피싱 공격이 지속적이고 다양하게 증가하고 있지만 대응방안은 아직도 공격을 식별한 이후에 방어하는 형태에 머무르고 있다. 공격 이전에 HTTP의 Referer 헤더필드를 이용한 피싱사이트 탐지방안이 제안 되었으나, 피싱의 표적이 될 사이트 마다 개별적인 트래픽 수집 시스템을 설치해야하는 한계점이 존재한다. 본 논문은 내부 네트워크에서 기존에 알려져 있지 않은 피싱사이트에 접속하는 것을 탐지하는 방안을 제안한다. 사용자가 피싱사이트에 접속할 때 발생하는 트래픽을 HTTP 프로토콜의 특성과 피싱사이트 특성을 바탕으로 전처리를 수행한다. 피싱으로 의심되는 사이트는 컨텐츠를 분석하는 피싱사이트 판단단계를 통해 탐지된다. 제안된 탐지방안은 100개의 피싱 URL과 100개의 정상 URL을 대상으로 두 가지 형태의 실험으로 검증하였다. 실험결과 피싱 URL의 탐지율은 66%, 정상 URL에 대한 오탐율 0%로 나타났으며, 이는 기존에 제안된 탐지방안에 비해 알려지지 않은 피싱사이트를 탐지하는데 높은 탐지율을 보인다.
사용자가 편리하게 사용하는 USB 인터페이스를 지원하는 컨트롤러 내부에 저장된 펌웨어를 조작하여 악의적인 행위를 수행하는 BAD USB가 출현하였다. BAD USB의 경우에는 악의적인 코드가 호스트에 존재하는 것이 아니라 장치 내부의 펌웨어에 존재하기 때문에 현재의 안티 바이러스 제품이 탐지하지 못하므로 그 대응방안이 시급하다. 이에 BAD USB를 탐지하고 대응하기 위한 연구가 활발히 진행되는 추세이지만, 아직 해결책으로는 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 인지를 기반으로 BAD USB를 탐지하는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 플랜트 배관의 기체 누출 탐지방안에 대하여 기술한다. 배관 누출 발생 시 배관 내부 압력과 누출부 크기의 조합에 따라 누출 초음파 발생 여부가 결정되는데, 누출 시 초음파가 발생하는 경우와 그렇지 않은 경우에 대하여 배관 누출을 탐지하는 방안과 보온재 배관의 누출탐지 방안에 대하여 설명한다. 또한 배관 파단을 상시감시하기 위한 대량의 무선센서 운용에 따른 대량 누출탐지신호의 실시간 처리를 위한 쿠버네티스 기반의 분산처리형 진단 시스템 구현 방안에 대하여 기술한다.
본 논문은 침입탐지 도구에서의 능동 대응 정책 생성 방안에 대하여 연구하였다. 능동 대응형 침입탐지 시스템을 설계 구현하기 위한 선행 연구로서 능동 대응을 위한 침입탐지 도구의 요구사항을 7가지 구성요소로 고려하였고, 공격에 대한 능동 대응 방안으로 NIDS와 ADS를 통합한 모델을 기반으로 상호 유기적으로 시그니쳐를 생성할 수 있는 방안을 제시하였다. Unknown Attack의 탐지를 위하여 트래픽 비정상행위 탐지와 프로토콜 비정상행위 탐지로 나누어 연구하였고 자동적인 시그니쳐 생성 엔진을 위해 헤더영역과 페이로드영역으로 나누어 연구하였다.
기존에 보안을 위해 개발되어온 취약점 검색도구는 최근 들어 불법침입을 위한 도구로 이용되고 있으며 이제는 웹사이트에서도 쉽게 취약점 검색도구와 악의적인 프로그램들을 구할 수 있게 되었다. 이에 대한 방안으로 현재 침입차단 기능을 가지는 방화벽과 침입탐지 기능을 가지는 침입탐지시스템이 개발되어 왔다. 방화벽은 외부 네트워크와 내부 네트워크 사이에 위치하여 인증된 트래픽만을 허용함으로써 보안을 유지할 수 있으나 사전에 미리 IP 주소나 포트 등을 등록하여 해당 IP 주소와 포트로부터의 접근을 허용하거나 막는 정적인 방법이었다. 또한 침입탐지시스템은 침입탐지에 대한 룰을 내장하여 칩입행동을 실시간으로 탐지하는 기능을 가지지만 그에 대한 대응이 실시간 차단이 아니라 공격자와 관리자에게 경고메일을 보내는 수준이므로 침입탐지 이후에 생기는 불법행동에 대한 커다란 위험이 따른다 본 논문에서는 그에 대한 해절 방안으로 방화벽의 침입차단 기능과 침입탐지시스템의 실시간 침입탐지 기능을 갖춘 실시간 침입탐지 및 차단을 위한 시스템을 제안한다.
