Drive-by download와 같은 클라이언트 측 공격은, 악의적인 서버와 상호작용하거나 악의적인 데이터를 처리하는 클라이언트 애플리케이션의 취약점을 대상으로 이루어진다. 전형적인 공격은 특정 브라우저 취약점을 악용하는 악성 웹 페이지와 관련된 웰 기반 공격으로, 클라이언트 시스템에 멀웨어를 실행하거나 클라이언트의 제어를 악의적인 서버에게 완전히 넘겨주기도 한다. 이러한 공격을 방어하기 위해, 본 논문에서는 Capture-HPC를 이용하여 가상 머신에서 실행기반으로 악성 웹 페이지를 탐지하는 고 상호작용(high interaction) 클라이언트 허니팟을 구축하였다. 이 실행기반 탐지 시스템을 이용하여 악성 웰 페이지를 탐지하고 분류하였다. 또한 가상머신의 이미지 개수 및 한 가상머신에서 동시 수행하는 브라우저 수에 따른 시스템 성능을 분석하였다. 실험 결과, 가상머신의 이미지 수는 하나이고 동시 수행하는 브라우저의 수가 50개일 때 시스템이 적은 리버팅 오버헤드를 유발하여 더 나은 성능을 보였다.
정보시스템에 대한 침입탐지는 네트워크 기반의 침입탐지시스템에 의존하였으나, 네트워크 규모의 확대와 암호사용의 증가로 인하여 호스트 기반의 침입탐지시스템을 중심으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 CB(Check-Box)에 규정된 정책을 이용한 호스트 기반의 침입탐지 시스템을 설계하여 이를 실험하였다. 침입탐지 실험을 위한 시스템호출 기술은 커널에 프로세스들의 특성을 자세하게 정의하고, 이를 실행할 수 있도록 기반을 구축함으로서 가능하게 하였다. 이러한 기법의 특성은 실행 가능한 프로세스가 시스템에 자원에 정당하게 접근할 수 있는 정책을 자세하게 규정해야 하며, 규정을 기술하기 위한 언어는 보안영역을 효과적으로 표현하고 번역될 수 있어야 한다. 본 연구는 Linux의 커널에서 침입탐지기법에 대한 모형을 제시하고, 공격에 대한 탐지와 탐지결과를 검증할 수 있는 정책을 설정하였다. 제안된 시스템은 커널의 변화에 대한 영향력을 최소화하도록 함으로서 새로운 커널을 쉽게 설치할 수 있기 때문에 정책에 의한 호스트기반의 침입탐지시스템은 운영 탐지 분석을 통하여 침입을 예방할 수 있는 방안을 마련할 수 있다.
컴퓨팅 환경에서 각종 보안 위협들의 핵심에는 악성 실행파일들이 있다. 전통적인 시그니처 기반의 보안 시스템들은 악의적인 실행파일들 중에서 알려지지 않은 것들에 대해서는 런타임 탐지에 어려움이 있다. 그러한 이유로 런타임 탐지를 위해 시그니처가 필요 없는 정적, 동적 분석 방법들이 다각도로 연구되어 왔으며, 특히 악성 실행파일을 실제 실행한 후 그 동작상태를 모니터링 하는 행위기반 동적 분석방법들이 많은 발전을 이루어왔다. 그러나 대부분의 행위기반 분석방법들은 단순히 몇 가지 행위나 비순차적인 분석정보를 제공하기 때문에, 차후 악성여부를 최종 판단하는 방법론에 적용하기에는 그 분석정보가 충분하지 않다. 본 논문에서는 악성 실행파일이 실행되는 동안 발생할 수 있는 행위들을 분류하고, 이를 모니터링 하는 프로토타입 프로그램을 구현하였다. 또한, 악성 실행파일을 직접 실행하는 것은 제한된 컴퓨팅 환경에서 이루어지기 때문에, 실제 악성 실행파일을 모니터링 한 결과를 토대로 행위기반 모니터링 방법이 극복해야 될 이슈들에 대해서도 언급하고 있다.
현재 사이버 위협은 계속적으로 증대되고 있으며, 진화하는 악성코드에 의한 보안 사고의 피해도 점점 더 커져가고 있다. 또한 기존의 보안체계를 회피한 은밀한 악성코드 기반의 공격으로 기밀 데이터 및 개인정보 유출이 지속적으로 증가하는 추세이다. 그러나 기존의 블랙리스트 기반의 시그니처 탐지 기법으로는 진화된 "알려지지 않은 악성코드"의 대응에 한계가 있다. 본 연구에서는 인가된 프로그램의 위변조 여부, 인가된 프로그램의 실행여부, 운영체제 주요 파일에 대한 변경 여부 등 복합적인 분석을 통한 탐지 및 식별로 악성코드 행위를 차단하는 화이트리스트 기반 프로그램 실행 통제 방안을 제시하고자 한다.
