컴퓨터 네트워크 모니터링에 의한 보안장비는 많은 트래픽 자료를 분석하여, 이상유무를 판단하고, 대응해야 한다. 기존의 보안장비들은 이미 알려진 패턴에 대한 규칙을 이용하는 오용탐지방법(misuse detection)과 의미를 파악하기 어려운 많은 자료들을 제시하고 있는데 머물고 있다. 보다 나은 보안을 위해서는 정상적인 동작에서 벗어나는 이상징후를 탐지하여 침입을 탐지하는 이상탐지방법(anomaly detection)의 채용이 필요하고, 보안장비에서 제시되는 많은 트래픽 자료들은 보안전문가의 전문적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 이상탐지방법과 보안전문가의 전문적인 보안지식에 의한 분석, 대응, 관리를 위한 지식처리 기법을 사용할 수 있는 지능형 IPS(intrusion Detection System) 프레임워크를 제안한다.
전통적인 거짓말 탐지 방법은 범죄와 관련 있는 질문과 관련 없는 질문을 할 때 범죄자의 자율 신경 반응을 비교하여 유무죄를 판정한다. 거짓말 탐지 검사의 정확성과 유효성을 높이기 위해 연구자들은 효과적인 대안을 꾸준히 모색하였다. 그중 P300 기반 Complex Trial Protocol(CTP)은 탐침 자극과 무관련 자극의 P300 진폭을 비교하여 유무죄를 판정하는 방법으로, 이전 거짓말 탐지 방법의 취약점인 대응방안을 사용하는 경우에도 유무죄 판별의 정확도가 유지된다는 장점이 있다. 하지만 대부분의 기존 연구는 Rosenfeld et al.(2008)이 실험에 적용한 대응방안을 사용했다는 문제점이 있다. 본 연구는 먼저 대응방안에 대한 설문 조사를 실행하여 이에 관한 결과를 본 실험의 대응방안으로 사용하였다. 그리고 이러한 대응방안에 대해서도 CTP 기법이 범죄 사실 여부를 정확히 판별할 수 있는지 확인하고자 하였다. 총 50명의 참가자를 세 집단(무죄 집단, 유죄 집단, 대응방안 집단)으로 나누고 CTP를 수행하게 하였다. 대응방안 집단은 CTP를 수행하는 동안 검사자 모르게 앞서 선정된 대응방안을 사용하였다. P300 진폭 분석 결과, 유죄 집단의 탐침 자극 진폭이 무관련 자극 진폭보다 유의미하게 큰 것으로 나타났다. 대응방안 집단 역시 대응방안을 사용했음에도 불구하고 탐침 자극에서 유의미하게 큰 P300 진폭을 보였다. 진폭 부트스트랩 분석(BAD) 결과 유죄 집단, 무죄 집단, 대응방안 집단의 유무죄 판정 정확도는 각각 81.25%, 82.35%, 82.35%였다. 이러한 결과는 CTP가 설문 조사를 기반으로 한 대응방안에 대해서도 높은 범죄 탐지율을 보이며 향후 실제 수사 현장에서 사용될 수 있는 가능성을 시사한다.
스미싱은 SMS 문자를 통해 피해자를 현혹시켜 개인정보나 금전 등을 갈취하는 범죄이다. 발전하는 스미싱 범죄 수법에 대응하기 위해선 새로운 스미싱 범죄 사례에서 데이터를 추출하고, 추출한 데이터를 기존 시스템에 통합하여 빠르게 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 빠른 스미싱 대응을 위해 전처리를 하지 않은 SMS 문자 텍스트에서 지식베이스를 자동으로 추출하고 저장하는 자동 지식베이스 추출 모듈을 제안하며, 추출 시스템 지식베이스를 바탕으로 입력된 SMS가 스미싱인지 판별하는 스미싱 SMS 탐지 모듈을 통합한 자동 지식베이스 추출 기반 스미싱 SMS 탐지 시스템을 제시한다. 제시된 스미싱 SMS 탐지 모델은 UCI SMS Spam Collection Dataset을 기준으로 90.9 (F1 score)의 성능을 보여주었다.
