드론의 동작 검증을 위한 테스트는 최종적으로 드론이 운용될 환경에서 이루어진다. 그러나 테스트 비용이 크고 테스트 비행 중 파손의 위험이 있기 때문에 시뮬레이션을 통한 사전 검증을 수행하는 것이 중요하다. 시뮬레이션은 SIL 방식이나 HIL 방식으로 이루어지는데 추가적인 외부 센서를 활용하는 경우 검증하기가 어렵다. SIL에서는 검증을 위해 가상의 외부 센서 구현이 필요하다. HIL 에서는 실제 센서를 사용하므로 가상의 외부 센서 구현은 필요 없다. 그러나 테스트 환경이기 때문에 실제 환경과 비슷한 데이터나 동작 검증에 적합한 데이터를 얻기 어렵다. 이러한 HIL에서의 문제를 해결하기 위해 외부 센서를 실제 환경에서 사용한 로그나 테스트 환경에서 센서 검증에 사용한 로그를 이용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 외부 센서의 로그를 활용한 HIL 시뮬레이션 기법 확장 내용은 외부 센서 데이터 입력기가 로그로부터 얻은 센서 데이터를 비행 컨트롤러로 보내 검증을 수행하기 때문에 데이터를 재사용할 수 있고 테스트 비용을 줄일 수 있다. 또 외부 센서 데이터 입력기는 로그 파서, 뷰어, 슬라이서, 데이터 전송기로 구성되어 로그로부터 검증에 적합한 데이터를 쉽게 얻어 활용할 수 있다.
선박 통합 네트워크는 선박에 탑재된 여러 장비에서 발생하는 다양한 정보를 상호 교환하고 통합 관리하기 위한 목적을 가진다. 선박 통합 네트워크에서는 UDP(User Datagram Protocol) 멀티캐스팅 방식으로 시스템 간의 정보를 송수신하는데, UDP는 신뢰성을 보장하지 않기 때문에 정보의 소실 혹은 손상이 발생할 수 있다. 따라서 선박 통합 네트워크 표준은 정보의 소실 혹은 손상으로 인해 발생되는 오류를 기록하기 위한 기능을 정의한다. 이 논문에서는 시스템에서 발생한 오류를 내부적으로 기록하는 내부 로그와 외부의 로그 서버로 송신하여 기록하는 외부 로그 기능에 관하여 분석한다. 또한 분석된 내용을 바탕으로 선박 통합 네트워크에서 오류를 로그 메시지로 만들어 처리 및 송수신하는 모듈을 개발하고, 외부 로그를 기록하고 관리하기 위한 로그 서버를 개발한다.
최근 사이버 공격이사회, 국가적 위협으로 대두되고 있다. 최근 신종 악성코드에 의한 A.P.T 공격이 사회적으로 큰 혼란을 야기하고 있다. 이에 따라 기업 내에서 방화벽, IPS, VPN 등의 네트워크 보안 시스템의 통합 관리를 목적으로 하는 통합관제시스템(ESM)의 필요성이 제기되었다. 그러나 기존의 ESM의 방식은 외부에서 내부로 유입되는 트래픽만을 모니터링하는 네트워크 기반 공격 탐지기법을 사용하기 때문에, 외부 사이버 공격만을 차단할 수 있다는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구는 주요 IT 기반시설의 네트워크, 시스템, 응용 서비스 등으로부터 발생하는 데이터 및 보안 이벤트 간의 연관성을 분석하여 보안 지능을 향상시키는 빅데이터를 활용한 보안로그시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 빅데이터를 활용한 보안로그시스템을 통해 분산 기반의 저장/처리 기술 적용하고자 한다.본 기술을 적용한 지능형 정보 분석 플랫폼 구성을 통해, 가용성과 확장성을 확보하여 통합적 보안 관제가 가능하도록 한다. 뿐만 아니라 기업 내로의 악성코드 유입, 감염(전파) 그리고 실시간 모니터링이 가능하여 고객 서비스 만족도가 향상되는 파급효과가 기대된다.
