4차 산업혁명으로 인해 제조산업에 인공지능, 빅데이터와 같은 ICT 기술을 활용한 스마트팩토리의 제조 공정 자동화 및 장치 고도화 연구가 진행되고 있다. 제조 공정 자동화를 위해 스마트팩토리의 각 계층별 장치들이 유기적으로 연결되고 있으며, 이로 인해 발생 가능한 보안위협도 증가하고 있다. 스마트팩토리에서는 SIEM 등의 장비가 보안위협 데이터를 수집·분석·시각화하여 대응하고 있다. 보안위협 데이터 시각화에는 그리드 뷰, 피벗 뷰, 그래프, 차트, 테이블을 활용한 대시보드 형태로 제공하고 있지만, 이는 스마트팩토리 전 계층의 보안위협 데이터 확인에 대한 가시성이 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 보안위협 데이터를 CVSS 점수 기반의 Likelihood와 보안위협 데이터 기반의 Impact를 활용하여 위험도를 도출하고, 히트맵 기반 스마트팩토리 보안위협 데이터 시각화 모델을 제안한다.
초창기 보안은 침입차단시스템에 국한되었지만 현재에는 안티바이러스, 침입 탐지 및 방화벽과 같은 관련 정보보안 솔루션들이 많아지면서 이기종의 정보보안제품들의 효율적인 관리를 위한 통합보안관리시스템이 개발 운영되고 있다. 최근에는 통합보안관리체계를 넘어서서 웜 바이러스 해킹 등 아직 일어나지 않는 사이버 위협을 관리해 능동적으로 방어할 수 있는 위협관리시스템이 보안업계의 새로운 관심분야로 떠오르고 있다. 이러한 정보보호제품의 변화에 따라 수집정보도 다양화되어가고 있으며 사이버 위협을 관리하기 위해서는 과거의 정보보안제품들로부터의 수집되는 정량적인 이벤트 로그들뿐 아니라 Microsoft, linux, 오라클과 같은 범용 어플리케이션들의 취약점 정보, 웜 바이러스 등의 악성 코드 정보, 또한 국제적 분쟁으로 인한 사이버징후와 같은 보안 뉴스들의 정성적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 사이버위협 관리를 위한 정보수집의 일환으로 정량적인 정보와 정성적인 정보를 수집하는 인터넷 위협 및 취약점정보 자동수집기를 설계, 구현하였다. 제안된 수집기는 사이버위협을 관리하는데 있어 정량적인 정보 뿐 아니라 정성적인 정보를 함께 수집함으로써 사이버위협 판단의 정확성을 높이고 아직 발생하지 않은 사이버 위협에 사전에 대응하기 위한 정보로 이용될 수 있다.
정보보안 (인터넷 혹은 사이버) 위협 레벨을 공지하기 위해 많은 정보보안 회사들은 위협 계수기(Threat Meter)를 개발하였다. 본 논문에서는 물리보안 장치들이 지능화되고 네트워크를 통해 감시 및 제어가 가능함에 따라 물리보안의 현재 위협 수준을 결정하는 물리보안 위협 계수기(PSTM: Physical Security Threat Meter)를 제안한다. 따라서 PSTM은 정보보안에서 사용하는 위협 계수기와 유사하다. 이러한 목적을 위해 물리보안 이벤트를 분석하고 가중치를 결정하였으며 복수의 보안이벤트 발생에 따른 이벤트 간 시간 연관성 영향을 고려하였다. 또한 위협 레벨을 결정하기 위한 기준 값 설정 방법과 이들 기준 값을 이용한 실용적인 PSTM을 제안하였다. 특히 출입문 제어기와 CCTV(비디오 분석기 포함)로 구성된 실험환경에서 PSTM을 제작하기 위한 구체적인 블록도와 구현과정을 보임으로써 제안된 기법이 실현 가능함을 보였다. 마지막으로 몇몇 실험 시나리오를 대상으로 실시한 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 PSTM이 물리보안 위협레벨을 적절히 공지함을 검증하였다.