인터넷 사용매체 및 네트워크 접속방법이 다양해지면서 인터넷 사용량은 매우 빠르게 증가하고 있다. 이러한 인터넷은 현대사회에서 꼭 필요한 자원이지만 악성코드, 스팸, 개인정보 유출 등 이를 악용한 범죄도 증가하고 있다. 또한 전 세계적으로 유행중인 코로나로 인해 관련된 접종정보, 동선, 재난문자 등으로 위장한 피싱 공격도 증가하고 있다. 대다수의 공격자들은 사이버 범죄를 저지르기 위해 악성코드 유포사이트를 통해 악성코드를 유포한다. 이러한 범죄를 예방하기 위해선 악성코드 유포사이트에 대한 초기 대응이 필수이며, 사용자가 악성코드 유포사이트에 접근하기 전에 차단할 수 있는 실시간 탐지 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 탐지 기술 중 URLDeep, POSTER, Random-Forest, XGBoost와 같은 기계학습을 이용한 탐지 기술의 연구동향을 조사하였다.
단일 호스트 환경에 특화되어 설계되어온 기존 침입탐지 시스템(Intrusion Detection System: IDS)은 침입 시 도메인의 보호만을 그 목적으로 하는 수동적인 성격으로써, 새로운 공격 기법에 대한 탐지 및 대응, 그리고 보다 그 규모가 큰 네트워크로의 확장 면에서 구조적인 결함을 가지고 있다. 이러한 IDS의 구조적 문제점의 해결방안으로 액티브 네트워크 기반의 IDS 에 관한 연구가 진행되고 있다. 액티브 네트워크(Active network)란 패킷 스위칭 네트워크 상에 프로그램 가능한 라우터 등인 액티브 노드들을 배치하고, 사용자의 요구에 상응하는 적절한 연산을 위한 데이터와 프로그램으로 구성된 스마트 패킷(smart packet)에 대하여 수행 가능하게 하는 접근 방법이다. 본 논문에서는 이를 기반으로 자율적이며 지능적인 에이전트로 구성된 멀티 에이전트 기술을 액티브 노드에 적용함으로써 기존 IDS 보안메커니즘에서 보다 러 진보된 능동적이고 적극적인 대응을 위한 보안 메커니즘을 제공하여 네트워크 공격에 의한 피해 최소화와 신속한 대응이 가능한 멀티 에이전트 기반 공격 대응 메커니즘을 제시하고, 이를 적용 가능한 액티브 네트워크 기반 프레임 설계를 제안한다.
정보기술의 발전은 디지털 혁명의 근간이 되고 있는 반면, 정보유출ㆍ파괴ㆍ변조 등의 역기능 또한 내포하기 때문에 이러한 정보화의 역기능에 대한 신속한 탐지 및 능동적인 대응이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 그러나 기존의 시스템은 침입에 대한 차단을 중심으로 운영되어 왔고, 침입탐지 시스템이라 할지라도 불법 침입에 대한 대응이 단지 경고나 보고 수준에 머물고 있어 능동적인 대응이 없다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 리눅스 시스템에서 실시간 침입탐지 시스템인 NIDS를 설계 구현하고, 동일 네트워크 망에서의 여러 호스트들을 통합적으로 관리하기 위하여 M/A 시스템을 설계ㆍ구현하였다. 여기서 NIDS와 M/A 시스템간의 통신은 SSL/TLS 프로토콜을 기반으로 이루어진다. NIDS에서는 Detection Module과 Response Module을 분리하여 구현하였고, 커널 레벨에서 PCAP 라이브러리를 통해 캡쳐된 패킷이 Detection Module에 의해 침입이라 판단되면 Response Module에서 일정 수준의 대응이 가능하도록 구현하였다.
