• 제목/요약/키워드: 알려지지 않은 위협

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알려지지 않은 위협 탐지를 위한 CBA와 OCSVM 기반 하이브리드 침입 탐지 시스템 (A hybrid intrusion detection system based on CBA and OCSVM for unknown threat detection)

  • 신건윤;김동욱;윤지영;김상수;한명묵
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.27-35
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    • 2021
  • 인터넷이 발달함에 따라, IoT, 클라우드 등과 같은 다양한 IT 기술들이 개발되었고, 이러한 기술들을 사용하여 국가와 여러 기업들에서는 다양한 시스템을 구축하였다. 해당 시스템들은 방대한 양의 데이터들을 생성하고, 공유하기 때문에 시스템에 들어있는 중요한 데이터들을 보호하기 위해 위협을 탐지할 수 있는 다양한 시스템이 필요하였으며, 이에 대한 연구가 현재까지 활발히 진행되고 있다. 대표적인 기술로 이상 탐지와 오용 탐지를 들 수 있으며, 해당 기술들은 기존에 알려진 위협이나 정상과는 다른 행동을 보이는 위협들을 탐지한다. 하지만 IT 기술이 발전함에 따라 시스템을 위협하는 기술들도 점차 발전되고 있으며, 이러한 탐지 방법들을 피해서 위협을 가한다. 지능형 지속 위협(Advanced Persistent Threat : APT)은 국가 또는 기업의 시스템을 공격하여 중요 정보 탈취 및 시스템 다운 등의 공격을 수행하며, 이러한 공격에는 기존에 알려지지 않았던 악성코드 및 공격 기술들을 적용한 위협이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 알려지지 않은 위협을 탐지하기 위한 이상 탐지와 오용 탐지를 결합한 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안한다. 두 가지 탐지 기술을 적용하여 알려진 위협과 알려지지 않은 위협에 대한 탐지가 가능하게 하였으며, 기계학습을 적용함으로써 보다 정확한 위협 탐지가 가능하게 된다. 오용 탐지에서는 Classification based on Association Rule(CBA)를 적용하여 알려진 위협에 대한 규칙을 생성하였으며, 이상 탐지에서는 One Class SVM(OCSVM)을 사용하여 알려지지 않은 위협을 탐지하였다. 실험 결과, 알려지지 않은 위협 탐지 정확도는 약 94%로 나타난 것을 확인하였고, 하이브리드 침입 탐지를 통해 알려지지 않은 위협을 탐지 할 수 있는 것을 확인하였다.

상황 지식 축적에 의한 알려지지 않은 위협의 검출 (Unknown Threats Detection by Using Incremental Knowledge Acquisition)

  • 박길철;하미드 쿡;김양석;강병호;육상조;이극
    • 융합보안논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.19-27
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    • 2007
  • 알려지지 않은 불분명한 위협을 검출하는 내는 것은 모순이다. 존재하는 것이 알려지지 않았다면 어떻게 찾아 낼 것인가? 그것은 알려지지 알은 위험을 아주 짧은 시간 안에 위협을 정의(identification)을 할 수 있으면 가능 할 수 있을 것이다. 본 논문은 위험 검출 기법을 만들어 네트워크상의 알려지지 않은 위험에 대해 유연하게 대처할 수 있는 시스템 개발에 도움을 줄 수 있게 하기 위해 연구되었다. 이 시스템은 알려지지 않은 위험을 탐지하기 위하여 동적이고 유연한 상황 지식을 가진 로직을 가지고 시스템을 감시한다. 시스템은 새로운 위협의 검출뿐만 아니라 빠르고 효과적인 방법으로 위협에 대처할 수 있다.

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제로-데이 웜 공격 대응을 위한 ZASMIN 시스템 구조

  • 오진태;김익균;장종수;전용희
    • 정보보호학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.82-87
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    • 2008
  • 현재의 정보보호시스템은 시그니처가 알려지지 않은 공격에 대하여 효과적인 대응 기법을 제공하지 못하고 있다. 그러나 앞으로 알려지지 않은 취약성을 이용하는 제로-데이 웜이 실제적으로 큰 위협이 될 전망이다. 그러므로 비록 알려지지 않은 공격에 대하여도 탐지하고 차단할 수 있는 능력을 가진 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 제로-데이 웜 공격에 대응 할 수 있는 ZASMIN 시스템의 구조를 제안하고, 주요 기능 및 요구사항, 시그니처 분배 프레임워크에 대하여 기술하고자 한다.

