정보 통신 기술의 발달로 인해 매년 신종/변종 악성코드가 급격히 증가하고 있으며 최근 사물 인터넷과 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 다양한 형태의 악성코드가 확산되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 운영체제 환경에 관계없이 활용 가능하며 악성행위와 관련된 라이브러리 호출 정보를 나타내는 문자열 정보를 기반으로 한 악성코드 분석 기법을 제안한다. 공격자는 기존 코드를 활용하거나 자동화된 제작 도구를 사용하여 악성코드를 손쉽게 제작할 수 있으며 생성된 악성코드는 기존 악성코드와 유사한 방식으로 동작하게 된다. 악성 코드에서 추출 할 수 있는 대부분의 문자열은 악성 동작과 밀접한 관련이 있는 정보로 구성되어 있기 때문에 텍스트 마이닝 기반 방식을 활용하여 데이터 특징에 가중치를 부여해 악성코드 분석을 위한 효과적인 Feature로 가공한다. 가공된 데이터를 기반으로 악성여부 탐지와 악성 그룹분류에 대한 실험을 수행하기 위해 다양한 Machine Learning 알고리즘을 이용해 모델을 구축한다. 데이터는 Windows 및 Linux 운영체제에 사용되는 파일 모두에 대해 비교 및 검증하였으며 악성탐지에서는 약93.5%의 정확도와 그룹분류에서는 약 90%의 정확도를 도출하였다. 제안된 기법은 악성 그룹을 분류시 각 그룹에 대한 모델을 구축할 필요가 없기 때문에 단일 모델로서 비교적 간단하고 빠르며 운영체제와 독립적이므로 광범위한 응용 분야를 가진다. 또한 문자열 정보는 정적분석을 통해 추출되므로 코드를 직접 실행하는 분석 방법에 비해 신속하게 처리가능하다.
오늘날 정보 통신 기술의 발전은 네트워크 기반의 서비스 사용자 수를 빠르게 증가시키고 있으며, 인터넷 상에서 사용자 상호간 실시간 정보 공유를 가능하도록 한다. 정보의 공유 과정에는 다양한 방법들이 존재하지만 일반적으로 포털서비스 기반의 정보 공유가 대중화 되어있다. 그렇지만 이러한 정보 공유 과정은 특정 이해 당사자 상호간 해당 정보의 사회적 관심도 증폭을 위한 불법 행위를 유발시키는 원인이 되고 있다. 그 중 매크로 기능을 이용한 여론 조작 공격은 정상적인 여론의 방향을 왜곡시키기 때문에 이에 대한 보안 대책이 시급한 실정이다. 일반적으로 매크로 공격이란 불법적인 사용자들이 다수의 IP나 아이디를 확보한 후 특정 웹 페이지의 내용에 대하여 여론을 조작하는 공격으로 정의한다. 본 논문은 특정 사용자의 매크로 공격에 대하여 트레이스 백 기반의 네트워크 경로 정보를 분석한 후 해당 사용자의 다중 접속을 탐지할 수 있도록 하였다. 즉, 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 접근 경로 정보와 사용자 정보가 일치하는 접근이 2회 이상 발생하면 이를 매크로 공격으로 판정하였다. 또한 동일한 지역에서 특정 웹 페이지에 대하여 다수의 아이디를 이용한 접근이 발생하는 경우, 이에 대한 임계 카운트 값 분석을 통하여 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 여론 결과를 왜곡 할 수 없도록 하였다.
인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.
