기업 사용자의 PC를 노리는 알려지지 않은 지능형 위협으로 전사적 IT자원 보안 문제가 대두하고 있다. 지정된 프로그램만 동작하게 하는 화이트리스트 보안 기술로 알려지지 않은 지능형 위협에 대응이 가능하다. 따라서 화이트리스트 기반 전사적 IT자원 보안 관제가 필요하다. 본 논문에서는 WhiteList 기반의 실시간 프로세스 분석을 통해 기업 사용자 PC 내에 허가되지 않은 프로그램을 관제할 수 있는 방법을 제시 하였고, 화이트리스트 기반 전사적 IT자원 보안 관제 시스템을 구현하였다.
악성코드로 의심되는 프로세스를 효과적으로 탐지하기 위해서 블랙리스트 기반으로 제작된 도구들이 가장 보편적으로 사용되고 있다. 블랙리스트 기반의 도구는 기존에 발견된 악성코드의 특징을 추출한 후 이를 이용하여 악성행위를 하는 것으로 추정하는 프로세스와 비교한다. 그러므로 기존에 알려진 악성코드를 탐지하기에는 가장 효과적이지만 악성코드 변종을 탐지하는 것은 한계가 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 블랙리스트와 반대개념인 화이트리스트기반 도구의 필요성이 대두되었다. 화이트리스트기반의 도구는 악성코드 프로세스의 특징을 추출하는 것이 아닌, 신뢰할 수 있는 프로세스를 수집해놓고, 검사하는 프로세스가 신뢰할 수 있는 프로세스인지를 확인한다. 즉, 악성코드가 신규 취약점을 이용해 만들어지거나 변종 악성코드가 등장하더라도 신뢰 프로세스목록에 없기 때문에 효과적으로 악성코드를 탐지해낼 수 있다. 본 논문에서는 macOS 운영체제에서 신뢰할 수 있는 프로세스를 수집하는 연구를 통해 효과적으로 화이트리스트를 구축하는 방법을 제시하고자 한다.
현재 사이버 위협은 계속적으로 증대되고 있으며, 진화하는 악성코드에 의한 보안 사고의 피해도 점점 더 커져가고 있다. 또한 기존의 보안체계를 회피한 은밀한 악성코드 기반의 공격으로 기밀 데이터 및 개인정보 유출이 지속적으로 증가하는 추세이다. 그러나 기존의 블랙리스트 기반의 시그니처 탐지 기법으로는 진화된 "알려지지 않은 악성코드"의 대응에 한계가 있다. 본 연구에서는 인가된 프로그램의 위변조 여부, 인가된 프로그램의 실행여부, 운영체제 주요 파일에 대한 변경 여부 등 복합적인 분석을 통한 탐지 및 식별로 악성코드 행위를 차단하는 화이트리스트 기반 프로그램 실행 통제 방안을 제시하고자 한다.
온라인 피싱과 같은 경제적 목적의 정보 수집 행위들이 급격히 증가하고 있는 가운데, 위험 사이트 정보를 관리하는 블랙리스트 기반의 대응과 신뢰할 수 있는 사이트를 기반으로 하는 화이트 리스트 접근 방법이 활용되고 있다. 그러나 블랙리스트 기반 방법은 피싱 사이트의 유효시간을 볼 때 비현실적이며, 화이트 리스트 접근 방법은 인증된 사이트 내에 존재하는 악성 웹 페이지나 악성 사이트로 유도되는 피싱 메일에는 대응하기 어렵다. 이 논문에서는 화이트 리스트 접근 방법을 보완하기 위해 사용자 웹 페이지의 위험도를 정량화 할 수 있는 웹 페이지 위험도 산정 기법을 제안한다.