최근에 클라우드 환경의 발전과 더불어 다양한 영역에서 웹을 통한 서비스가 확대되고 있다. 사용자가 웹 서비스에 접속할 때마다 웹 서버에 사용자의 로그 정보가 저장된다. 이러한 로그 정보는 사용자의 웹 서비스 성향을 분석하는 자료로 활용되며 또한 시스템에서 보안 문제가 발생시에 사용자의 시스템 접속을 추적하기 위한 중요한 자료로 사용된다. 현재 대부분 웹 서버의 경우 사용자의 로그 정보를 중앙 집중 방식으로 관리한다. 사용자 로그 정보를 중앙 집중식으로 관리할 경우 운영 측면에서 단순하지만 외부의 악의적인 공격에 매우 취약한 단점을 갖는다. 중앙 집중 관리의 경우 외부 공격에 의해 웹 서버에 저장된 사용자 로그 정보가 임의로 조작될 수 있으며 심한 경우 조작된 정보가 유출될 수 있다. 이러한 경우 웹 서비스의 신뢰를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 웹 서버의 공격에 대한 원인 발생지와 공격자의 추적이 어려워진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 중앙 집중식 로그 관리 방법의 대안으로 블록체인 기술을 적용하여 클라우드 환경에서 사용자 로그 정보를 관리하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 로그 정보가 클라우드 환경을 갖는 프라이빗 네트워크에 블록체인으로 분산 저장되기 때문에 외부 공격으로부터 안전하게 로그 정보를 관리할 수 있다.
본 연구는 건물 내부에서 외부로 외부에서 내부로 출입하는 출입자를 정확히 파악하기 위하여 보안이 강화된 개별인증 출입보안시스템을 구축하는데 있다. 시스템 구현을 위해서 RFID 기술, 지문인식 기술을 적용한 통합인증단말기와 무게를 측정하는 전자저울을 활용 하였다. 개별 인증이 가능한 출입 인증 보안시스템을 구현한 결과를 요약하면, 첫째, 내부에서 외부로 나오는 경우와 외부에서 내부로 들어가는 경우를 분리한 이중 출입방식으로 외부인이 내부에서 나오는 사람의 인증만으로 쉽게 건물 안으로 진입하는 보안상의 문제점을 해결 하였다. 둘째, 건물 내부 물품을 외부로 유출할 시 무게 차이 때문에 출입문이 차단되어 관리자의 허락 없이는 물품을 밖으로 유출할 수 없게 되어 도난을 방지문제를 해결 하였다. 셋째, 몸무게 정보를 이용하여 출입자들이 동시에 출입문을 통과하지 못하도록 제한하여 모든 출입자의 로그정보를 정확하게 저장할 수 있도록 하였다. 넷째, 데이터베이스에 저장된 출입로그 데이터를 출퇴근 관리프로그램에 지원하여 급여 계산 및 인사 업무에 활용할 수 있도록 하였다. 다섯째, 건물에 화재가 나거나 폭탄 테러와 같은 위험 발생 시 출입자를 정확하게 파악할 수 있게 되어 용의자 파악이 용이하도록 하였다.
서버는 사용자의 요청에 따라 정보를 제공한다. 사용자는 외부 혹은 내부 네트워크에서 서버에 접근하여 데이터를 요청하고, 서버는 서버 내의 데이터 스토어에 저장되어 있는 데이터들을 지정된 방식에 맞게 사용자에게 보여주게 된다. 이러한 일련의 처리 과정들은 서버의 로그로 보관되어지며, 로그는 처리 과정의 세부적인 정보들을 가지고 있다. 서버 관리자는 로그에 기록되어 있는 정보들을 이용해 사용자의 행동을 파악할 수 있으며, 악의적이거나 잘못된 접근 또한 감지할 수 있다. 로그데이터 안에는 접속시간, 사용자 IP, 포트정보, 프로토콜정보, 이벤트 등 사용자가 활동한 흔적들이 기록된다[1]. 어떤 사용자가 언제 어떠한 경로로 어떠한 행위를 하였는지에 대하여 로그는 기록하고 있다. 본 논문에서는 이벤트로 서버에 요청하는 쿼리문과 사용자의 IP주소를 이용하여 사용자의 행동 패턴을 파악하고 분석하며, 분석된 행동 패턴과 사용자 정보를 기반으로 악의적인 접근을 방지하고 통제하고자 한다.
