최근 자동차의 네트워크화와 연결성이 증가함에 따라, CAN(Controller Area Network) bus 의 설계상 취약점이 보안 위협으로 대두되고 있다. 이에 대응하여 CAN bus 의 취약점을 극복하고 보안을 강화하기 위해 머신러닝을 활용한 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 XGBoost 를 활용한 비정상 분류 방법론을 제안한다. 고려대학교 해킹 대응 기술 연구실에서 개발한 데이터 세트를 기반으로 실험을 수행한 결과, 초기 모델의 정확도는 96%였다. 그러나 추가적으로 TimeDiff(발생 간격)과 DataDiff(바이트의 차분 값)을 모델에 통합하면서 정확도가 3% 상승하였다. 본 논문은 향후에 보다 정교한 머신러닝 알고리즘과 데이터 전처리 기법을 적용하여 세밀한 모델을 개발하고, 업체의 CAN Database 를 활용하여 데이터 분석을 보다 정확하게 수행할 계획이다. 이를 통해 보다 신뢰성 높은 자동차 네트워크 보안 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
군사 등의 특수 목적으로만 사용되었던 무인비행체 드론이 최근 상용 수준의 간결한 구조와 저가화가 가능해지면서 여러 제조업체를 통하여 민간분야의 다양한 응용에 활용 가능함을 증명하고 있다. 그러나 제조업체들 간의 시장 우위 선점을 위한 과열 경쟁으로 인하여 보안 안전성 검증 단계를 거치지 않은 드론과 이에 수반되는 애플리케이션이 시장에 바로 출시되면서 이들이 우리 사회를 향한 공격도구로 활용될 수 있다는 새로운 잠재적 위협이 우려되고 있다, 이와 관련하여 현재 드론과 애플리케이션과의 연결 및 데이터 통신 과정에서 완성도가 낮은 접근제어 기술이나 암호화되지 않은 통신방식을 비롯하여 드론 내부 소프트웨어의 코딩 상의 문제점 등에 의하여 다양한 취약점이 노출되고 있는 상태이다. 이러한 취약점들로 인하여 드론의 인증 해제 및 하이재킹을 통한 불법 영상촬영이나 개인정보의 유출 등을 비롯하여 특정 목표물을 향한 드론의 고의적 추락 등이 발생할 경우 재산 피해뿐만 아니라 인명 피해까지 발생할 수 있다. 특히, 현재의 드론 응용은 초기단계여서 향후 다양한 응용과 유관 기술들이 폭넓게 전개되어야 하는 시점에서 이러한 사고 가능성은 매우 심각하게 인식되어야 할 것이다. 더구나 제4차 산업혁명 시대의 드론은 비상시를 위한 다이나믹 모바일 게이트웨이 역할까지도 수행하여야 하는 환경에서 악의적인 행위는 전체 사회로 확산될 우려도 있으므로 미래 사회의 드론을 위한 안전문제는 매우 시급하고 중대하다고 할 수 있다. 이에 본 고에서는 현재까지 발표된 드론에 대한 다양한 보안위협을 조사하고 이러한 보안 위협을 요소별로 분류하여 정리하였다. 본 기고가 간단하게나마 정리한 내용을 통하여 다양한 보안위협에 대한 대응기술을 준비하기 위한 시발점이 되었으면 한다.
