 이러한 취약점을 보완하기 위한 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제안하는 패턴 기반의 숫자 패스워드 인증 기술에서는 길이가 긴 패턴 시퀀스로 사용자 인증함으로써 기존 패스워드의 보안성을 강화시키려 하였으며, 높은 보안성을 제공하면서 사용자로 하여금 4개의 숫자만을 기억하도록 하여 사용의 편의성은 침해하지 않으려 하였다. 그 결과로, 사용하기 편리하고 훔쳐보기 공격과 전사적 대입 공격을 방지하기 위한 새로운 패스워드 시스템을 제안하고 이에 대한 보안성과 유용성을 검토하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1021-1031
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• 2023

국가 지원 사이버 공격은 사전에 계획된 목표를 달성하기 위하여 수행되기 때문에 그 파급력이 크다. 방어자 입장에서 이에 대응을 해야하지만 공격의 규모가 크고 알려지지 않은 취약점이 활용될 가능성도 있기 때문에 대응하기 어렵다. 또한 너무 과한 대응은 사용자의 업무의 가용성을 떨어뜨려서 업무에 지장이 생길 수 있다. 따라서 사용자의 가용성을 확보하면서도 효율적으로 공격을 방어할 수 있는 대응 정책이 필요하다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 실시간으로 방어 자산의 프로세스 수와 세션 수를 수집하여 학습에 활용하는 방법을 제안한다. 해당 방법을 활용하여 사이버 공격 시뮬레이터 상에서 강화학습 기반 정책을 학습한 결과, 두 가지 공격자 모델에 대하여 100 time-steps 기준 공격 지속 시간은 각 27.9 time-steps, 3.1 time-steps만큼 감소시켰으며 또한 방어 과정에서 사용자의 가용성을 저해시키는 "복원"행위의 횟수도 감소하여 종합적으로 더 좋은 성능의 정책을 도출할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1087-1098
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• 2023

인공지능 기술의 급격한 발전으로 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있으나, 이와 함께 인공지능 기반 시스템에 대한 공격 위협이 증가하고 있다. 특히, 딥러닝에서 사용되는 인공신경망은 입력 데이터를 고의로 변형시켜 모델의 오류를 유발하는 적대적 공격에 취약하다. 본 연구에서는 이미지에서 단 하나의 픽셀 정보만을 변형시킴으로써 시각적으로 인지하기 어려운 One-Pixel 공격으로부터 이미지 분류 모델을 보호하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방어 기법은 오토인코더 모델을 이용하여 분류 모델에 입력 이미지가 전달되기 전에 잠재적 공격 이미지에서 위협 요소를 제거한다. CIFAR-10 데이터셋을 이용한 실험에서 본 논문에서 제안하는 오토인코더 기반의 One-Pixel 공격 방어 기법을 적용한 사전 학습 이미지 분류 모델들은 기존 모델의 수정 없이도 One-Pixel 공격에 대한 강건성이 평균적으로 81.2% 향상되는 결과를 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권3호
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• pp.21-28
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• 2023

21세기 정보통신기술의 발달은 주요기반시설의 제어시스템에 초연결성과 초지능성을 갖게 하여 운용 효율성을 높였으나, 보안 취약점을 증가시켜 해킹 위협에 노출되고 있다. 그중에서도 일상생활에 필수적으로 사용하는 전력을 공급하는 전력시스템은 국가 중요기반체계로서 사이버공격의 주요 표적이 되고 있다. 최근에는 전력시스템을 보호하기 위해서 다양한 보안체계를 개발하고 실전형 사이버공방훈련을 통해서 전력시스템의 안정성을 유지하고자 한다. 하지만, 사이버공격이 인공지능과 빅데이터 등의 첨단 ICT 기술과 접목되면서 기존의 보안체계로 지능화되고 있는 사이버공격을 방어하기가 쉽지 않게 되었다. 이러한 지능화되는 사이버공격을 방어하기 위해서는 지능형 사이버공격의 유형과 양상을 사전에 파악하고 있어야 한다. 본 연구에서는 첨단 ICT 기술과 접목된 사이버공격의 진화에 대해서 분석하였다.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.79-87
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• 2024

본 논문은 웹 애플리케이션의 증가로 인해 소프트웨어 내 보안 취약점을 이용한 사이버 공격이 증가하고 있다. CSRF(Cross-Site Request Forgery) 공격은 특히 웹 사용자와 개발자에게 심각한 위협으로, 사전에 예방해야하는 공격이다. CSRF는 사용자의 동의 없이 비정상적인 요청을 통해 공격을 수행하는 기법으로, 이러한 공격으로부터 웹 애플리케이션을 보호하기 위한 방법은 매우 중요하다. 본 논문에서는 Spring Security와 Apache Shiro 두 프레임워크를 통해 CSRF 방어에 대한 성능을 비교 분석하고 검증하여, 효과적으로 적용 가능한 프레임워크를 제안한다. 실험 결과, 두 프레임워크 모두 CSRF 공격 방어에 성공하였으나, Spring Security는 평균 2.55초로 Apache Shiro의 5.1초보다 더 빠르게 요청을 처리하였다. 이러한 성능 차이는 내부 처리 방식과 최적화 수준의 차이에서 비롯되었으며, 시스템 자원 사용 측면에서는 두 프레임워크 간에 차이가 없었다. 따라서 높은 성능과 효율적인 요청 처리가 요구되는 환경에서는 Spring Security가 더 적합하며, Apache Shiro는 개선이 필요하다. 이 결과는 웹 애플리케이션의 보안 아키텍처 설계 시 중요한 참고 자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.277-280
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• 2008