지금까지 인터넷 웜에 대응하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 대부분의 인터넷 웜 탐지 및 차단 시스템은 탐지룰을 이용하여 인터넷 웜 공격에 대응하지만 새로운 인터넷 웜에 대응할 수 없는 문제가 있다. 이에 인터넷 웜의 멀티캐스트 특징을 이용한 악성 프로세스 제어 시스템이 제안되었다. 하지만 이 시스템은 서비스를 제공해야 할 서버의 수가 많을수록 시스템 구축비용이 증가하고 부분적 공격 유형의 인터넷 웜 공격 탐지 확률이 낮다. 본 논문에서는 악성 프로세스 제어 시스템의 구축비용을 절감하고, 부분적 공격 유형의 인터넷 웜 공격 탐지 확률을 높일 수 있는 보안 프레임워크를 제안한다. 제안된 보안 프레임워크에서는 가상머신을 이용하여 제어서버 구축비용을 줄이며, 사용되지 않는 여분의 IP 주소를 동적으로 인터넷 웜 공격 탐지에 이용함으로써 부분적 공격 유형의 인터넷 웜 공격 탐지 확률을 증가시킬 수 있다. 결국 제안된 보안 프레임워크는 비교적 낮은 비용으로 새로운 유형의 다양한 인터넷 웜에 효과적으로 대응할 수 있다.
지금까지 침입탐지 시스템에 대한 많은 연구와 개발이 수행되었음에도 불구하고 시스템에 불법적인 접속이나 공격방법은 역으로 침입탐지 시스템을 무력화시키거나 침입탐지 시스템의 취약성을 이용하는 등 지능화되고 다양해지고 있는 실정이다. 따라서 단일침입탐지 시스템으로 현재의 고도화되고 지능화된 침입과 공격들을 정확하게 탐지하거나 완벽하게 대응할 수 없다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 취약점 분석과 더불어 단일 침입탐지 시스템의 단점을 보완하고자 침입탐지 감사자료의 다양화를 통한 다중센서 기반의 침입탐지 시스템에 대하여 제안하고자 한다.
본 논문에서는 센서(센서 파일, 센서 데이터 등)를 이용한 침입 탐지 시스템인 SbIDS(Sensor based Intrusion Detection System)를 제안한다. 리눅스 시스템에 구현된 SbIDS는 호스트 기반 침입탐지 기법과 네트워크 기반 침입탐지 기법이 통합된 시스템으로, 일차적으로 커털 수준에서 침입을 감지하고 대응하는 KMOD 모듈과 이차적으로 네트워크 수준에서 침입을 감지하고 대응하는 NetMOD 모듈로 구성되어 있어 호스트 내에서의 침입과 네트워크를 통한 침입을 동시에 탐지할 수 있다. SbIDS를 이용한 침입 탐지를 위해 먼저 주요 디렉토리에는 센서 파일을, 주요 파일에는 센서 데이터를 설치한다. 그 다음, 침입자에 의해 센서가 접근될 때마다 위기 상황으로 보고 커널 수준과 네트워크 수줄에서 로그를 작성하며, 공격자를 식별하여 추적할 수 있고 침입으로 판단될 경우 해당 프로세스를 조기에 종료시킬 수 있도록 구현하였다.
KISA가 웹 서버 보안강화를 위한 웹쉘(WebShell) 탐지 프로그램 '휘슬(WHISTL)'을 일반 기업에 보금한다고 밝혔다. KISA 인터넷침해사고대응지원센터가 침해사고 예방과 대응을 위해 자체적으로 개발해 사용하던 탐지 프로그램인 휘슬은 기존 프로그램을 기업 서버 관리자가 편리하게 사용할 수 있도록 보완해 재배포하는 것이다. 기업 서버 관리자에게 편리함을 안겨 줄 휘슬의 주요 기능을 살펴보자.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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