웹 로그에는 개별 사용자를 식별할 수 있는 사용자 정보와 세션 정보가 포함되어 사용자 식별과 해당 URL은 알 수 있지만, 그 URL에 해당하는 페이지내에 어느 객체에 관심이 있어 클릭하는지 알 수 없고, 페이지내에서 외부 사이트로의 링크 부분을 클릭했을 시 로그 파일에 기록이 되지 않는다. 본 연구에서는 세션과 사용자 중심의 로그 기록 방식에 객체를 추가함으로써 복잡하고 다양해지는 객체 요소(동영상, 오디오, 플래시 등)가 포함된 웹사이트에서는 객체 중심의 로그 기록 방식이 고객의 행동 패턴을 분석하여 세분화된 개인화 서비스에 보다 효율적임을 관찰하였다.
최근 스마트폰의 성능이 향상되고 다양한 기능이 추가됨에 따라 기록되는 라이프로그 정보가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 라이프로그를 체계적으로 저장하고 검색하는 일이 중요해지고 있다. 사용자 컨텍스트는 라이프로그 검색의 정확도를 높이기 위한 중요한 요소 중 하나로 논의되어 왔다. 따라서 이를 자동으로 추출하고, 라이프로그의 태깅에 활용하려는 많은 연구가 시도되었다. 그러나 많은 기존 연구들은 컨텍스트를 추출하기 위해 사용자 주변에 센서가 설치되어 있는 환경을 가정하였는데, 이러한 환경은 비용 등의 문제로 일부 제한된 영역에서만 적용 가능하기 때문에, 광범위한 지역에서 사용자의 컨텍스트를 추출할 수 없다는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 외부 센서들이 설치된 환경을 가정하지 않고, 스마트폰에 장착된 센서만을 활용하여 사용자의 컨텍스트를 찾아내고, 이를 라이프로그 자동 태깅에 적극 활용하는 방법에 대해 제안한다. 특히 본 연구에서는 기존의 포괄적인 컨텍스트의 정의를 일정 시간 간격동안 지속되는 사용자의 상황으로 한정지어 재정의하고, 이를 라이프로그 태깅에 활용하는 방법에 대해서 논의한다.
통신망과 저장장치의 발달에 따라 내부 사용자에 의한 중요 정보 자산의 외부 유출이 증가하고 있으므로 이에 대한 보안을 강화해야할 필요성이 증대되고 있다. 제안한 파일유출 모니터링시스템은 클라이언트에서 파일이 저장매체에 저장/복사되거나 파일이 종이문서로 인쇄되어 외부로 유출되는 경우에 로그를 발생시켜 서버에서 이를 모니터링한다. 모니터링 방법은 커널 레벨에서 I/O Manager에 의해 발생하는 IRP의 필터링과 Win32 API 후킹 기법을 사용하였다. 특히 파일을 저장매체에 저장하는 경우, 네트워크 공유를 통하여 파일을 저장하는 경우 및 파일의 인쇄를 통하여 유출하는 경우에 로그를 발생시키고 모니터링하는 방법을 구현하였다. 모니터링시스템은 윈도우즈 2000 및 XP 실험환경에서 파일의 복사와 인쇄 시 로그가 $100\%$ 발생되고 모니터링 기능이 수행됨을 확인하였다.
윈도우 이벤트 로그는 윈도우 운영체제에서 시스템 로그를 기록하는 형식이며, 시스템 운영에 대한 정보를 체계적으로 관리한다. 이벤트는 시스템 자체 또는 사용자의 특정 행위로 인해 발생할 수 있고, 특정 이벤트 로그는 기업 보안 감사, 악성코드 탐지 등에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기업 보안 감사 및 악성코드 탐지와 관련된 이벤트 로그(외부장치 연결, 응용 프로그램 설치, 공유 폴더 사용, 프린터 사용, 원격 연결/해제, PC 시작/종료, 로그온/오프, 절전모드, 네트워크 연결/해제, 이벤트 로그 삭제, 시스템 시간 변경, 파일/레지스트리 조작, 프로세스 생성, DNS 질의, 윈도우 서비스 추가)들을 선정하고, 발생하는 이벤트 ID를 분류 및 분석하였다. 또한, 기존의 이벤트 로그 분석도구는 EVTX 파싱 기능만을 포함하고 있어 이를 포렌식 수사에 이용할 경우 사용자의 행적을 추적하기 어렵다. 이에 본 연구에서 새로운 분석도구를 구현하였으며, EVTX 파싱과 행위 분석이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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