기존의 침입 탐지 시스템이나 침입 차단 시스템과 같은 방어 시스템을 이용한 보안 정책은 중요데이터와 자원을 관리함에 있어서 수동적 대응이라는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 이러한 수동적 대응의 보안상 문제점과 한계성을 분석하고 대표적인 해킹 공격인 파밍 공격의 대응 방안과 해킹으로 판단되는 침입에 대해 ICMP 역추적 메시지(ICMP Traceback Message)를 이용한 ICMP기반 역추적 시스템을 설계한다. 본 연구를 통해 파밍 공격자의 근원지를 파악하고 최근 이슈가 되고 있는 개인정보 유출의 피해 방지와 금전적인 2차 범행을 사전에 차단 가능하다.

• 융합보안논문지
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• 제11권6호
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• pp.53-58
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• 2011

산업 현장에서 일반 컴퓨터와 윈도우 운영체계를 사용하여 생산 시스템을 제어 하게 되면서, 산업 시설에 대한 사이버 보안 위협이 심각한 문제로 대두 되고 있다. 네트워크와 연결된 산업 제어 시스템은 우리가 일상적으로 사용하는 PC나 기업의 정보 시스템에서 문제시 되던 악성코드의 공격에 노출되었다. 특히 컴퓨터 웜인 스턱스넷은 가스 수송관이나 발전소 같은 특정 산업 제어 시스템을 표적으로 하며, 이론상 물리적 타격도 가능하다. 본 논문에서는 산업 제어 시스템 구성 요소와 SCADA의 사이버 보안 위협을 살펴본 후, SCADA 보안 취약점을 조기에 파악하고 평가하여 가능한 사이버 공격을 사전에 대처할 수 있는 위험 분석 방법으로 공격 트리 분석을 고찰한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.5256-5262
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• 2014

최근 국가기관, 언론사, 금융권 등에 대하여 분산 서비스 거부(Distributed Denial of Service, DDoS) 공격, 악성코드 유포 등 무차별 사이버테러가 발생하고 있다. DDoS 공격은 네트워크 계층에서의 대역폭 소모를 주된 공격 방법으로 정상적인 사용자와 크게 다르지 않는 패킷을 이용하여 공격을 하기 때문에 탐지 및 대응이 어렵다. 이러한 인터넷 비정상적인 트래픽이 증가하여 네트워크의 안전성 및 신뢰성을 위협하고 있어 비정상 트래픽에 대한 발생 징후를 사전에 탐지하여 대응할 수 있는 방안의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 비정상 트래픽 탐지 기법에 대한 현황 및 문제점을 분석하고, 예측방법인 추세 모형, 지수평활법, 웨이브렛 분석 방법 등을 비교 분석하여 인터넷 트래픽의 특성을 실시간으로 분석 및 예측이 가능한 가장 적합한 예측 모형을 이용한 탐지 방법을 제안하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.327-334
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• 2018

PC가 악성코드에 감염되면 C&C서버와 통신하며 공격자의 명령에 따라 내부 네트워크에 확산, 정보획득 등의 과정을 거쳐 최종적인 악성행위를 하게 된다. 기업은 외부로부터의 공격을 사전에 차단하는데 중점을 두고 있으나 APT공격을 목적으로 한 악성코드는 어떤 형대로든 내부로 유입된다. 이때 피해의 확산을 방지하기 위하여 악성코드에 감염되어 C&C서버와 통신을 시도하는 PC를 찾아내는 내부 모니터링이 필요하다. 본 논문에서 수많은 패킷들의 목적지IP가 블랙리스트 IP인지 여부를 빠르고 효과적으로 대조하기 위한 블룸필터를 이용한 목적지 IP 모니터링 방안을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.491-498
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• 2014

최근, 지능화된 공격기법을 통한 사이버테러가 지속적으로 발생하고 있으며 특히, 알려지지 않은 신종 악성코드를 사용하기에 탐지 및 대응이 매우 어렵다. 본 논문에서는 대용량 데이터 분석을 통해, 악성코드 침투단계 이후에, 좀비PC와 공격자와 통신을 사전탐지, 대응하는 알고리즘 개발 및 상용환경에서 검증하였다. 향후, 알고리즘의 고도화, 대용량 데이터 처리기술 적용을 통해, APT 공격의 탐지성능이 향상될 것으로 예상한다.