최근 몇 년 동안 랜섬웨어 공격이 사회 공학, 스피어피싱, 심지어 기계 학습과 같은 전술을 사용하여 특정 개인이나 조직을 대상으로 하는 공격의 정교함과 더불어 더욱 조직화 되고 전문화되고 있으며 일부는 비즈니스 모델로 운영되고 있다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 심각한 피해를 입히기 전에 공격을 감지하고 예방할 수 있는 다양한 연구와 솔루션들이 개발되어 운영되고 있다. 특히, 허니팟은 조기 경고 및 고급 보안 감시 도구 역할 뿐만 아니라, IT 시스템 및 네트워크에 대한 공격 위험을 최소화하는 데 사용할 수 있으나, 랜섬웨어가 미끼파일에 우선적으로 접근하지 않은 경우나, 완전히 우회한 경우에는 효과적인 랜섬웨어 대응이 제한되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 허니팟을 사용자 환경에 최적화하여 신뢰성 있는 실시간 동적 허니팟 파일을 생성, 공격자가 허니팟을 우회할 가능성을 최소화함으로써 공격자가 허니팟 파일이라는 것을 인지하지 못하도록 하여 탐지율을 높일 수 있도록 하였다. 이를 위해 동적 허니팟 생성을 위한 기본 데이터수집 모델 등 4개의 모델을 설계하고 (기본 데이터 수집 모델 / 사용자 정의 모델 / 표본 통계모델 / 경험치 축적 모델) 구현하여 유효성을 검증하였다.
DDoS 공격과 APT 공격은 좀비 컴퓨터들로 정해진 시간에 동시에 공격을 가하여 사회적 혼란을 유발하였다. 이러한 공격에는 공격자의 명령을 수행하는 많은 좀비 컴퓨터들이 필요하며 좀비 컴퓨터에는 안티바이러스 제품의 탐지를 우회하는 알려지지 않은 악성코드가 실행되어야한다. 그동안 시그니처로 탐지하던 안티바이러스 제품을 벗어나 알려지지 않은 악성코드 탐지에 많은 방법들이 제안되어 왔다. 본 논문은 디지털 포렌식 기법을 활용하여 알려지지 않은 악성코드 탐지 방법을 제시하고 정상 파일과 악성코드의 다양한 샘플들을 대상으로 수행한 실험 결과에 대하여 기술한다.
CAPTCHA는 인터넷에서 서비스 혹은 자원을 요청하는 존재가 사람인지 아닌지를 구별하기 위한 테스트 기법이다. 이러한 대부분의 CAPTCHA들은 CAPTCHA 영상을 제3자에게 스트리밍 하여 제 3자가 사용자 대신 CAPTCHA에 응답하는 스트림 릴레이 공격에 의해 우회 될 수 있다는 문제점을 갖는다. 스트림 릴레이 공격에 저항성을 갖기 위해 인간의 인지 구조를 이용한 Emerging Image Game CAPTCHA가 제안되었으나, 사용성이 낮다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 Emerging Image Game CAPTCHA의 사용성을 개선할 수 있는 Emerging Image Cue CAPTCHA 설계 방법과 CAPTCHA를 제안하며, 제안된 CAPTCHA에 대한 사용성 평가, 릴레이 공격 시뮬레이션을 통해 실질적인 개선이 이루어졌는지를 평가한다.
본 논문은 현대의 복잡한 사이버 공격을 모사하는 훈련 시나리오를 효과적으로 표현하기 위한 모델인 S-CAFG(Stage-based Cyber Attack Flow Graph)를 제안하고 평가한다. 이 모델은 더 복잡한 시나리오 표현을 위해 기존 그래프 및 트리 모델을 결합하고 stage 노드를 도입했다. 평가는 기존 모델링 기법으로는 표현하기 어려운 시나리오를 제작하고 이를 S-CAFG로 모델링하는 방식으로 진행했다. 평가 결과, S-CAFG는 동시 공격, 부가적 공격, 우회 경로 선택 등 매우 복잡한 공격 시나리오를 효과적으로 표현할 수 있음을 확인했다.
인터넷 사용자가 폭발적으로 늘어나면서 웹을 이용한 공격이 증가했다. 뿐만 아니라 기존의 방어 기법들을 우회하기 위해 공격 패턴이 다양해졌다. 전통적인 웹 방화벽은 알져지지 않은 패턴의 공격을 탐지하기 어렵다. 따라서 인공지능으로 비정상을 탐지하는 방식이 대안으로 연구되고 있다. 특히 공격에 악용되는 스크립트나 쿼리가 텍스트로 이루어져 있다는 이유로 자연어 처리 기법을 적용하는 시도가 일어나고 있다. 하지만 스크립트나 쿼리는 미등록 단어(Unknown word)가 다량 발생하기 때문에 자연어 처리와는 다른 방식의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 BPE(Byte Pair Encoding)기법으로 웹 공격 페이로드에 자주 사용되는 토큰 집합을 추출하여 임베딩 벡터를 학습시키고, 주의 메커니즘 기반의 Bi-GRU 신경망으로 토큰의 순서와 중요도를 학습하여 웹 공격을 분류하는 모델을 제안한다. 주요 웹 공격인 SQL 삽입 공격, 크로스 사이트 스크립팅, 명령 삽입 공격에 대하여 분류 평가 결과 약 0.9990의 정확도를 얻었으며, 기존 연구에서 제안한 모델의 성능을 상회하는 결과를 도출하였다.
