ESM에서 SIEM으로의 발전은 더 많은 데이터를 기반으로 상관분석을 할 수 있게 되었다. 취약점 진단에서 발견된 소프트웨어 취약점을 CWE와 같은 분류 표준으로 수집을 한다면, 로그 분석 및 취합, 보안관제 및 운용 과정 등에서 통일된 유형의 메시지를 활용함으로써 초기대응단계에서의 귀중한 시간절약으로 신속하게 대응할 수 있고, 모든 대응 단계에서 일관성을 유지하여 처리할 수 있게 된다. 취약점 진단과 모니터링 단계에서 CCE, CPE, CVE, CVSS 정보를 공유하여, 사전에 정의된 위협에 대해서만 탐지하지 않고, 각 자산이 가지고 있는 소프트웨어 취약점을 유기적으로 반영할 수 있도록 하고자 하였다. 이에 본 논문에서는 SIEM의 빅데이터 분석 기법을 활용하여 소프트웨어 취약점에 대한 위협을 효과적으로 탐지하고 대응할 수 있는 모델을 제안하고 적용해본 결과 기존의 방법으로 탐지할 수 없었던 소프트웨어 취약점을 탐지함으로서 효과적임을 확인하였다.
최근 스마트폰 사용의 증가 및 사물인터넷 시대에 다양한 기기들이 무선 통신을 지원한다. 이에 따라 기존 기지국의 포화 상태를 막기 위한 기술로 일종의 소형 기지국인 펨토셀(Femtocell)을 보급하고 있다. 그러나 해킹 기술의 발전에 따라 펨토셀의 본래 목적과는 다르게, 관리자 권한 획득과 같은 취약점들이 발견되고 이를 통하여 펨토셀 사용자에 대한 개인정보 노출과 같은 심각한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 펨토셀에서 발생할 수 있는 보안위협을 식별하고 체계적인 취약점 분석을 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 위협 모델링(Threat Modeling) 기법을 이용하여 펨토셀에 발생할 수 있는 보안위협을 분석하고 취약점 점검을 위한 체크리스트를 도출한다. 그리고 도출한 체크리스트를 이용하여 실제 취약점 분석을 한 결과를 다루어 펨토셀의 위협과 취약점에 대한 분석 및 사례 연구를 통해 펨토셀의 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 제안한다.
본 연구는 취약계층을 대상으로 건강정도를 객관적 지표인 체질량지수를 통해 비만 정도의 지역별 격차를 공간적으로 규명해보고자 한다. 따라서 체질량지수가 공간적으로 높은 값과 낮은 값을 가지는 군집패턴을 보이는 지역을 추출하고 이 지역의 특성을 분석하였다. 분석 결과, 비만인구비율의 I 통계량은 0.07, z-score은 4.39으로 나타나, 공간자기상관성을 확인하였다. z-score의 경우 최대 임계값인 2.57보다 훨씬 크게 나타났다. 이는 사회취약계층 비만율이 지역별 격차를 보이며, 이러한 격차가 공간통계적으로 유의함을 의미한다. 이러한 비만 취약지역과 양호지역에 대한 지역별 환경을 비교 분석한 결과는 취약지역의 경우 대중교통성이 좋지 않고 쉽게 이용할 수 있는 공원이 적으며 단독 다세대 주택이 밀집한 지역으로 확인되었다. 본 연구의 분석 결과는 기존 연구들이 소홀했던 사회취약계층의 건강에 대하여 공간적인 시사점을 제공한다는 점에서 의미를 지닌다.
SW 산업의 급속한 발전과 함께 새롭게 개발되는 코드와 비례해서 취약한 코드 또한 급증하고 있다. 기존에는 전문가가 수동으로 코드를 분석하여 취약점을 탐지하였지만 최근에는 증가하는 코드에 비해서 분석하는 인력이 부족하다. 이 때문에 기존 Vuldeepecker와 같은 많은 연구에서는 RNN 기반 모델을 이용하여 취약점을 탐지하였다. 그러나 RNN 모델은 코드의 양이 방대할수록 새롭게 입력되는 코드만 학습되고 초기에 입력된 코드는 최종 예측 결과에 영향을 주지 못하는 한계점이 있다. 또한 RNN 기반 방법은 입력에 Word2vec 모델을 사용하여 단어의 의미를 상징하는 embedding을 먼저 학습하여 고정 값으로 RNN 모델에 입력된다. 이는 서로 다른 문맥에서 다른 의미를 표현하지 못하는 한계점이 있다. BERT는 Transformer 모델을 기본 레이어로 사용하여 각 단어가 전체 문맥에서 모든 단어 간의 관계를 계산한다. 또한 MLM과 NST 방법으로 문장 간의 앞뒤 관계를 학습하기 때문에 취약점 탐지와 같은 코드 간 관계를 분석해야 할 필요가 있는 문제에서 적절한 방법이다. 본 논문에서는 BERT 모델과 결합하여 취약점 탐지하는 연구를 수행하였고 실험 결과 취약점 탐지의 정확성이 97.5%로 Vuldeepecker보다 정확성 1.5%. 효율성이 69%를 증가하였다.
Delay-Disruption Tolerant Network(DTN)는 store-and-forward를 통한 통신을 기본으로 하며 이러한 통신에 적합한 라우팅 프로토콜 연구가 진행 되고 있다. DTN 라우팅 프로토콜은 불안정한 링크 연결 환경극복을 위해 스토리지를 이용하여 메시지를 전달한다. 이는 수신한 메시지를 보존하여 전달 할 수 있는 장점이 있지만 스토리지의 특성에 따른 보안 취약점이 존재 한다. 따라서 본 논문에서는 DTN 라우팅 프로토콜의 취약점을 분석하여 가능한 공격 유형을 제시하고 이를 탐지하기위한 메커니즘을 제안하고자 한다.
