본 연구는 스마트폰 사용자들의 개인정보유출 경로와 스마트폰과 PC에서 동기화가 이뤄질 때 개인정보 유출 방지에 관하여 기술한다. 스마트폰에서 노트북이나 데스크탑 PC로 동기화시킨 후 로컬 컴퓨터 내에 남아있는 스마트폰 사용자의 모든 정보는 침입자들의 정보라고 하여도 과언이 아니다. 특히 스마트폰 사용자의 PC가 DDos에 감염된 좀비 PC라면 스마트폰 사용자의 취약성은 더욱 더 높아질 것이다. 최근 OTP카드의 프로그램을 만드는 최고 보안등급을 가진 RSA사 조차도 해킹을 당했다고 한다. 스마트폰 사용자들의 개인정보는 더욱 취약하다는 것을 반증하는 것이다. 본 연구에서는 개인정보 유출을 막기위해 동기화 후 PC에 남아있는 데이터를 처리하는 방법을 제안한다.
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.
사이버 테러 형 범죄인 DDoS를 줄이기 위해 ISP에서 이용하는 방법은 제한적이며, 악성코드의 근본적인 원인에 대하여 연구하고 유포지를 수집하여 원인을 규명하기 위한 사례는 찾아보기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 DDoS 공격에 대한 악성코드의 근원과 누가 유포하였는지에 대한 조사를 지원하는 악성코드 유포지 수집(MCSP) 시스템을 개발하였다. 감염된 좀비 PC의 자료나 파일을 수집하여 악성코드 유포지에 대한 조사에 도움을 주는 스크립트에 대하여 MCSP 시스템을 사용하는 것은 감염된 PC의 근원적인 정보를 확인하는데 도움을 줄 것이다.
악성코드에 감염된 여러 대의 좀비 PC가 특정 사이트를 공격하는 해킹 방식인 DDoS 공격은 최근 7.7 DDoS 대란을 비롯하여, 1년도 채 되지 않아 3.3 DDoS 대란으로 이어지고 있다. DDoS 대란의 발생을 통해 사이버 보안 위협의 위험성이 점차 증가하고 있음을 확인할 수 있으며, 공격 경로를 통해 사용자 PC로 유입된 악성코드는 사용자의 자산인 PC에 저장되어 있는 정보들을 모두 삭제할 수 있어 공격으로 인해 발생하는 금전적, 정신적 피해가 점차 심각해지고 있다. 이러한 환경에서 조직 및 사용자가 보존해야 할 정보 자산의 기밀성, 무결성, 가용성을 실현하기 위하여 정보보호관리체계를 기반으로 지속적인 점검을 수행하여 조직 내의 위기관리 프로세스가 구축되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 기업이 보유하고 있는 정보 자산이 외부로 유출되는 것을 방지하고, 악의적인 악성코드가 내부로 유입 되어 조직 내부의 자산을 파괴하는 위협으로부터 보안을 제공하기 위한 정보보호관리체계에 대해서 분석하고, 기업 정보보안 기능을 강화할 수 있는 방안에 대하여 제안하고자 한다.
This thesis offers forecast & warning algorithm about the accessing networks though statistical sampling methods to prevent computer terrors. These networks are occurred among U-city network groups. The main characteristic of current computer attacks is avoiding well-known detection patterns by successive changes in spreading speeds and attacking codes. The improvement of attacking stills leads to a problem causing the defense-time delay and creates vicious cycle that tries to fix networks after damage. Proposed algorithm notices and warns the potential attacking areas through defecting previous attacking signs, analysing attaching results ed tracing attaching sources at the beginning of the attack.
최근에 모바일 게임을 즐기는 이용자들이 증가하고 있다. 우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 모바일 게임의 인기가 식을 줄 모르고 있는 가운데 블루오션이라 불리는 중국시장을 겨냥해서 게임이 개발되고 있다. 게임의 장르는 서바이벌(생존)게임인데, pc게임시장에서는 서바이벌게임이 상위권에 많은 반면 모바일시장에서는 서바이벌 장르의 게임의 비중이 적다. 뿐만 아니라 모바일시장에는 카피캣 게임이 대다수를 차지하고 있다. 본 논문에서는 틈새시장 공략하기 위해서 서바이벌(생존)게임을 기획하고 새롭고 참신한 독자적인 모바일게임을 개발에 대한 연구를 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 접속 채널과 서비스 플랫폼에 대응하는 게임의 개발도 요구 되고 있는 상황에서 본 연구에서 개발된 게임은 좋은 사례가 될 것이다.