무선 애드 혹 네트워크에서의 침입 탐지 방안으로 호스트 기반 침입 탐지 시스템과 네트워크 기반의 침입 탐지 시스템의 기능을 포함하고 있는 에이전트를 두어서, 애드 혹 네트워크에 적합한 침입 탐지 방안을 제안하고자 한다. 애드 혹 네트워크에서의 라우팅 프로토콜인 AODV 프로토콜을 이용하여 침입 패턴을 공유한다. 또한 네트워크 상에 있는 노드들을 여러 개의 클러스터 단위로 나누어 지역화를 시킴으로써 침입 분석이나 탐지에 있어서 더욱 효율적으로 관리하고자 한다.
기존에 카메라는 침입자를 탐지할 때 정확성이 부족하고 열화상카메라는 가격이 비싸고 열 측정이 되지 않는 상황일 경우 감시가 힘들다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 빛의 간섭 및 회절에 의한 무아레 현상을 이용하여 이상징후 탐지 및 활용방안을 제시하려한다. 지형의 높낮이 및 형상을 저장하고 침입자가 탐지되었을 경우 무아레 이미지를 기반으로 처음 설정했던 지형 데이터와 비교하여 외부인의 침입을 탐지한다. 미세한 움직임이나 변화에도 크게 이미지가 변하는 무아레 현상의 성질을 이용하여 이상징후를 탐지하는 것이다. 이상징후를 탐지 했을 경우 보안 담당관에게 알림을 전송하거나 경보를 울리는 이상징후 탐지 솔루션 및 활용방안을 제안한다.
본 논문에서는 웹쉘을 탐지하기 위한 방법 중 하나로 슬라이딩윈도우 기반 머신러닝을 활용하는 방안을 제안하고자 한다. 웹 공격에 많이 활용되는 웹쉘의 탐지를 위하여 제안하는 슬라이딩윈도우 기반의 탐지 기법은 시간이 지남에 따라 발전해가는 웹쉘 탐지 우회 기술에 대응하여 보다 정확한 탐지를 제공하는 기술이며, 이를 기반으로 웹쉘의 다양한 변종 또한 탐지할 수 있다. 본제안의 경우 코드의 부분별 위험도를 측정 및 제공하여 보다 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.
오용 탐지(misuse-detection) 기반의 침입 탐지 시스템에서 패턴 비교 부분은 많은 수행시간 및 자원을 필요로 하며, 전체 시스템 성능 상의 병목 현상을 유발한다. 더 나아가 이것은 서비스-거부-공격의 표적이 될 여지도 있다. 본 논문에서는 첫째, 서비스 거부 공격에 강한 침입탐지시스템 구성 방안을 살펴보고, 둘째, 특별히 웹서버 시스템에서 효율적으로 탐지를 수행하는 방안을 제안한다. 이 두 가지 방안을 함께 이용함으로써 웹서버 시스템을 서비스 거부 공격을 포함한 침입에 대항하여 효율적으로 안전하게 유지할 수 있다.
본 논문은 사람에 의하여 발생하는 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴과의 차이점을 인지함으로써 BAD USB 탐지하는 방안을 제안한다. BAD USB는 펌웨어를 조작하여 악의적인 행위를 수행하는 공격으로, BAD USB를 탐지하기 위한 많은 연구가 진행되었지만, 펌웨어 내부에 존재하는 악성코드를 효과적으로 탐지하기에는 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람에 의하여 나타나는 행위에 대한 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴을 구분하여 악의적인 행위를 인지함으로써 BAD USB를 탐지하는 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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