랜섬웨어에 의해 개인용 단말 또는 서버 등이 감염되는 사례가 급증하고 있다. 랜섬웨어는 자체 개발한 암호화 모듈을 이용하거나 기존의 대칭키/공개 키 암호화 모듈을 결합하여 공격자만이 알고 있는 키를 이용하여 피해 시스템 내에 저장된 파일을 불법적으로 암호화 하게 된다. 따라서 이를 복호화 하기 위해서는 사용된 키 값을 알아야만 하며, 복호화 키를 찾는 과정에 많은 시간이 걸리므로 결국 금전적인 비용을 지불하게 된다. 이때 랜섬웨어 악성코드는 대부분 바이너리 파일 내에 은닉된 형태로 포함되어 있어 프로그램 실행시 사용자도 모르게 악성코드에 감염된다. 그러므로 바이너리 파일 형태의 랜섬웨어 공격에 대응하기 위해서는 사용된 암호화 모듈에 대한 식별 과정이 필요하다. 이에 본 연구에서는 바이너리 파일 내 은닉된 악성코드에 적용 된 암호화 모듈을 역분석하여 탐지하고 식별할 수 있는 메커니즘을 연구하였다.
IEEE 802.15.4 표준기술[1]은 센서 네트워크에서 저전력을 위한 기술로 LR-WPANs(Low Rate-Wireless Personal Area Networks)의 물리 계층과 MAC계층을 규정한다. 이 표준은 무선 센서, 가상 선(Virtual Wire)과 같은 제한된 출력과 성능으로 간단한 단거리 무선 통신을 필요로 하는 폭넓은 응용에 활용되고 있지만 보안 측면의 연구는 현재 미비한 상태로 다양한 공격에 대한 취약점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 802.15.4 MAC계층의 슬립거부(Denial of Sleep) 공격에 대한 취약성을 분석하고 이를 탐지하는 메커니즘을 제안한다. 분석 결과, 슈퍼프레임 구간 변경, CW(Contention Window)값 변경, 채널스캔 및 PAN 연합과정 등에서 슬립거부 공격의 가능성을 분석할 수 있었고, 이 과정 중 일부에서는 표준에서 정의한 인증과 암호화 기능이 적용되어도 공격 가능함을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서는 분석된 취약점 중에 채널스캔 및 PAN 연합과정에서 Beacon/Association Request 메시지 위조를 통한 슬립거부 공격의 탐지 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 메시지 요청 간격, 요청 노드 ID, 신호 세기 등을 모니터링하여 공격을 식별하여 탐지한다. QualNet 시뮬레이션 툴을 사용하여 공격의 영향 및 제안된 탐지 메커니즘의 탐지 가능성과 성능의 우수성을 입증할 수 있었다.
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.
운전자 보조 시스템을 통한 차량의 전자적인 제어를 위하여, 최근 차량에 탑재된 전자 제어 장치 (ECU; Electronic Control Unit)의 개수가 급증하고 있다. ECU는 효율적인 통신을 위해서 차량용 내부 네트워크인 CAN(Controller Area Network)을 이용한다. 하지만 CAN은 기밀성, 무결성, 접근 제어, 인증과 같은 보안 메커니즘이 고려되지 않은 상태로 설계되었기 때문에, 공격자가 네트워크에 쉽게 접근하여 메시지를 도청하거나 주입할 수 있다. 악의적인 메시지 주입은 차량 운전자 및 동승자의 안전에 심각한 피해를 안길 수 있기에, 최근에는 주입된 메시지를 식별하기 위한 침입 탐지 시스템(IDS; Intrusion Detection System)에 대한 연구가 발전해왔다. 특히 최근에는 AI(Artificial Intelligence) 기술을 이용한 IDS가 다수 제안되었다. 그러나 제안되는 기법들은 특정 공격 데이터셋에 한하여 평가되며, 각 기법에 대한 탐지 성능이 공정하게 평가되었는지를 확인하기 위한 평가 프레임워크가 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 machine learning/deep learning에 기반하여 제안된 차랑용 IDS 5가지를 선정하고, 기존에 공개된 데이터셋을 이용하여 제안된 기법들에 대한 비교 및 평가를 진행한다. 공격 데이터셋에는 CAN의 대표적인 4가지 공격 유형이 포함되어 있으며, 추가적으로 본 논문에서는 메시지 주기 유형을 활용한 공격 유형을 제안하고 해당 공격에 대한 탐지 성능을 평가한다.