사이버 공간에서 미래 최대 위협 중 하나로 인식되고 있는 봇넷의 공격이 점차 증가함에 따라, 봇넷 공격에 기반한 피해가 증가하고 있으며, 금전적인 피해 유발로 그 심각성이 점차 증대되고 있는 실정이다. 특히, 봇넷은 좀비 PC를 활용하는 측면에서 제 2차, 3차 피해가 우려되고 있다. 따라서 봇넷의 탐지를 1차적으로 끝나는 것이 아니라 지속적인 관찰과 관리를 통해 변종 봇넷을 탐지 하고 이에 기반한 악성행위를 탐지하는 것이 무엇보다도 중요하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 봇넷을 능동적으로 탐지하기 위한 능동형 봇넷 탐지 및 관리를 위한 단계적 마이닝 프로세스를 제안하고 기존 탐지 알고리즘과의 비교 평가를 하여 향후 적용을 위한 고려사항들을 논의 하고자 한다.
해커들은 웹 사이트를 해킹 또는 경유 사이트를 운영하는 등 다양한 방법으로 목적을 달성하기 위한 해킹을 시도한다. 악성코드를 웹 사이트에 업로드하여 경유 사이트를 만드는 경우 해당 사이트에 접속하는 사용자는 좀비 PC가 되어 아이디와 패스워드 및 개인 정보가 대량 유출되고 해킹된 개인정보들은 다른 해킹 방법에 사용되고 있다. 기존의 탐지기법은 Snort rule을 사용하여 패턴을 IDS/IPS 장비에 입력하여 네트워크에서 패턴이 일치되면 탐지하는 기법으로 동작하고 있다. 하지만 입력된 패턴을 벗어난 공격을 하였을 경우 IDS/IPS 장비에서는 탐지하지 못하고 정상적인 행위로 간주하여 사용자 PC를 감염시킨다. 공격자는 패턴 탐지 방법의 취약점을 찾아 ShellCode를 진화시킨다. 진화된 ShellCode 공격에 대응하여 악의적인 공격을 탐지 및 대응할 수 있는 방법의 제시가 필요한 실정이다. 본 논문은 정보량 측정을 통한 ShellCode를 탐지하는 방법에 관한 연구이며, 기존의 보안 장비를 우회하여 사용자PC에 공격 시도를 탐지하는 방법을 제시한다.
DDoS (Distributed Denial of Service)는 대량의 좀비 PC를 이용하여 공격 대상 서버에 접근하여 자원을 고갈시켜 정상적인 사용자가 서버를 이용하지 못하게 하는 공격이다. DDoS 공격발생 사례가 꾸준히 증가하고 있고, 주요 공격대상은 IT 서비스, 금융권, 정부기관이기 때문에 DDoS를 탐지하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 DNS 서버를 이용하여 패킷을 증폭시키는 DNS DDoS 공격 즉, DNS Amplification 공격(이하 DNS 증폭 공격)을 Deep Learning (이하 딥 러닝)을 활용해 실시간으로 탐지하는 방법에 대해 소개한다. 기존 연구들의 한계점을 극복하기 위하여 실험망 환경의 데이터가 아닌 실 환경 데이터를 혼합하여 탐지 시스템을 학습하였다. 또한 이미지 인식에 주로 사용되는 Convolutional Neural Network (이하 CNN)을 이용하여 딥 러닝 모델을 구축하였다.
최근에 자원의 효율적 사용과 비용 절감을 위해 클라우드 컴퓨팅 서비스가 크게 이슈화 되고 있다. 하지만, 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 보안 안전성이 제대로 검증이 되지 않아 대중적으로 사용하기엔 한계가 있다. 특히, Guest OS에 대해 보안 취약점이 그대로 드러나 있어 좀비 PC로 활용되어 서비스 거부 공격을 유발시킬 가능성이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 Xen으로 구현된 클라우드 시스템에서 Guest OS 취약점으로 인해 좀비PC로 사용되어 발생될 수 있는 내부 서비스 거부 공격에 대해 Xen에서 발생되는 하이퍼콜 빈도수를 이용한 침입 탐지 방안에 대해 제안 한다. 실험을 통해서 K-means와 EM을 사용하여 제안된 방법이 2분, 5분, 10분, 30분 동안 수집한 두 데이터가 2분, 5분일 때 90%이상 10분 이상일 때 100% 분류율을 보이며 성공적으로 분류가 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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