우리는 지금 스마트 사회에 살아가고 있다. 언제 어디서든 스마트 디바이스를 통해 기존에 PC에서 하던 작업들을 손쉽게 하고 있다. 한편 스마트폰의 확산으로 이용자 수가 급증하고 있는 소셜네트워크 서비스(SNS)는 이용자들이 자신의 일상적인 이야기를 사이버공간에 게시함으로 인해 개인의 사생활 정보들이 노출되고, 그러한 정보들이 범죄에 악용되는 사례들이 눈에 띄게 증가하고 있다. 또한 SNS를 이용한 악성코드의 유포 및 빠른 전파 등도 새로운 보안위협으로 나타나고 있다. 그 밖에 스마트 기기를 대상으로 한 해킹 및 악성코드 감염 등 위협이 증가하고 있는 형편이다. 본고에서는 스마트 사회의 주요 보안위협을 살펴보고 미국, 유럽, 일본, 호주 등 선진국의 관련 정책 동향과 국내 정책과 실태를 분석하여 새로운 정보보호 정책 수립 방향을 제언하고자 한다. 스마트 사회 위험 요소로 가장 보편적으로 사용되고 있는 스마트폰과 스마트폰을 통해 이용되고 있는 소셜네트워크 서비스, 클라우드 서비스의 보안위협을 제기하고 최근 글로벌 이슈로 떠오르고 있는 빅 데이터 환경의 보안위협을 분석하였다. 스마트 사회의 위협을 대비하고 있는 주요국 정책을 살펴보면, 미국의 경우 사회적 합의를 바탕으로한 감시와 통제를 강화하는 정책을 추진 중에 있으며 유럽의 5개국 EU5(영국, 독일, 프랑스, 스페인, 이탈리아)는 스마트폰 위협을 중심으로 공동 대응 방안을 마련하고 있다. 일본은 스마트 워크중심의 보안대책을 강구하고 있으며 호주는 스마트 사회 보안위협에 대한 국민의 인식제고에 주력하고 있다. 국내의 경우도 스마트 사회의 보안위협에 선제적 대응을 위하여 "스마트 모바일 시큐리티 종합계획"을 수립하여 추진중에 있다. 하지만 보안 실태를 보면 스마트 사회 보안위협에 대한 이용자들의 우려는 높은 반면 기업의 보안 대책 마련에 대한 투자는 여전히 미흡한 상황이다. 향후 우리 사회가 디바이스간 융합을 넘어 모든 사물이 연결되는 초(超)연결(Hyper-Connectivity) 시대로 진화되어 가면 편리성이 증대되는 만큼 더 많은 위협에 우리의 일상이 노출되는 문제가 발생하게 될 것이다. 안전한 미래 사회로 진입하기 위해서는 보다 체계적이고 종합적인 정보보호 정책마련이 필요하다. 본고에서는 이를 위한 정책수립의 방향을 제언했다.
4차 산업혁명으로 인하여, 스마트홈과 같은 IT 기술이 융합된 시스템이 등장하였지만, 이러한 시스템으로 인한 사생활 침해와 같은 보안사고가 증가하였다. 이와 같은 보안사고에 대응하기 위하여, 스마트홈을 구성하는 다양한 기기에 대한 보안위협을 분석하고, 이러한 보안위협을 해결하기 위한 새로운 보안 요구사항이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스마트홈을 구성하는 대표적인 기기 중 하나인 월패드를 대상으로, 기술적 및 정책적인 측면에서의 보안 위협을 분석하고, 이를 해결하는 보안 요구사항을 제안한다. 본 논문의 결과를 통하여, 제안한 요구사항을 기반으로, 안전성이 향상된 월패드를 설계하여 구성할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 코로나19 바이러스 감염병 유행으로 전 세계 다수 기업에서는 재택근무제도를 도입했다. 재택근무 경험자 중 절반 이상이 보안위협을 경험하였으며, 다수 기업에서는 자산정보를 보호하기 위해 사내 정보보안 강화에 더욱 중요해졌다. 재택근무를 하기 위해 근로자는 주로 가상사설망을 이용하여 업무를 수행한다. 재택근무제도의 활용도가 높아짐에 따라 재택근무 관련 사이버보안 위협은 증가하고 있다. 이러한 사이버 위협이 증가하고 있으며 가상사설망에서의 보안관제는 앞으로 매우 중요하다. 본 연구는 안전한 재택근무를 위해 가상사설망에서 발생하는 사이버위협에 대한 요소를 정리하여 효율적이고 체계적인 가상사설망을 활용한 보안 강화 방안에 대해 연구한다.
