웹 어플리케이션의 프로그래밍 오류를 이용한 침입이 대부분의 공격 수단으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 동작으로 인한 취약점을 분석 후 기계학습 기법을 이용하여 웹 해킹공격 패턴을 비교, 분석하며 새로운 공격시도를 학습하는 지능형 침입 탐지 시스템 모델을 제안한다.
공격자의 공격으로부터 취약한 쿠키 파일의 안전성 향상을 위한 보안영역을 설계하여 공격자의 공격으로부터 사용자의 쿠키 파일을 안전하게 관리 할 수 있다. 본 논문에서는 쿠키 파일을 보안영역에 저장함으로써 사용자가 현재 방문하고 있는 웹 페이지와 유기적으로 연결되어 웹 페이지에서 쿠키 정보를 기존의 방식과 같이 사용 할 수 있도록 도와주는 동시에 사용자의 쿠키 파일의 안전성을 향상 시킬 수 있는 모델을 제안한다. 공격자가 사용자가 사용하는 웹 브라우저의 쿠키 폴더에 대한 공격을 시도 한다할지라도 사용자가 현재 방문 중인 웹 페이지에 대한 쿠키 파일만 존재하기 때문에 다른 쿠키 파일에 대한 안전성을 유지 시킬 수 있다.
최근 인터넷 공격은 웹 서비스 환경에서 다양한 공격 유형들이 인터넷상에서 나타나고 있는 실정이다. 특히 인터넷 웜이나 기타 알려지지 않은 공격이 대중을 이루고 있어 기존의 정보 보호 기술로는 한계에 다다르고 있으며 이미 알려진 공격을 탐지하는 오용탐지 기술로는 적절하게 대응하기 어려워진 상태이다. 또한, 웹 서비스 이용이 확대되고 사용자 요구에 맞게 변화하면서 인터넷상의 노출된 웹 서비스는 공격자들에게 있어 주공격 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 웹 기반의 트래픽 유형을 분석하고 각 유형에 따른 이상 징후를 파악할 수 있는 비정상 탐지 모델을 정의하여 정상 트래픽 모델과 비교함으로써 현재 트래픽의 이상 정도를 평가하고 탐지 및 규칙생성, 추가하는 HTTP 트래픽 기반의 비정상행위 탐지 시스템을 설계하고 구현하였다.
회원가입 정보를 이용하는 대다수의 웹 어플리케이션은 쿠키 및 세션을 이용한 인증기법으로 로그인 인증을 한다. 그러나, 쿠키에 의존하여 로그인 인증을 하는 웹 어플리케이션은 재전송 공격(Replay Attack)에 취약하다. 재전송 공격이란 사용자가 로그인할 때 쿠키의 정보를 해커가 스니핑(Sniffing)하여 Opera 웹브라우저의 쿠키 관리자에서 강제로 재전송하여 위장할 수 있는 공격을 말한다. 본 논문에서는 쿠키와 세션 인증키를 이용하여 재전송 공격을 방어할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 클라이언트와 서버간에 신뢰할 수 없는 통신으로 인한 스니핑의 문제점을 서버에만 저장된 암호화된 세션 인증키로 개선하였다.
본 논문에서는 HTTP 요청, 응답 헤더정보 분석을 통해, 실시간으로 웹 공격을 탐지하는 시각화도구를 제안한다. 공격 탐지기법은 이상, 오용 탐지 기법을 통합한 방식이다. 이상 탐지는 헤더정보의 Refer와 Uri 필드를 이용한 베이지언 분포를 통한 확률 값을 이용하였으며, 오용탐지는 Snort의 공격 시그너쳐의 웹 공격부분을 사용하였다. 공격 탐지 정보의 효율적인 전달을 위해, 시각화를 GUI로 구현하였다. 본 논문에서는 사용자 에이전트의 비정상 행위 감시, 빈도 분석, 공격 에이전트 위치추적을 실시간으로 시각화하여 표현하는 기법을 제안한다.
웹의 사용의 확대와 함께 웹 어플리케이션에 대한 공격도 증가하고 있으며 그 형태도 다양화하고 지능화하고 있다. 웹 어플리케이션 방화벽은 이러한 공격으로부터 웹 어플리케이션을 보호하기 위한 시스템이다. 본 논문에서는 현재의 웹 어플리케이션 위협 요소 중 취약한 크로스 사이트 스크립팅과 세션 보호의 문제점을 분석하고 해결 방안을 제시한다. 그리고 일반적인 웹 어플리케이션 방화벽이 앞으로 발전되어야 할 방안을 제시한다.