전통적인 악성코드 탐지 기술은 알려진 악성코드를 수집하고 특성을 분석한 후, 분석된 정보를 블랙리스트로 생성하고, 이를 기반으로 시스템 내의 프로그램들을 검사하여 악성코드 여부를 판별한다. 그러나 이러한 접근 방법은 알려진 악성코드의 탐지에는 효과적일 수 있으나 알려지지 않았거나 기존 악성코드의 변종에 대해서는 효과적으로 대응하기 어렵다. 또한, 시스템 내의 모든 프로그램을 감시하기 때문에 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 악성코드의 주요 행위를 분석하고 대응하기 위한 다양한 방안들이 제안되고 있다. 랜섬웨어는 사용자의 파일에 접근하여 암호화한다. 이러한 동작특성을 이용하여 시스템의 사용자 파일에 접근하는 정상적인 프로그램들을 화이트리스트로 관리하고 파일 접근을 제어하는 방안이 제안되었다. 그러나 화이트리스트에 등록된 정상 프로그램에 DLL(Dynamic-Link Library) 삽입 공격을 수행하여 악성 행위를 수행하게 할 수 있다는 문제점이 지적되었다. 본 논문에서는 화이트리스트 기반 접근통제 기술이 이러한 DLL 삽입 공격에 효과적으로 대응할 수 있는 방안을 제안한다.
최근 제어시스템을 대상으로 한 사이버공격이 점차 고도화 지능화됨에 따라 기존 시그니처(signature) 기반 탐지 기법은 한계에 봉착하였고, 이에 제어시스템 환경에 적합한 화이트리스트(whitelist) 기반 보안 기법이 새롭게 주목받고 있다. 그러나 최근 개발되고 있는 화이트리스트 기법들은 어플리케이션 레벨에서 한정적으로 사용되고 있으며, 무엇보다 블랙리스트(blacklist) 기반 보안 기법과 달리 이상 징후 유형에 대한 구체적 정보 제공이 불가능하다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 제어시스템에서 발생할 수 있는 이상 징후 유형들을 분류하고, 네트워크 레벨에서의 화이트리스트를 통해 이상 징후를 탐지할 수 있는 모델을 제시한다.
본 논문에서는 실시간 동작 환경인 VoIP에 적용 가능한 SPIT 대응 기법으로서 확장 화이트리스트 기법과 이를 적용한 SPIT 대응 프레임워크를 제안한다. SPIT을 차단하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있지만, SPIT 대응을 위한 기존 기법들은 스패머가 자신의 ID를 바꿔가면서 지속적으로 SPIT을 전송하는 공격에 취약하다. 또한 기존 SPIT 대응 프레임워크들은 프레임워크를 구성하고 있는 모든 SPIT 대응 기법들이 실시간으로 수행되어야 하기 때문에 콜 세션 설립 시간에 지연이 발생한다. 제안 기법은 화이트리스트를 이용한 사회망을 형성하여 화이트리스트의 범위를 확장하지만 전체 데이터베이스를 검색하지 않고 빠르게 그 통과 여부를 결정하는 방법이다. 제안하는 SPIT 대응 프레임워크는 3 단계 구성과 Fast Scoring 시스템을 이용하여 사용자의 직접적인 개입으로 인한 사용자의 불편성과 세션 설립 시간 지연을 최소화한다. 따라서 제안 기법 및 프레임워크는 실시간 동작을 요구하는 VoIP 환경에서 SPIT에 효과적으로 대응할 수 있다.
지능형 타깃 지속 공격에 업데이트 서버가 유포수단으로 사용되고, 업데이트 프로그램은 악성코드의 실행 또는 안티바이러스 시그니처와 같은 애플리케이션 데이터의 조작에도 취약하기 때문에 소프트웨어 업데이트 위협요소의 식별 및 방지대책이 시급하다. 본 논문에서는 국내외 SW의 업데이트 구조와 업데이트 과정의 취약성 공격 및 대응방안을 살펴보고, 국내 유명 소프트웨어의 업데이트 로그를 추출/분석하여 화이트리스트를 식별하는데 필요한 정상적인 프로그램의 업데이트 구성요소를 도출한다.
현재 한 번의 공격으로 많은 피해를 줄 수 있는 국가기반시설 위주의 제어시스템은 사이버 공격의 대상으로 가장 적합하다고 할 수 있다. 이에 대비해 제어시스템에서 주로 사용되는 DNP3는 한정적이고 반복된 트래픽을 주고받아 화이트리스트 기반 보안 기법이 사이버 공격으로부터 효과적으로 시스템을 보호할 수 있다. 본 논문에서는 제어시스템에 알려져 있는 취약점에 대해서 소개하고, 화이트리스트 보안 기법을 적용하고 규칙을 정의하여 이상 징후를 탐지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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