화이트리스트 기반 전사적 IT자원 보안 관제 시스템 (WhiteList-based Enterprise IT Resource Security Control System)

  • 박성식;고미은;박용범
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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    • pp.461-464
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    • 2016
  • 기업 사용자의 PC를 노리는 알려지지 않은 지능형 위협으로 전사적 IT자원 보안 문제가 대두하고 있다. 지정된 프로그램만 동작하게 하는 화이트리스트 보안 기술로 알려지지 않은 지능형 위협에 대응이 가능하다. 따라서 화이트리스트 기반 전사적 IT자원 보안 관제가 필요하다. 본 논문에서는 WhiteList 기반의 실시간 프로세스 분석을 통해 기업 사용자 PC 내에 허가되지 않은 프로그램을 관제할 수 있는 방법을 제시 하였고, 화이트리스트 기반 전사적 IT자원 보안 관제 시스템을 구현하였다.

보안 정보 공유 기술 및 표준화 동향 (Technology and Standardization Trend of Security Information Sharing)

  • 정일안;오진태;장종수
    • 전자통신동향분석
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    • 제23권4호
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    • pp.30-38
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    • 2008
  • 보안 정보란 알려지거나 알려지지 않은 공격, 위협, 취약성, 침입, 악성 행위 등과 관련된 정보들을 총칭하는 것으로, 정부, 금융, ISP, 기업 등 공공의 인터넷 환경에서 다양한 보안 정보들을 상호 공유하고 관리하여 사이버 보안 위협들에 대해 빠르게 대응하기 위한 체계가 필요하게 되었다. 이러한 보안 정보들을 상호 공유하기 위한 기술과 그 표준에 대한 필요성이 대두되어 국내외에서 관련 표준화 활동이 추진되고 있다. 본 고에서는 이와 같은 보안 정보를 공유하기 위한 기술과 관련 표준화 동향에 대하여 살펴 본다.

스마트 기기를 이용한 안전한 QR-Login 사용자 인증 프로토콜의 설계 및 중요 정보의 안전성 보증을 위한 방법 (A Design Secure QR-Login User Authentication Protocol and Assurance Methods for the Safety of Critical Data Using Smart Device)

  • 이재식;유한나;조창현;전문석
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37C권10호
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    • pp.949-964
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    • 2012
  • 최근 악성코드 및 바이러스 등으로 사용자 PC가 위협받고 있다. 특히, 제로데이 공격 등 알려지지 않은 공격들이 끊임없이 나오고 있어, 사용자 PC는 더 이상 안전하다고 확신하기 어려운 환경이 되었다. 따라서 인터넷 서비스의 이용에 있어서, 안전성이 보장되지 않은 PC를 이용하는 사용자가 기존의 인증 프로토콜을 이용하여 사용자를 인증할 경우, 인증 정보의 도난 및 중간자 공격 등 다양한 위협을 받을 수 있다. 또한 메모리 해킹등과 같은 공격을 당할 경우, 사용자는 자신의 PC가 감염되었는지 인지하기조차 어려운 상황에 놓이게 된다. 따라서 본 논문은 QR-Code와 통신기능이 가능한 스마트 기기를 활용한 안전한 QR-Login 사용자 인증 프로토콜을 설계하고, 인터넷 서비스 이용 시 중요정보의 안전성 보증을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통하여 사용자는 알려지지 않은 공격으로부터 PC가 위협받는 경우에도 사용자의 중요정보를 보호할 수 있고, 금융거래와 같은 민감한 거래 시에도 안전하게 거래를 할 수 있다.