2019년 NAS기반 5G 서비스가 국내에서 상용화 된지 1년 반이 지났다. 그동안 5G로의 전환에 따라 발생 될 수 있는 새로운 보안 위협에 대한 우려가 지속적으로 제기되었고, 현재 보안기술의 한계를 극복하기 위한 다양한 5G 보안 연구들이 다 각도로 시도되고 있다. 5G 보안은 이전 세대 보안과는 강한 보안 기능의 설계가 요구된다. 특히 5G 보안 위협 요소들을 식별하고 분석을 통한 5G 네트워크 및 서비스의 보안 아키텍처 설계가 중요한데, 이는 인증, 암호화, 침입탐지 등 기존 보안 메커니즘들이 새로운 5G 기술을 통합되고 수용될 수 있도록 유연하게 설계가 되어야 하기 때문이다. 본 논문에서는 해외 3GPP, NGMN, 5G Americas 분석한 5G 보안 요구사항을 살펴보고, 5G 네트워크의 구성요소별 보안 요구사항을 고찰하고자 한다.
바이스태틱(Bistatic) 레이다는 기존의 모노스태틱(Monostatic) 레이다로는 수행하기 어려운 저피탐(stealth) 표적에 대한 탐지 및 식별을 용이하게 해준다. 하지만 표적식별을 위해 바이스태틱 레이다의 수신신호로부터 고해상도 거리 측면도(high resolution range profile: HRRP)를 형성할 시, 바이스태틱 고유의 기하구조로 인해 바이스태틱 HRRP 내 왜곡현상이 발생하고, 이는 표적에 대한 정확한 거리 정보를 획득하기 어렵게 한다. 더욱이 바이스태틱 HRRP 내 나타나는 표적의 전자기적 산란 메커니즘은 바이스태틱 기하구조에 따라 다양하게 변하기 때문에 효율적인 훈련 데이터베이스 구축은 바이스태틱 표적식별에서의 핵심 사항이 된다. 본 논문에서는 모노스태틱 표적식별에서 효과적인 성능을 보였던 비행 시나리오에 기반한 훈련 데이터베이스 구축 기법을 바이스태틱 표적식별에 적용해 보고, 그 성능과 효율성을 분석한다. 시뮬레이션에서는 레이다와 표적의 거리가 충분히 먼 경우, 비행시나리오에 기반한 데이터베이스를 이용하여 효율적으로 바이스태틱 표적식별을 수행할 수 있음을 보인다.
복제된 AP가 설치되면 무선 스테이션들이 현재 연결된 정상적인 AP와 연결을 끊으며 그 후 복제된 AP가 정상적인 AP 보다 신호강도가 세다면 복제된 AP와 연결(association)설정이 이루어진다. 이로 인해 무선 스테이션들은 공격으로부터 노출되게 된다. 본 연구에서는 정상적인 AP와 무선 스테이션간의 연결설정이 이루어질 때의 접속 시간과 프레임 시퀀스 번호를 이용하여 복제된 AP와 정상적인 AP를 식별하고 복제된 AP를 차단시켰다. NS-2를 이용한 시뮬레이션의 결과, 본 논문에서 제안하는 메커니즘을 통해 무선 스테이션들의 복제된 AP의 등장을 판별할 수 있게 되어 보다 안전한 무선 랜 환경을 구축할 수 있게 되었다.
대부분의 인터넷 서비스를 손쉽게 이용할 수 있다는 장점으로 인해 스마트폰 사용자가 지속적으로 증가하고 있으나, 위조앱이 급증하고 있어 스마트폰 내부에 저장된 개인정보가 외부로 유출되는 문제점이 발생하고 있다. Android 앱은 자바 언어로 개발되었기 때문에 디컴파일 과정을 수행한 후 리패키징 취약점을 역이용할 경우 손쉽게 위조앱을 만들 수 있다. 물론 이를 방지하기 위해 난독화 기술을 적용할 수 있으나 대부분의 모바일 앱에는 미적용 상태로 배포되고 있으며, 안드로이드 모바일 앱에 대한 리패키징 공격을 근본적으로 차단하는 것은 불가능하다. 또한 스마트폰 내에 앱을 설치하는 과정에서 위조 여부를 자체 검증하는 기능을 제공하지 않아 스마트폰내 저장된 개인정보가 외부로 유출되고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 Hyperledger Fabric 블록 체인 프레임 워크를 사용하여 정상앱 등록 과정을 구현하고 이를 기반으로 효율적으로 위조앱을 식별 및 탐지할 수 있는 메커니즘을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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