현재까지 IDS는 관리자의 개입 없이는 효과적인 운용이 불가능하고, IDS를 사용하더라도 여전히 침입 발생 가능성이 있고, 다양한 우회 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 기존에 제안된 침입탐지 시스템을 분석하고, C-Box에 규정된 정책을 이용한 데이타소스 기반의 침입탐지 시스템을 설계하여 이를 실험하였다. 본 연구는 데이터 소스 기반에서 침입 탐지 방법 기준의 비정상적인 형태에 의한 탐지와 오류에 의한 탐지기법을 적용하였으며, IDS에 침입 탐지 정책을 설계하였고, 규정에 의한 정책중심의 침입탐지 기법을 정상적인 동작과 비정상적인 동작을 구분하는 경계를 정의한다. 또한, 침입탐지 정책을 이용한 호스트기반 IDS를 설계하고 구현함으로서 정보시스템의 취약성을 보완할 수 있었다. 침입탐지 실험을 위한 시스템 호출 기술은 커널에 프로세스들의 특성을 자세하게 정의하고, 이를 실행할 수 있도록 기반을 구축함으로서 가능하게 하였다.
모바일 장치에서 사용되는 ARM 프로세서는 하드웨어 기반의 격리 실행 환경인 TrustZone 개념을 도입하여 신뢰 실행 환경인 Secure World와 비신뢰 실행 환경인 Normal World를 구현하였다. 악성 소프트웨어의 종류 중 루트킷은 관리자 권한을 획득하고 자신의 존재를 숨기면서 백도어를 만든다. Secure World에서 동작하는 프로세스는 메모리 접근에 제한이 없고, 격리되어 있어 Secure World에서 루트킷이 실행되었을 때 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 하드웨어 기반의 성능 측정 모니터인 Performance Monitoring Unit을 활용하여 Secure World 루트킷의 이벤트를 측정하고 딥러닝 기반으로 루트킷을 탐지하는 기법을 제시한다.
최근 스마트 단말을 통한 유해 콘텐츠의 보급이 확산되면서 스마트 단말에서 유해 콘텐츠를 차단하기 위한 소프트웨어의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 기반 스마트 단말에서 실행 이벤트의 분석을 통하여 유해 콘텐츠를 탐지 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 안드로이드기반 스마트 단말에서 스트리밍 서비스가 실행되는 구조 및 관련 실행 이벤트들의 연관성을 분석하였으며, 분석 결과를 토대로 스마트 단말에서 유해 콘텐츠의 실행 여부를 판단할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다.
스마트 컨트랙트는 블록체인 상에서 실행되는 프로그램으로 복잡한 비즈니스 논리를 처리할 수 있다. 그러나 블록체인의 무결성과 조건에 따라 실행되는 특성을 이용한 악의적 사용으로 인하여 블록체인 보안에서 시급한 문제가 되고있다. 따라서 스마트 컨트랙트 취약성 탐지문제는 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존 연구의 대부분이 단일 유형의 취약성 여부에 대한 탐지에만 초점이 맞춰져 있어 여러 유형의 취약성에 대한 동시 식별이 어렵다. 이 문제를 해결하고자 본 연구에서는 스마트 컨트랙트 소스코드 제어 흐름 그래프를 기반으로 그래프의 forward edge와 backward edge를 고려한 신경망으로 그래프 구조를 학습한 후 그래프 multi-label classification을 진행하여 다중 취약성을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다.
악성코드 사고 조사에서 가장 중요한 것은 신속하게 악성코드를 탐지하고 수집하는 것이다. 기존의 조사 방법은 시그니쳐 기반의 안티바이러스 소프트웨어를 이용하는 것이다. 시그니쳐 기반의 탐지는 실행파일 패킹, 암호화 등을 통해 쉽게 탐지를 회피할 수 있다. 그렇기 때문에 악성코드 조사에서 패킹을 탐지하는 것도 중요한 일이다. 패킹탐지는 패킹 시그니쳐 기반과 엔트로피 기반의 탐지 방법이 있다. 패킹 시그니쳐기반의 탐지는 새로운 패킹을 탐지하지 못하는 문제가 있다. 그리고 엔트로피 기반의 탐지 방법은 오탐의 문제가 존재한다. 본 논문에서는 진입점 섹션의 엔트로피 통계와 패킹의 필수적인 특징인 'write' 속성을 이용하여 패킹을 탐지하는 기법을 제시한다. 그리고 패킹 PE 파일을 탐지하는 도구를 구현하고 도구의 성능을 평가한다.
최근에는 스마트폰과 같이 임베디드 형태로 다양한 장소에서 서비스를 제공하는 어플리케이션의 수가 늘어나는 추세이다. 기존의 고정된 장소에서의 실행 환경보다 서비스 실행 중 상태가 동적으로 변할 수 있다는 점으로 인해 실행 중 오작동이 발생할 수 있다. 이 문제를 다루기 위하여 본 연구에서는 레거시 소프트웨어 시스템을 대상으로 메서드 수준의 오작동 탐지 기능의 구축기법을 제안한다. 기존의 문맥 의존적 행위 모델 기반으로 비정상 행위를 탐지하는 방식 메서드 수준의 탐지에 적용 시 거짓 양성의 발생 비율 증가, 모니터링 오버헤드 증가 등의 문제가 발생 가능하다. 이를 향상하기 위해 본 연구에서는 문맥 독립적 행위 모델 기반 오작동 탐지(Context-Insensitive Behavior Model-based Failure Detection, CIBFD) 기법을 제안한다. 사례 연구를 통해 기존 연구 대비 탐지 결과를 비교 분석하고, 어플리케이션 도메인 별 기법의 효용성을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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