최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.
웹 애플리케이션이 동작하는 웹 공간은 공개된 HTML로 인하여 공격자와 방어자의 사이버 정보전쟁터이다. 사이버 공격 공간에서 웹 애플리케이션과 소프트웨어 취약성을 이용한 공격이 전 세계적으로 약 84%이다. 웹 방화벽 등의 보안제품으로 웹 취약성 공격을 탐지하기가 매우 어렵고, 웹 애플리케이션과 소프트웨어의 보안 검증과 보증에 많은 인건비가 필요하다. 따라서 자동화된 소프트웨어에 의한 웹 스페이스에서의 신속한 취약성 탐지와 대응이 핵심적이고 효율적인 사이버 공격 방어 전략이다. 본 논문에서는 웹 애플리케이션과 소프트웨어에 대한 보안 위협을 집중적으로 분석하여 보안위험 관리 모델을 수립하고, 이를 기반으로 효과적인 웹 및 애플리케이션 취약성 진단 방안을 제시한다. 실제 상용 서비스에 적용한 결과를 분석하여 기존의 다른 방식들보다 더 효과적임을 증명한다.
웹에 대한 공격은 웹 서버 자체의 취약점 보다 웹 어플리케이션의 구조, 논리, 코딩상의 오류를 이용한다. OWASP에서 웹 어플리케이션 취약점을 10가지로 분류하여 발표한 자료에 의하면 웹 해킹의 위험성과 피해가 심각함을 잘 알 수 있다. 이에 따라 웹 해킹에 대한 탐지능력 및 대응이 절실히 요구된다. 이러한 웹 공격을 방어하기 위해 패턴 매칭을 이용한 필터링을 수행하거나 코드를 수정하는 방법이 있을 수 있지만 새로운 공격에 대해서는 탐지 및 방어가 어렵다. 또한 침입탐지시스템이나 웹 방화벽과 같은 단위보안 제품을 도입할 수 있지만 운영과 지속적인 유지를 위해서는 많은 비용과 노력이 요구되며 많은 탐지의 오류를 발생한다. 본 연구에서는 웹 어플리케이션의 구조와 파라미터 입력 값에 대한 타입, 길이와 같은 특성 값들을 추출하는 프로파일링 기법을 이용하여 사전에 웹 어플리케이션 구조 데이터베이스를 구축함으로서 사용자 입력 값 검증의 부재에 대한 해결과 비정상적인 요청에 대해 데이터베이스의 프로파일 식별자를 이용하여 검증하고 공격 탐지가 가능하다. 통합보안관리시스템은 현재 대부분 조직에서 도입하여 운영하고 있으며 일반화 되어있다. 그래서 통합보안관리시스템의 보안 감사 로그 수집 에이전트에 웹 어플리케이션 공격 탐지 기능을 추가한 모델을 제시함으로서 추가 단위보안제품을 도입하지 않고서도 웹 어플리케이션 공격을 탐지할 수 있도록 하였다.
웹 기반 서비스가 다양한 형태로 제공되면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 웹 서버에 대한 SQL Injection, Parameter Injection 및 DoS 등의 공격 등의 취약점이 발견되고 있다. 이와 같은 형태의 웹 공격에 능동적으로 대응하기 위해 현재 웹 IDS 시스템을 구축하여 룰 기반 대응 시스템을 구축하고 있으나, 웹 서버에서 생성되는 로그 정보에 대한 전처리 과정 없이 룰 기반 IDS 시스템이 구동되기 때문에 효율적인 웹 공격 대응체계가 구축되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 로그 정보를 웹 IDS 기반 공격 탐지 시스템의 룰 비교 특성에 적합한 형태로 전처리하는 알고리즘을 제시하고 이를 구현하였다. 제안한 알고리즘은 웹 로그 정보에 대한 필드 단위 파싱 및 중복 문자열 처리 과정을 고속으로 수행하여 대용량의 로그 처리시 성능을 향상시켜 개선된 웹 IDS 시스템 구축이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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