본 논문에서는 스미싱 공격에 대해서 Host기반에 의한 탐지가 아닌 네트워크 기반에서 전자서명을 이용한 모델을 제안한다. 본 모델은 네트워크 기반에서 유입된 트래픽 중 문자 메시지를 분석하여, 문자메시지 중에서 URL이 포함된 경우 트래픽을 우회하여 라우팅을 전환시켜 URL을 포함한 문자메시지 트래픽에 대해서 별도의 망구간으로 분리를 시킨다. 별도 분리된 URL이 포함된 트래픽에 대해서 apk파일 다운로드가 없는 경우에는 통과를 시키고, apk 파일 다운로드를 시도하는 트래픽에 대해서는 전자서명을 검사후, 등록이 안되어 있는 경우 차단을 한다. 이는 기본적으로 전자서명이 되지 않은 apk파일에 대한 다운로드를 원천적으로 봉쇄함으로써 스미싱 공격에 대한 근복적인 방어를 하는 방식이다. 본 모델은 Host기반에서 발생할 수 있는 우회공격을 방지하여 스미싱 위협을 해소할 수 있다. 기존 Host기반 스미싱 방지 모델의 동작 방식과 설계를 통해 장점과 단점을 언급하고 네트워크 기반에서 전자서명을 이용한 스미싱 방어의 타당성을 증명하도록 한다.
본 논문에서는 리눅스 운영체제를 기반으로 오픈 소스 침입탐지 시스템인 Snort 등울 LSM(Linux Security Module) 구조의 hooking 부분에 구현시켜 보안 관리자가 의도하는 포트 스캔, DDOS 공격, ARP/IP 위장, 서명 탐지 등이 가능하도록 시스템을 구현하는 방법을 제시하고자 한다.
이동에이전트 시스템은 기하급수적으로 증가하는 분산처리 환경과 이동컴퓨팅에 기여할 수 있다는 점으로 인해 주목받고 있는 기술이지만, 심각한 보안문제를 안고 있다. 본 논문에서는 ID 기반의 디지털 다중 서명 기술을 이용하여 이동 에이전트 시스템의 보안문제에 대한 효율적인 해결책을 제시하고자 한다. 이를 위하여 본 연구는 이동 에이전트 시스템이 가질 수 있는 보안 위협 요소를 분석하였다. 이러한 보안 위협은 적절한 보안 기술의 적용으로 해결될 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문은 여러 사용자가 공동의 메시지를 전자적으로 서명하는 보안 기술인 디지털 다중 서명(Digital Multi-signature)기법과 ID에 기반한 키(key) 분배 기법을 이용하여 이동 에이전트 시스템의 보안 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 이동 에이전트 보안 프로토콜은 키 분배 및 관리의 단순화, 인증 절차의 단순화, 에이전트 실행 플랫폼의 인증과 송수신 부인 방지 기능을 제공, 생명성을 보장, 실행 결과 데이터의 기밀성, 무결성의 보장한다. 그리고 에이전트 실해의 전 단계를 매 시스템마다 검증함으로써 변경 또는 삭제시 곧바로 탐지한다.
본 논문에서는 악성코드 탐지를 위한 정적 분석 기반의 새로운 기법을 제안한다. 본 연구는 악성코드 파일에서 Opcode와 Call Graph를 각각 추출하고, 이를 바탕으로 두 가지 머신러닝 모델을 학습한 후 앙상블 기법을 사용하여 최종적으로 악성코드를 분류하는 방법론을 제시한다. Opcode 기반 분석에서는 어셈블리어를 추출하여 정규표현식을 이용해 명령어를 추출했고 N-gram 기법을 활용해 명령어의 흐름을 분석한다. Call Graph 분석에서는 함수 호출 관계를 추출하고 Diffpool 기법을 통해 그래프를 벡터화한다. 제안된 시스템은 개별 모델의 장점을 결합하였고 적은 데이터에 비해 높은 정확도와 탐지율을 달성한다. 특히, 신종 악성코드나 변종 악성코드를 탐지하는 데 있어서 기존 서명 기반 기법에 비해 더 높은 성능을 보일 가능성이 높다. 실험 결과, 91%의 정확도와 88%의 재현율을 보여주어 높은 결과를 나타냈다. 본 연구는 악성코드 탐지 분야에서 정적 분석 기법의 가능성을 제안한다.
스마트폰 사용이 급증하고 있는 현재, 안드로이드 OS 기반 스마트폰 점유율이 가장 큰 상승세를 보이고 있다. 하지만 안드로이드 OS는 자가-서명 인증서(self-signed certificate)로 애플리케이션을 검증하여, 많은 보안상의 취약점을 내재하고 있다. 자가-서명 인증서의 검증 취약점을 이용하여, 악의적인 공격자는 기존 정상 애플리케이션에 악성코드를 삽입, 리패키징(Repackaging) 하여 마켓에 유포할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 안드로이드 애플리케이션의 서명 파일을 이용한 애플리케이션 리패키징 여부를 탐지하는 기술을 설계 및 구현한다.