이상 탐지는 일반적인 사용자들의 데이터 집합 속에서 비정상적인 데이터 흐름을 파악하여 미리 차단하는 방법이다. 기존에 알려진 방식은 이미 알려진 공격의 시그니처를 활용하여 시그니처 기반으로 공격을 탐지 및 방어하는 방식인데, 이는 오탐율이 낮다는 장점이 있지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서는 매우 취약하다는 점이 문제점이다. 하지만 이상 탐지의 경우엔 오탐율이 높다는 단점이 존재하지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서도 식별하여 탐지 및 차단할 수 있다는 장점이 있어 관련 연구들이 활발해지고 있는 중이다. 본 연구에서는 이 중 이상 탐지 메커니즘에 대해 다뤘다. 앞서 말한 단점인 높은 오탐율을 보완하며 그와 더불어 이상 탐지와 분류를 동시에 수행하는 새로운 메커니즘을 제안한다. 본 연구에서는 여러 알고리즘의 특성을 고려하여 5가지의 구성으로 실험을 진행하였다. 그 결과로 가장 우수한 정확도를 보이는 모델을 본 연구의 결과로 제안하였다. Extra Tree와 Three layer ANN을 동시에 적용하여 공격 여부를 탐지한 후 공격을 분류된 데이터에 대해서는 Extra Tree를 활용하여 공격 유형을 분류하게 된다. 본 연구에서는 NSL-KDD 데이터 세트에 대해서 검증을 진행하였으며, Accuracy는 Normal, Dos, Probe, U2R, R2L에 대하여 각각 99.8%, 99.1%, 98.9%, 98.7%, 97.9%의 결과를 보였다. 본 구성은 다른 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.
다양한 기술들이 하나로 융합되어 새로운 기술로 변화되고 있는 현재의 기술사회에서 사회의 변화에 발맞추듯 새로운 사이버공격들이 만들어지고 있다. 특히, 다양한 공격들이 하나로 융합됨으로 인해 기존의 보안 체계만으로 시스템을 보호하는데 어려움이 발생하고 있다. 이와 같은 사이버공격에 대응하기 위해 많은 정보가 생성되고 있다. 하지만, 무분별하게 발생하는 취약점 정보는 관리자에게 불필요한 정보를 제공하여 혼란을 유도할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반의 언어 학습 모델을 이용하여 문서를 학습하고, 취약점 정보를 추출하여 MITRE ATT&CK 프레임워크에 따라 분류함으로써 관리자에게 구분화된 취약점 정보를 제공하여 새로이 발생하고 있는 사이버공격 융합 기술의 분석을 보조하는 메커니즘을 제안한다.
정보보안 산업은 지난 수십 년간 매우 다양한 성장을 거듭해왔다. 특히 기술적, 관리적, 제도적 측면에서 다양한 해법을 제시해왔다. 그럼에도 불구하고 매년 보안사고는 지속해서 발생하고 있는데 주목해야 한다. 이는기존의 보안이 지나치게 기술 중심, 예방 중심의 정책으로 추진되고 있어서 디지털 시대의 다양한 비즈니스 변화에 한계가 있음을 증명하고 있다. 따라서 최근에 전통적인 보안 접근 방식의 한계를 벗어나고자 인간중심 보안(PCS:People-Centric Security)이 화두가 되고 있다. 본 연구에서는 정보보안 위반의 개념, PCS 전략적원칙, 전문가 인터뷰를 통해 인간이 유발할 수 있는 취약점을 크게 5가지로 구분하고 21개의 세부 구성요소로 분류함으로써 근본적인 보안 사고 대응 방안을 제시하고자 한다.
정보 보안의 중요성은 응용 소프트웨어의 보안으로 인해 국가, 조직 및 개인 수준에서 점점 더 강조되고 있다. 임베디드 소프트웨어를 포함하는 높은 안전성 소프트웨어의 개발 기술은 항공 및 원자력 분야 등 에 국한되어 사용되었다. 하지만 이러한 소프트웨어 유형은 이제 응용 소프트웨어 보안을 향상시키는 데 사용된다. 특히 보안 코딩은 방어적 프로그래밍을 포괄하는 개념으로 소프트웨어 보안을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 개선된 코딩 표준 검색 기법을 적용한 소프트웨어 보안 취약성 탐지 기술을 제안한다. 공개된 정적 분석 도구는 소프트웨어 보안 가능성을 분석하고 취약점을 유발하는 명령어를 분류하는 데 사용되었으며, 소프트웨어 취약점을 유발할 수 있는 API 및 버그 패턴을 쉽게 감지하여 향상시킬 수 있다.