IEEE 802.1x는 802.11b의 사용자 인증 취약성을 보완한 프레임워크로, EAP를 통해 다양한 사용자 인증 메커니즘을 지원하지만 인증 프로토콜의 구조적 원인에 의한 서비스 거부 공격(DoS)과 AP에 대한 인증 및 암호 메커니즘의 부재로 세션 하이재킹 및 중간자 공격(MiM) 등에 취약하다. 본 논문에서는 IEEE 802.1x 프레임워크의 보안 취약성을 보완하여 안전한 통신을 제공하는 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 공개키 암호 기술을 이용하여 무선랜 사용자 및 AP, 인증서버간의 상호인증을 수행함으로써 제3자가 무선랜 사용자, AP 또는 인증서버 등으로 위장하여 통신에 개입하는 것을 방지한다. 또한 동적 키 분배를 통해 사용자와 AP간의 안전한 암호통신을 제공한다.
센서네트워크 구성은 특정 상황이나 환경에 대한 센싱이 가능한 센서, 수집된 정보를 처리하는 프로세서, 그리고 데이터를 송수신하는 장치 등 이다. 센서네트워크는 많은 유익함을 제공하지만 무선 네트워크 보안 취약성을 해결하지 않은상태로 정보노출 위험이 다양하게 존재한다. u-Healthcare 센서 네트워크는 센서 노드의 크기가 작아 전력소모 및 컴퓨팅 능력, 메모리 등에 제한이 가해지며, 무선을 통해 센싱된 값을 전달하는 특징을 가지므로 도청, 서비스거부, 라우팅 경로 공격이 가능하다. 본 논문에서는 센싱기능을 중심으로 한 u-Healthcare 시스템 환경의 무선보안 취약성 요소를 진단하고 u-Healthcare 보안 프레임워크 설계방법을 제시한다. 센서네트워크 기술들이 보안취약성에 대한 대책 강구 없이 기술만 발전한다면 기술이 정상적으로 활용되지 못하고 위협의 요소가 될 것이다. 이 연구를 통해 제안되는 u-Healthcare 시스템의 보안 위험 대처방법은 다양한 현장에서 의료정보와 이용자보호의 중요한 가이드로 활용될것이다.
본 연구는 취약점 분석 평가 수행 시 N/A 점검항목이 보안 수준 결과에 미치는 영향 정도를 분석하였다. 이를 위하여, 본 논문에서는 취약점 분석 평가 범위 및 점검항목과 정량적 산출 방식을 이용하였으며, 항목의 중요성에 따른 등급과 가중치를 부여하였다. 또한, 주위 환경과 IT 기술 발달로 기관은 항상 위험에 노출되어 있으므로 위험 허용 수준을 적용하여 실증적 분석을 수행하였다. 분석한 결과, N/A 점검항목이 보안 수준에 영향을 미치는 요인으로 증명되었다. 즉, 취약점 분석 평가 수행 시 기관 특성상 연계성이 없는 점검항목은 제외시켜야 하는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 실증검증을 토대로 기관 특성과 연계성을 갖지 않는 항목을 제외한 후 보안 수준 평가를 수행해야 함을 시사 하였으며, 기관 특성을 고려한 취약점 분석 평가 점검항목 정립 모델 연구가 필요함을 제시하였다.
AI 스피커는 간단한 동작으로 음악재생, 온라인 검색 등 사용자에게 유용한 기능을 제공하고 있으며, 이에 따라 AI 스피커 시장은 현재 매우 빠른 속도로 성장하고 있다. 그러나 AI 스피커는 항시 사용자의 음성을 대기하고 있어 보안 위협에 노출될 경우 도청, 개인정보 노출 등 심각한 문제가 발생할 수 있다. 이에 모든 AI 스피커의 전반적으로 향상된 보안을 제공하기 위해 발생 가능한 보안 위협을 식별하고 체계적인 취약점 점검을 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 점유율이 높은 제품 4개를 선정하여 보안위협모델링을 수행하였다. Data Flow Diagram, STRIDE, LINDDUN 위협모델링을 통해 체계적이고 객관적인 취약점 점검을 위한 체크리스트를 도출하였으며, 이후 체크리스트를 이용하여 실제 기기에 대한 취약점 점검을 진행하였다. 마지막으로 취약점 점검 결과 및 각 제품에 대한 취약점 비교 분석을 통해 AI 스피커의 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 제안하였다.
최근 대부분의 소프트웨어는 인터넷 환경에서 네트워크를 중심으로 데이터를 교환하기 때문에, 소프트웨어 자체의 보안성이 큰 이슈로 다루어지고 있다. 또한 소프트웨어 개발 과정에서 시큐어 코딩 규칙을 적용하여 소프트웨어의 취약점을 최소화하고 안전성이 높은 코드로 개발하려는 노력이 이루어지고 있다. 하지만 소프트웨어 취약점을 이용한 공격 사례들이 한 가지 공격이 아닌 복합 공격의 형태를 띠고 있어 단일 특성 분석으로는 소프트웨어 취약점 분석에 한계가 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 다양한 특성 중에 하나인 결합도를 기반으로 복합 소프트웨어 취약점을 이용한 공격에 대응하고자 하였다. 더불어 여러 공격 방법의 조합을 이용한 복합 공격 패턴을 사전 분석하여 소프트웨어 내의 모듈간의 파급력과 연관관계에 있는 모듈의 공격 가능한 패턴을 예측하고 이에 대한 소프트웨어 취약점을 분석할 수 있는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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