VTS 협력항해는 수많은 상황판단과 자율적인 행위자들의 의사결정들의 집합체이다. 선박이 서로 영향을 끼치며 상호작용하기 때문에 발생하는 불확실성이 바로 VTS 협력항해가 해결해야 하는 문제 상황이다. 이러한 불확실성으로 인한 항해위험을 극복하기 위해서는 상황자각과 의사결정이 항해사 개별 차원에서 뿐만 아니라 모든 항해자들이 서로 도우면서 VTS 협력항해 전체적인 차원에서 이루어져야 한다는 점을 중점적으로 논의하였다. 본고에서는 해양사고의 원인으로서 조선기술의 미숙보다는 항해관련 인지기술이 더 직접적으로 작용한다는 점을 주장하면서, 더 나아가 기왕에 발생한 해양사고를 상황자각 관점에서 접근함으로써 해양사고의 인적과실과 관련한 심층적인 분석을 할 수 있다는 것을 밝혔다. 항해의 인지과업을 1단계 상황자각에서부터 분산의사결정에 이르는 과정으로 세분화하고, 이런 관점에서 접근함으로써 해양사고의 원인으로 작용하는 인적과실을 심도 있게 분석할 수 있었다. 인지과업의 세분화를 통해서 항해사들이 각 단계별로 에러를 수정할 수 있는 여유를 확보할 수 있게 하고, 사고로 이어지는 인과 고리를 차단하는 한편 보다 안전한 대안을 찾아 실행할 수 있다는 점을 부각시켰다. 이런 연구결과를 항해사의 훈련 과정에 접목함으로써 해양사고의 위험을 획기적으로 줄일 수 있다는 것을 밝히고자 노력하였다.
클라우드 환경은 하이퍼바이저 기반으로 다수의 가상머신들이 상호 연결된 형태로 악성코드의 전파가 용이하기 때문에 다른 환경에 비해 악성코드에 감염될 경우 그 피해규모가 상대적으로 크다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 안전한 클라우드 환경을 위한 악성트래픽 동적 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라우드 환경에서 발생하는 악성트래픽을 판별하여 악성행위를 격리된 가상네트워크 환경에서 지속적으로 모니터링 및 분석한다. 또한, 분석된 결과를 추후 발생하는 악성트래픽의 판별과 분석에 반영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 클라우드 환경에서 발생하는 신 변종 악성트래픽 탐지 및 대응을 목적으로 클라우드 환경에서의 악성트래픽 분석환경을 구축함으로써 안전하고 효율적인 악성트래픽 동적 분석을 제공한다.
분산 프로그램의 디버깅이 순차 프로그램의 디버깅보다 어려운 이유중의 하나는 수행중인 프로세스들 간의 통신 때문이다. 비록 분산 시스템을 위해 구축된 디버거들이 많이 있음에도 불구하고 , 프로세스들간의 통신 이벤트를 효과적으로 디버깅할수 있는 실용적인 수준의 디버거는 없는 실정이다. 본 논문에서는 분산 시스템의 개발에 널리 사용되고있는 RPC 매커니즘을 이용한 프로그램간의 통신을 효과적으로 디버깅하는 방법을 제시한다. 이를 위하여 RPC 통신 이벤트를 디버깅 객체로 정의한 RPC 이벤트 모델을 제안하고 이에 기초하여 RPC 이벤트 추적 기능을 설계 및 구현하였다. RPC 프로토콜을 분석한 결과를 이용하여 메시지의 송.수신 이벤트를 추적 기능을 설계 구현하였다. RPC 프로토콜을 분석한 결과를 이용하여 메시지의 송.수신 이벤트를 라이브러리 함수의 호출과 자료의 값으로 기술하고 해당라이브러리 함수의 호출이 발생한 위치를 인지함으로써 모든 통신 이벤트의 발생을 탐지할수 있었다. 제안된 RPC 이벤트 추적기능은 현재 분산 디버거인 유니뷰 시스템에 구현되었다. 이벤트 추적 기능의 추가적 구현으로 인하여 유니뷰 시스템은 추적된 통신의 내용을 보면서 관련된 소스 코드를 보거나 프로그램을 제어하고 원격 함수 호출에 사용된 매개변수의 값을 보는 등의 행위가 가능하다. 또한 이러한 이벤트 추적기능을 수행하기 위하여 별도의 라이브러리나 수행환경이 요구되지 않으므로 실제분산시스템의 개발 환경에 적응하기가 용이한 장점을 가진다.
본 논문에서는 사용자 및 서비스 제공자의 신원을 공개하지 않는 토르 네트워크상에서 불법적으로 콘텐츠를 공유하는 행위의 저작권 침해를 탐지하기 위하여 트래픽을 효율적으로 수집하고 분석하고자, 다수의 가상머신을 이용한 토르 트래픽 수집 시스템 설계 및 구현을 진행하였다. 토르 네트워크에 접속할 수 있는 클라이언트로 다수의 가상머신과 Mini PC를 이용하였으며, 스크립트 기반의 테스트 클라이언트 소프트웨어를 통해 트래픽 수집 서버에서 수집과 정제 과정을 모두 자동화하였다. 이 시스템을 통해 토르 네트워크 트래픽만을 저장하고 필요한 필드 데이터만을 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 한 번의 수집 과정 당 평균적으로 약 10,000개 이상의 패킷을 데이터베이스에 저장하고 토르 트래픽만을 인식하여 정제하는 성능을 95% 이상 달성하였다.