IoT(Internet of Things) 기기를 활용하는 분야가 증가함에 따라 스마트 팩토리, 스마트 그리드 등 융합환경이 발전되었으며, 융합환경이 상호연결되는 IoBE(Internet of Things Blended Environment)가 조성되고 있다. 그러나, IoBE 구성요소가 복잡해짐에 따라 공격 표면이 증가하고, 기존에 알려진 보안위협이 융·복합되어 새로운 형태의 보안위협인 복합위협(BT, Blended Threat)이 발생할 수 있다. BT는 다양한 보안위협이 복합적으로 연계되어 발생함에 따라 예측하여 대응하기에 기존 보안위협보다 상대적으로 어려우며, 이에 대응방안 간의 조합을 통해 보안위협에 유동적으로 대응하는 동적 보안 프레임워크가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 BT에 대한 대응방안 동적 조합 프레임워크를 제안한다.
본 논문에서는 기업의 IT시스템에 대한 위협에 대응하고자 하는 기업의 자산을 지켜주는데 매우 중요한 영역인 보안관제 위협정보를 확인하고자 한다. 보안관제는 보안 장비에서 발생한 이벤트, 로그를 중심으로 실시간 분석하여 위협을 판정하고 대응한다. 보안관제 업무에 있어서 우선적으로 위협정보를 평판정보와 분석정보로 구분하여 우선순위를 도출하고자 한다. 평판정보는 Hash, URL, IP, Domain으로 구성하였으며, 분석정보는 E-mail, CMD-Line, CVE, 공격동향정보로 구성하여 분석하였다. 연구결과, 평판정보의 우선순위가 상대적으로 높았으며 위협정보에 대한 정확성과 대응성을 높이는 것에 의의가 있다.
보안관제 분야의 실제 업무활동에 대해서는 거의 연구가 없는 실정이다. 이에 본 논문에서는 보안관제의 위협정보 탐지 대응시간 모델링을 통해 적정 투입인력 규모 산정에 기여하고 최신 보안솔루션 투입시의 효과성 분석 등에 활용할 수 있는 실질적인 연구 방법론을 제시하고자 한다. 보안관제센터에서 수행하는 전체 위협정보 탐지대응시간은 TIDRT(Total Intelligence Detection & Response Time)로 정의한다. 전체 위협정보 탐지 대응시간(TIDRT)는 내부 위협정보 탐지대응시간(IIDRT, Internal Intelligence Detection & Response Time)과 외부 위협정보(EIDRT, External Intelligence Detection & Response Time)의 합으로 구성된다. 내부위협정보 탐지대응시간(IIDRT)는 다섯 단계의 소요시간의 합으로 계산할 수 있다. 본 연구의 궁극적인 목표는 보안관제센터의 주요한 업무활동들을 수식으로 모델링하여 보안관제센터의 사이버 위협정보 탐지대응시간 계산식을 산정하는데 있다. 2장에서는 선행연구를 살펴보고, 3장에서는 전체 위협정보 탐지대응시간의 계산식을 모델링한다. 4장에서 결론으로 끝을 맺는다.
본 논문은 정보시스템 보안관리에 대한 개념적 모형을 INFORSEC 및 한국전산원이 제시한 모형을 중심으로 기술했으며 보안관리의 표준적인 분류체계를 근거로 BDSS의 위협. 자산, 취약성의 분류체계를 비교함으로써 위협, 자산, 취약성의 관련성을 탐색 하고자 했다. 특히 위협의 원천과 가해자 측면에서 BDSS와 CRAMM의 경우를 비교함으로써 분류체계의 장단점을 파악하고자 했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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