PKI(Public Key Infrastructure)는 공개키 암호시스템을 안전하게 사용하고 관리하기 위한 보안 표준방식이다. 인터넷상의 전자 금융거래와 같이 안전하지 않은 채널 상에서 사용자의 전자 서명, 인증, 암호화 등과 같은 보안 기능이 요구되는 환경에서 PKI를 채택하고 있다. 현재 PKI에서 소프트 토큰 기반의 개인키는 표준화된 저장소에 파일 형태로 저장되어 있기 때문에 유출되기 쉬우며, 패스워드 기반 암호화 방식으로 보호되어 있으므로 전수조사 공격에 취약하다. 본 논문에서는 소프트 토큰 기반의 개인키 파일이 유출되더라도 패스워드 전수조사 공격에 확률적으로 안전한 서명용 개인키 노출 탐지기법을 제안한다. 제안 기법은 하나의 올바른 공개키/개인키 쌍과 n-1개의 위장(fake) 공개키/개인키 쌍을 사용함으로써 공격자가 패스워드 전수조사 공격에 성공하더라도 올바른 서명 값 생성 또는 인증 성공 확률을 $\frac{1}{n}$로 낮춘다. 이는 공격자가 위장 개인키로 인증을 시도할 경우 이를 탐지하여 해당 인증서를 폐지하고 사용자에게 통지해 주는 기능도 포함한다. 마지막으로 기존 PKI 및 SSL/TLS를 확장하여 제안 기법을 사용할 수 있게 함으로써 추가 인프라 구축비용 없이 소프트 토큰 기반 개인키 저장 방식의 보안 강도를 높일 수 있도록 한다.
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.
서명기반 악성코드 탐지는 악성 파일의 고유 해싱 값을 사용하거나 패턴화된 공격 규칙을 이용하므로, 변형된 악성코드 탐지에 취약한 단점이 있다. 기계 학습을 적용한 악성코드 탐지는 이러한 취약점을 극복할 수 있는 방안으로 인식되고 있다. 본 논문은 정적 분석으로 n-gram과 API 특징점을 추출해 특징 벡터로 구성하여 XGBoost, k-최근접 이웃 알고리즘, 지지 벡터 기기, 신경망 알고리즘, 심층 학습 알고리즘의 일반화 성능을 비교한다. 실험 결과로 XGBoost가 일반화 성능이 99%로 가장 우수했으며 k-최근접 이웃 알고리즘이 학습 시간이 가장 적게 소요됐다. 일반화 성능과 시간 복잡도 측면에서 XGBoost가 비교 대상 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.
최근 맬웨어에 의한 피해가 증가하고 있다. 기존의 시그니처 기반 안티 바이러스 솔루션은 제로 데이 공격 및 랜섬웨어와 같은 새로운 위협에 취약하다. 그럼에도 많은 기업은 문제점을 인식하고, 다중 엔드 포인트 보안 전략의 일부로 서명 기반 안티 바이러스 솔루션을 유지하고 있다. 본 논문에서는 차세대 안티 바이러스 솔루션으로 블록 체인과 딥 러닝 기술을 이용한 솔루션을 제안한다. 기존 DB 서버를 통해 업데이트되는 바이러스 백신 소프트웨어를 사용하여 탐지 유닛을 보완하고, 다양한 샘플과 형태를 사용하여 딥 러닝 용 DB 대신 블록 체인을 구성하여 신규 악성 코드 및 위조 악성 코드 탐지율을 높이는 방법을 제안한다.
무선 센서 네트워크는 개방된 환경에 배치된 이후에 방치되므로 공격자는 센서 노드를 물리적으로 포획할 수 있다. 공격자는 포획한 노드의 정보를 사용하여 실재하지 않는 사건을 보고하는 위조 데이터 주입 공격을 수행할 수 있다. 위조 데이터는 허위 경보와 전달 노드들의 제한된 에너지 자원을 고갈시킬 수 있다. 위조 데이터를 전달 과정 중 탐지하여 폐기하기 위한 다양한 보안 기법들이 제안되고 있다. 그러나 이들은 추가적인 작업을 수반하는 예방 기반의 기법들로, 공격이 발생하지 않은 경우에는 에너지 효율적이지 않을 수 있다. 본 논문에서는 추가 비용 없이 위조 데이터 주입 공격을 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 위조 데이터 주입 공격의 서명을 도출하고 이를 기반으로 탐지 기법을 설계한다. 제안 기법은 각 이벤트별로 보고한 노드들의 수, 보고서들의 정확도, 보고 노드 수의 변화량을 기반으로 공격을 탐지한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법이 대부분의 공격을 탐지할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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