최근 스마트폰 기술의 빠른 발전과 핀테크의 등장으로 스마트폰은 더욱 많은 민감한 정보를 다루게 되었다. 이 같은 민감한 정보를 안전하게 보호하는 수단으로 바이오인식 기술이 적용된 다양한 기기들이 출시되고 있으나, 바이오인식 시스템 설계 시 보안을 고려하지 않을 경우 잠재적인 취약점이 존재할 수 있다. 이에 본 논문에서는 잠재적인 취약점의 분석을 통해 스마트폰 상의 바이오인식 시스템 설계 과정에서 주의할 점을 분류하고, 이를 해결하기 위한 설계 요구사항을 제시한다. 또한, 설계 요구사항을 종합하여 안전한 스마트폰 바이오인식시스템 설계를 위한 프레임워크를 제시한다.
지진 피해조사 사례와 지질도 지층의 특성 및 건물구조의 특성으로 지진 피해 취약도 분석방법을 제시하였다. 지진피해 예방을 위하여 최근 경주지역 지진발생으로 조사된 피해사례를 검토하여 정책마련에 도움 되기를 바라는 경우가 있다. 그러나 대부분의 조사사례는 피해규모를 정량적으로 분류하기 어렵다는 점에서 지진에 최적화된 기초자료 조사가 필요하다. 따라서 지진피해 예방을 위하여 기존 조사 자료와 함께 공간정보를 이용한 취약도 분석이 유망한 지진방재 방법론 중 하나가 될 수 있다. 다양한 공간자료를 기반으로 지진피해 취약도를 분석하는 방법론은 보다 수치적이고 객관적이어서 지진피해 예방을 위한 도시설계와 안전정책으로 반영할 수 있다. 앞으로 수치적인 분석을 실시한다면 지진에 대한 전국적 취약정도를 구분하고 우선적 안전관리 대상지를 선정하여 국가 및 지자체 예산적용에 효율적 관리방안이 도출될 수 있을 것이다.
IoT 기기는 취약한 아이디와 비밀번호 사용, 저사양 하드웨어 등 보안 취약점으로 인해 사이버 공격 진입점으로 이용되고 있다. 본 논문은 IoT 악성코드를 탐지하기 위한 op 코드 카테고리 기반 특징 표현을 제안한다. Op 코드의 기능별 분류 정보를 이용해서 n-gram 특징과 엔트로피 히스토그램 특징을 추출하고 IoT 악성코드 탐지를 위한 기계학습 모델 평가를 수행한다. IoT 악성코드는 기능 개선과 추가를 통해 진화하였으나 기계학습 모델은 훈련 데이터에 포함되지 않은 진화된 IoT 악성 코드에 대한 예측 성능이 우수하였다. 또한 특징 시각화를 이용해서 악성코드의 비교 탐지가 가능하다.
암호화폐로 분류될 수 있는 비트코인은 혁신적인 디지털 통화이자 블록체인 시스템의 시초이기에 다양한 업계의 주목을 받고 있다. 하지만 비트코인에 대한 연구가 진행되면서 여러가지 보안 취약점과 가능한 공격들이 분석되었다. 그 중 블록체인 데이터베이스의 투명성 때문에 발생하는 보안 문제는 블록체인 시스템이 다양한 분야에 적용되는 것을 방해한다. 이 취약점은 또 다시 참여 노드의 약한 익명성 문제와 거래 내역 공개로 인한 프라이버시 노출 문제로 분류될 수 있다. 최근 몇 년 동안 이러한 취약점들에 대한 여러 보완책이 개발되었다. 본 논문에서는 먼저 공개 블록체인, 사설 블록체인의 주요한 특징에 대하여 기술하고 프라이버시와 비연결성, 익명성 등 용어에 대해서도 설명한다. 또한 비트코인으로부터 파생되었으나 거래 데이터의 프라이버시 및 송수신자의 익명성 보호를 중점적으로 제공하는 3가지 공개 블록체인 플랫폼인 대시, Zcash, 모네로, 그리고 사설 블록체인 플랫폼인 하이퍼레저 패브릭에서 적용하고 있는 프로토콜의 동작 원리를 분석한다. 추가적으로 적용된 기술들을 프라이버시 보호 기법과 익명성 보호 기법으로 상세히 분류하고 장단점을 분석하고, 또한 적용된 암호학적 기법들의 연산 속도를 바탕으로 플랫폼의 상대적 성능을 비교·분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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