빅데이터는 오늘날 가장 각광받고 있는 데이터 수집 및 분석기술의 경향으로, 대량의 비정형 데이터 분석을 요구하는 다양한 분야에 접목되어 효용성을 인정받고 있다. 네트워크 트래픽 분석 역시 대량의 비정형 데이터를 다루는 분야로, 빅데이터 접목시 그 효과가 극대화될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고도의 보안이 요구되는 군 C4I망과 같은 내부망 환경의 침해사고 및 이상행위를 실시간으로 탐지하기 위한 빅데이터 기반의 네트워크 트래픽 분석 플랫폼(RENTAP)을 소개한다. 빅데이터 분석 지원을 위해 최근 각광받고 있는 오픈소스 솔루션들을 대상으로 비교 분석을 수행하였으며, 선정된 솔루션을 기반으로 고안된 최종 설계에 대해서 설명한다.
휴대폰 이용 시 앱 또는 웹 기반 어플리케이션을 이용하여 파일 다운로드 시, 다운로드 되는 파일들은 어플리케이션 마다 특정 디렉토리에 저장하도록 기본 경로가 설정되어 있다. 파일 관리자를 비롯하여 저장소로 접근이 필요한 여러 어플리케이션들은 여러 기능들과 서비스를 제공하기 위해, 저장소의 읽기 및 쓰기 권한을 요구한다. 이는 다운로드 경로에 직접 접근하여 사용자가 저장해놓은 수많은 중요 파일들에 직접 접근할 수 있게 됨을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 다운로드 된 파일들의 저장 공간의 보안 취약점을 이용한 공격 가능성을 증명하기 위해 암호화를 위장한 파일 탈취 어플리케이션 기능을 개발하였다. 암호화를 진행한 파일은 암호화됨과 동시에 백그라운드에서는 해커에게 E-mail을 통해 전송된다. 개발한 어플리케이션을 악성 분석 엔진인 VirusTotal을 이용하여 검사한 결과, 74개의 엔진 모두에서 악성 앱으로 탐지되지 않았다. 최종적으로 본 논문에서는 이러한 저장소 취약점을 보완하기 위한 신뢰실행 환경 기반의 방어 기법과 알고리즘을 제안한다.
클라우드 컴퓨팅은 수십 년을 걸쳐 인기를 얻고 있으며, 그에 따라 클라우드 네이티브 애플리케이션에 주요하게 사용되는 기술인 컨테이너 또한 주목을 받고 있다. 이러한 컨테이너 기술은 기존 VM보다 가볍고 성능이 뛰어나지만, 호스트 시스템과 커널을 공유하거나 이미지 레지스트리에서 이미지를 업/다운로드 하는 등의 문제로 여러 가지 보안상의 위협이 존재한다. 컨테이너의 보안 위협 중 하나로 컨테이너 생성의 소스가 되는 컨테이너 이미지의 무결성을 언급할 수 있다. 또한, 컨테이너 애플리케이션이 동작하는 동안의 런타임 보안이 매우 중요하며, 런타임에서 컨테이너 애플리케이션의 동작을 모니터링함으로써 컨테이너에서 발생하는 이상 행위를 탐지하는 데에 도움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 첫째로, 컨테이너 이미지의 무결성을 보장하기 위해 기존의 Docker Content Trust(DCT) 기술을 기반으로 자동으로 이미지의 서명을 검사하는 서명 검사기를 구현한다. 다음으로 Cloud Native Computing Foundation (CNCF)의 오픈소스 프로젝트인 falco를 기반으로 falco 이미지의 배포 간편성을 위해 새로 생성한 이미지를 소개하고, 간편하게 모니터링 시스템을 구축할 수 있도록 돕는 docker-compose를 구현 및 패키지 구성을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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