제어시스템은 국가기반시설 및 산업분야 전반에 걸쳐 이용되기 때문에 사이버 공격을 받게 될 경우 공공분야에 직접적인 피해가 발생할 수 있다. 이러한 이유로, 제어시스템에 대한 보안요구사항이 제안되고 있으며 전자제어시스템보안 가이드라인에 따라 외부망과 분리된 환경으로 운용되고 있다. 그럼에도 불구하고 스턱스넷(Stuxnet)과 같이 제어시스템을 겨냥한 악성코드가 지속적으로 발견되고 있으며, 신 변종 악성코드의 등장으로 실시간 탐지의 어려움과 자료유출등의 보안위협이 지속적으로 발생되고 있다. 본 논문에서는, 안전한 제어시스템 환경 제공을 위한 트래픽 분석망 도입에 대해 제안한다. 이를 위해 제어시스템에서 발생 가능한 보안위협들을 분석하고, 이러한 보안위협에 대응하기 위한 보안기능들에 대하여 도출한다.
최근 과학 기술의 급격한 발전에 따라 네트워크 시장 및 환경이 커지는 중이며, 막대한 양의 트래픽이 발생하고 있다. 특히 5G 네트워크, 엣지 컴퓨팅의 발전으로 이러한 현상은 더욱 가속화 될 전망이다. 하지만 이러한 추세에 따라 네트워크상에서 발생하는 트래픽 과부하, 악성 행위 등의 장애 현상도 빈번하게 발생하고 있다. 네트워크 관리자는 이러한 문제점을 해결하고, 초고속 네트워크를 구현하기 위해 네트워크 관리 시스템을 구축해야 하며, 네트워크 관리 시스템을 통해서 네트워크 장비들의 연결 구성에 대해 정확하게 알아야한다. 하지만 기존 네트워크 토폴로지 탐색 방법은 관리자가 수동으로 관리하기 때문에 비효율적이며, 시간 및 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 트래픽의 입출량에 따른 네트워크 토폴로지 구성 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 실제 네트워크 장비에 적용하여 본 논문의 타당성을 검증한다.
스마트폰 같은 모바일 장치의 대중적 보급과 발전으로 인해 PC 기반의 악성코드가 모바일 기반으로 빠르게 이동하고 있다. 특히 봇넷은 PC에서의 강력한 악성행위와 피해를 모바일 장치에서 재생산하며 새로운 기법을 추가하고 있다. 기존 PC 기반의 봇넷과 달리 모바일 봇넷은 동시에 다양한 공격 경로의 탐지가 어려워 네트워크 기반보다는 호스트 기반의 탐지 기법이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 호스트 기반 기법의 한계를 극복하기 위하여 네트워크 기반으로 모바일 봇넷을 탐지하는 HMM과 SVM을 적용한 2 가지 기법을 비교한다. 기계학습에 많이 사용되는 시계열 데이터와 단위시간 데이터를 추출하여 두 기법에 적용하여, 실제 봇넷이 설치된 환경의 트래픽 검증 분석을 통해 이들 데이터에 따른 두 기법의 탐지율과 탐지 특성을 제시한다.
인터넷은 지속적으로 발전하고 이에 따라 사이버 공격도 더욱 정밀하고 은밀하게 이루어지고 있다. 개인의 사생활 보장의 목적으로 사용되는 익명통신도 사이버 공격에 활용되고 있다. 익명통신은 공격자의 IP주소를 숨길 뿐만 아니라 암호화된 트래픽으로 통신이 이루어져 대부분의 기관이나 조직에서 사이버 공격의 방어목적으로 사용하고 있는 정보보호시스템을 우회할 수 있다. 이런 이유로 익명통신은 악성코드의 공격명령을 내리거나, 추가적인 악성코드 다운로드의 통신수단 등으로 활용된다. 그러므로 본 연구는 암호화된 익명통신을 인공지능을 통해 빠른 시간 내에 최대한 정확히 탐지하고 차단하는 방안을 제시하고자 한다. 나아가 이를 국방에 적용하여 악의적인 통신을 탐지하여 중요자료의 외부유출 및 사이버공격 방지에 기여하고자 한다.
라우팅 정보에 대한 변화를 발생시켜 전송기능을 방해하는 홀 공격은 MANET(Mobile Ad-Hoc Network)과 같은 임시 통신망에 치명적인 결과를 초래한다. 홀 공격의 한 종류인 블랙홀 공격은 악성 노드인 블랙홀 노드가 라우팅 정보를 위조하여 네트워크 내에 전송되는 정보를 흡수함으로서 네트워크 성능을 마비시키는 악성공격의 일종이다. 블랙홀 공격이 MANET의 전송성능에 미치는 영향은 매우 크므로 다양한 네트워크 환경에 대해 블랙홀 공격이 미치는 전송성능을 분석하는 것은 매우 의미있는 일이다. 본 연구에서는 복수의 블랙홀 노드에서 발생된 블랙홀 공격이 MANET의 전송 성능에 미치는 영향을 분석해 본다. 분성 방법으로는 NS-2를 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하며 분석대상 서비스로는 음성 트래픽을 사용한다.