무선 멀티미디어 센서 네트워크를 활용하기 위한 응용에서는 대용량 멀티미디어 데이터 저장 및 처리 기술, 데이터 전송 기술 등과 같은 다양한 기반 기술들이 요구된다. 특히, 응용을 실제 환경에 적용하기 위해서는 대용량 데이터에 대한 데이터 보안 기술은 필수적이다. 본 논문은 여러 해킹 기술 중 하나인 스니핑 공격으로부터 원천적인 방어를 위해, 데이터 전송 경로를 위험 요소로부터 물리적으로 회피시키기 위한 다중 경로 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 위험 요소의 감지 반경과 움직임을 토대로 위험 요소의 인근에 위치한 센서 노드에 준비태세 단계를 설정한다. 이를 기반으로 데이터의 우선 순위를 설정하여 데이터 라우팅 과정에서 준비태세 단계와 데이터의 우선 순위를 고려하여 우선순위에 맞는 안전한 경로를 통해 위험요소 우회 다중 경로 라우팅을 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 구현 가능성을 제시하였으며, 준비태세를 기반으로 효과적인 위험요소 우회 다중 경로 라우팅을 보였다.
안드로이드는 오픈소스로 많은 제조 업체들이 자신들의 서비스에 맞게 커스터마이징 하기도 한다. 다만, 접근 제어 정책들을 올바르지 못하게 수정하거나 추가함에 있어서 발생하는 취약점을 통해 공격자가 해당 접근 제어 메커니즘을 우회하여 보안적 위험 문제가 발생할 수 있다. 이에 따라 안드로이드의 다양한 접근 제어 정책들을 살펴보고, 제조 업체가 추가하는 접근 제어 정책을 검사하거나 발생하는 취약점에 따라 우회할 수 있는 방법들을 찾아내는 최근 연구들의 동향을 분석하고자 하며 앞으로의 관련 연구의 지속적인 필요성을 제시한다.
기존의 DDoS 공격에 대한 방어는 공격을 당하는 서버 쪽에서 이루어졌다. 서버에서는 DDoS 공격을 파악하면 대역폭을 늘리거나 트래픽을 우회, 해당 IP를 차단 또는 해당 포트를 방화벽에서 막아서 방어하는 방식을 많이 취했다. 하지만 스마트 폰 사용자가 늘어남에 따라 스마트 폰까지 좀비가 될 수 있는 현재 시점에서 DDoS 공격은 더욱 방대하고 강력해질 수 있다. DDoS 공격의 피해는 공격 당하는 서버에 국한되지 않고, 좀비가 된 호스트들의 하드 디스크가 파괴되거나, 스마트 폰 좀비의 경우에는 과금이 발생하기 때문에 그 피해는 좀비들까지로 확대되고 있는 추세이다. 따라서 서버 쪽에서만 DDoS를 방어할 것이 아니라, 좀비가 될 여지가 있는 호스트 쪽에서도 DDoS 공격을 예방해야 하는 상황에 이르렀다. 이에 본 논문에서는 좀비가 된 PC 또는 스마트 폰이 DDoS 공격을 수행하는 것을 판단하여 해당 프로세스를 종료시키고 그 정보를 다른 호스트들에게도 알려 백신을 빨리 받게 하는 형태의 방어 기법을 연구한다.
OWASP에서 발표한 2007년 웹 애플리케이션 취약점 중 하나인 XSS 공격이 사용자 브라우저에서 스크립트를 실행하게 함으로써 사용자의 세션을 가로채거나 웜을 업로드하여 악성코드를 삽입하는 공격이다[2]. 하지만 많은 XSS 방어 기법에서는 단순 스크립트 우회기법과 강제적인 스크립트 차단 방법을 채택하고 있다. 또한 강제적인 XSS 필터 적용으로 과탐지로 인한 정상적인 웹 페이지가 출력 되지 않는 사례가 나타나고 있다. 따라서 본 연구는 효율적인 정규식을 이용하여 XSS 공격 특징을 분석하여 특징점들을 추출하고 이 특징점들을 기반으로 특정한 규칙을 가진 문자열들을 모든 문자가 유효한지 확인할 수 있는 정규식 표현 방법을 이용하여 다양한 응용프로그램에 적용할 수 있는 기술을 연구하고자 한다. 또한 이를 기반으로 포털 사이트와 브라우저에서 제공하는 XSS 필터들과 비교하여 과탐지율 및 오탐지율 서로 비교하여 본 연구가 효율성 면에서 효과가 있는지 우위를 둘 것이며, 브라우저 벤더, 포털 사이트, 개인 PC 등 충분한 시험 평가와 수정을 통해서 응용할 수 있는 계기를 마련할 것이다
기존의 침입차단시스템과 침입탐지시스템의 단점을 개선할 수 있는 지능적 연계 침입방지시스템을 제안한다. 제안된 보안 시스템은 공격 검출, 공격 우회로 설정 및 통신량 대역 확보, 다른 연계 보안 시스템에 공격 정보 홍보, 내부 IPS에서의 필터 생성, 차단 필터링의 즉각적인 업데이트, 공격 패킷 차단 및 서비스와 포트 차단 설정이다. 스위치 타입 구현과 동적 재설정 메모리들을 통해 새로운 보안 규칙과 패킷 필터링을 실시간으로 교환하고 패킷을 처리한다. 네트워크 성능 실험에서 해커의 공격인 2.5 Gbs의 DDoS, SQL Stammer, Bug bear, Opeserv worm 등에 대한 공격검출이 실시간으로 이루어졌다. 이를 갱신하는 보안 정책 알고리즘의 즉각적인 갱신의 결과로 정상적인 패킷 외에 해커의 공격으로 인한 패킷은 차단되었고, 트래픽은 감소되어, 정상적인 내부와 외부 네트워크 트래픽의 잔여 대역폭을 확보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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