네트워크 자원의 로그 분석을 통한 보안 위협 탐지 (The detection of threats using loging data analing of network resource)

  • 김진홍;이행곤;조인준
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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    • pp.179-182
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    • 2006
  • 정부, 기관(연구기관, 교육기관 등) 심지어 일반 개인 생활에서 인터넷의 활용도가 증가하면서 네트워크 장비의 중요성은 한층 강조되고 있다. 현재 네트워크 장비의 보안은 방화벽, 침입탐지장치에 의존하고 있으나, 이 장비들은 잘 알려진 공격을 기준으로 패턴 매정 방식으로 검출한다. 따라서 잘 알려지지 않은 공격에는 취약하다. 본 논문에서는 네트워크 보안장비를 위회한 보안위협이 탐지될 경우 네트워크 자원에서 발생하는 로그를 실시간으로 수집하여 관리함으로써 침해사고 시 그 원인을 분석할 수 있는 근거자료를 확보하고, 실시간 로그 분석을 통해 신속한 보안 위협의 탐지 및 해결방안을 제공한다.

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클라우드 컴퓨팅 보안 국제표준화 동향

  • 문종호;김지예;원동호
    • 정보와 통신
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    • 제32권10호
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    • pp.65-70
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    • 2015
  • 클라우드 컴퓨팅은 IT 자원(스토리지, 서버, 소프트웨어, 네트워크 등)을 인터넷 기술을 이용하여 서비스 형태로 제공하는 기술이다. 최근 클라우드 컴퓨팅 서비스의 영역이 지속적으로 확대되고 있으며 특히 사물인터넷 (Internet of Things) 등의 IT 기술 발전에 따라 가정, 의료 등에 클라우드 컴퓨팅을 접목하여 활용할 수 있는 방법이 활발히 연구되고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 서비스의 확산과 더불어 알려지지 않은 새로운 보안 위협, 클라우드 서비스 고객의 자기정보 통제권 상실, 개인정보 유출로 인해 발생하는 프라이버시 침해 또한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 보안을 위한 국제 표준화 기구와 해당 기구에서 추진 중인 국제 표준화 현황에 대해 살펴본다.

알려지지 않은 실행파일의 악의적인 특징들을 분석하기 위한 행위추적 프로그램 (Behavior Tracing Program to Analyze Malicious Features of Unknown Execution File)

  • 김대원;김익균;오진태;장종수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.941-944
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    • 2011
  • 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.

다크넷 트래픽 기반의 알려지지 않은 IoT 봇넷 선제탐지 방안 (A Preemptive Detection Method for Unknown IoT Botnet Based on Darknet Traffic)

  • 박건량;송중석;노희준
    • 정보보호학회논문지
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    • 제33권2호
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    • pp.267-280
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    • 2023
  • 최근 컴퓨팅 및 통신 기술의 발달로 인해 IoT 디바이스가 급격히 확산·보급되고 있다. 특히 IoT 디바이스는 가정에서부터 공장에 이르기까지 그 목적에 따라 연산을 수행하거나 주변 환경을 센싱하는 등의 기능을 보유하고 있어 실생활에서의 활용이 폭넓게 증가하고 있다. 하지만, 제한된 수준의 하드웨어 자원을 보유한 IoT 디바이스는 사이버공격에 노출되는 위험도가 높으며, 이로 인해 IoT 봇넷은 악성행위의 경유지로 악용되거나 연결된 네트워크로 감염을 빠르게 확산함으로써 단순한 정보 유출뿐만 아니라 범국가적 위기를 초래할 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 폭넓게 활용되고 있는 IoT 네트워크에서 알려지지 않은 보안위협에 선제적으로 대응하기 위해 IoT 봇넷의 네트워크 행위특징을 활용한 선제탐지 방법을 제안한다. IoT 봇넷이 접근하는 다크넷 트래픽을 분석하여 4가지 행위특징을 정의하고 이를 통해 감염의심 IP를 빠르게 선별한다. 분류된 IP는 사이버 위협 인텔리전스(CTI)를 활용하여 알려지지 않은 의심 호스트 여부를 확인한 후, 디바이스 핑거프린팅을 통해 IoT 봇넷에의 소속 여부를 최종 결정한다. 제안된 선제탐지 방법의 유효성 검증을 위해 실제 운용 중인 보안관제 환경의 다크넷 대역에 방법론 적용 및 확인 결과, 선제탐지 한 약 1,000개의 호스트가 실제 악성 IoT 봇넷임을 10개월간 추적관찰로 검증하여 그 유효성을 확인하였다.