블랙홀 공격은 라우팅 기능에 대한 공격의 일종으로서 네트워크 전송성능에 치명적인 영향을 초래할 수 있다. 특히, 단말기만으로 구성되어 악성침해 대비 기능을 갖추기가 수월하지 않은 MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서 블랙홀 공격이 시도될 경우 네트워크 전체의 전송기능이 매우 저하될 수 있다. 본 논문에서는 블랙홀 공격이 네트워크 전송성능에 미치는 영향을 격자구조 MANET을 대상으로 분석해 본다. 특히 블랙홀 공격이 발생되는 지점을 다양하게 설정하여 전송 성능을 측정하고 이를 랜덤구조 MANET의 전송결과와 비교하여 분석해본다. 본 논문은 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 수행하며, 전송 대상 트래픽으로는 VoIP(Voice over Internet Protocol) 트래픽으로 한다. 본 연구의 결과는 MANET에서 블랙홀 공격에 대응하기 위한 자료로 사용될 수 있다.
NAC(Network Access Control)는 운영체제 보안 패치 미 적용 혹은 AV(Anti-Virus)미설치 컴퓨터 등 웜의 공격대상이 되어 내부망에 바이러스를 유포하는 엔드 포인트 사용자 보안에 대한 솔루션으로 개발되었다. 현재 시장에 상용화된 NAC 제품들이 경우 연결 전 보안기능(pre-connect)기술들은 많이 발전되어 있으나, 정상적인 인증을 통해 연결된 이후에 발생하는 위협을 탐지하는 위협 관리 기능(post-connect)이 대체적으로 부족한 상태이며, 이에 따라 Zero-day 공격, 악성코드 감염 등으로 NAC 사용자들이 지속적으로 피해를 입고 있는 상황이다. 본 논문에서는 이러한 post-connect단계에서의 문제점을 해결하고자 기존에 사용되던 단말에 대한 인증과 정책 위반 여부 검사 외에 각 단말이 발생시키는 트래픽 정보와 Agent를 통해 획득한 각 단말의 정보, 그리고 Network Scanner에서 획득한 Open Port와 네트워크 구성 변경 정보를 활용하여 정상 Behavior profile을 생성하고 이를 기반으로 악성코드 감염 시스템을 탐지하는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 악성 코드, 인터넷 웜과 같은 비정상 트래픽의 생성을 탐지하고 대응하는 침입탐지시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템의 경보정보 대응능력 성능분석을 위하여 시스템 모델링을 수행하고, OPNET을 이용하여 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 먼저 비정상적인 트래픽으로 부터 초래되는 경보정보의 도착 프로세스를 모델링 한다. 경보정보가 집중적으로 발생하는 상황을 모델링하기 위하여 트래픽의 burstiness(군집성)를 잘 나타낼 수 있는 IBP(Interrupted Bunoulli Process)를 적용한다. 다음에 성능파라미터에 대한 시스템의 정량적인 이해를 위하여 모의실험을 수행한다. 성능분석 결과를 바탕으로 보안노드의 고속화를 저해하는 요인을 분석하고 성능을 향상시키기 위한 방안을 도출 하고자 한다.
This thesis offers forecast & warning algorithm about the accessing networks though statistical sampling methods to prevent computer terrors. These networks are occurred among U-city network groups. The main characteristic of current computer attacks is avoiding well-known detection patterns by successive changes in spreading speeds and attacking codes. The improvement of attacking stills leads to a problem causing the defense-time delay and creates vicious cycle that tries to fix networks after damage. Proposed algorithm notices and warns the potential attacking areas through defecting previous attacking signs, analysing attaching results ed tracing attaching sources at the beginning of the attack.
인터넷은 우리나라의 경제 사회를 움직이는 중요한 인프라 자원이며 일상생활의 편리성 효율성을 제공하고 있다. 하지만, 인터넷 인프라 자원의 취약점을 이용하여 사용자를 위협하는 경우가 발생한다. 최근에 지속적으로 지능적이고 고도화된 새로운 공격 패턴이나 악성 코드들이 늘어나고 있는 추세이다. 현재 신 변종 공격을 막기 위한 연구로 다크넷이라는 기술이 주목받고 있다. 다크넷은 미사용 중인 IP 주소들의 집합을 의미하며, 실제 시스템이 존재하지 않는 다크넷으로 유입된 패킷들은 신규 악성코드에 감염된 시스템이나 해커에 의한 공격행위로 간주 될 수 있다. 따라서 본 연구는 다크넷에 수집된 트래픽의 포트 정보를 기반한 통계 데이터를 추출하고 알려지거나 알려지지 않은 블랙 IP를 찾기 위한 알고리즘을 제시하였다. 국내 미사용 중인 IP 주소 8,192개(C클래스 32개) 다크넷 IP에서 3개월간(2016. 6 ~ 2016. 8) 총 827,254,121건의 패킷을 수집하였다. 수집된 데이터를 제시한 알고리즘 적용 결과, 블랙 IP는 6월 19건, 7월 21건, 8월 17건이 탐지되었다. 본 연구의 분석을 통해 얻어진 결과는 기존 알려진 공격들의 블랙 IP 탐지 빈도를 알 수 있고 잠재적인 위협을 유발할 수 있는 새로운 블랙 IP를 찾아낼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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