• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.939-946
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• 2013

본 논문에서는 IEC 61850 기반 자동화 변전소 네트워크에서의 이상 징후 탐지를 위한 MMS/GOOSE 패킷 정상행위 프로파일링 방법을 제안한다. 기존에 주로 사용되고 있는 시그니처(signature) 기반의 보안 솔루션은 제로데이(zero-day) 취약점을 이용한 APT 공격에 취약에 취약할 수밖에 없다. 최근 제어시스템 환경에서의 이상 탐지(anomaly detection) 연구가 이뤄지고 있지만, 아직까지 IEC 61850 변전소 환경에서의 이상 탐지에 대한 연구는 잘 알려져 있지 않다. 제안하는 기법은 MMS/GOOSE 패킷에 대한 3가지 전처리(3-phase preprocessing) 방법과 one-class SVM 알고리즘을 이용한 정상 행위 모델링 방법을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 IEC 61850 변전소 네트워크에 대한 APT 공격 대응 솔루션으로 활용될 것을 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1021-1031
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• 2023

국가 지원 사이버 공격은 사전에 계획된 목표를 달성하기 위하여 수행되기 때문에 그 파급력이 크다. 방어자 입장에서 이에 대응을 해야하지만 공격의 규모가 크고 알려지지 않은 취약점이 활용될 가능성도 있기 때문에 대응하기 어렵다. 또한 너무 과한 대응은 사용자의 업무의 가용성을 떨어뜨려서 업무에 지장이 생길 수 있다. 따라서 사용자의 가용성을 확보하면서도 효율적으로 공격을 방어할 수 있는 대응 정책이 필요하다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 실시간으로 방어 자산의 프로세스 수와 세션 수를 수집하여 학습에 활용하는 방법을 제안한다. 해당 방법을 활용하여 사이버 공격 시뮬레이터 상에서 강화학습 기반 정책을 학습한 결과, 두 가지 공격자 모델에 대하여 100 time-steps 기준 공격 지속 시간은 각 27.9 time-steps, 3.1 time-steps만큼 감소시켰으며 또한 방어 과정에서 사용자의 가용성을 저해시키는 "복원"행위의 횟수도 감소하여 종합적으로 더 좋은 성능의 정책을 도출할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.333-336
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• 2022

IT 기술의 발전과 함께 사이버 범죄는 정교해지고 지능화되고 있다. 특히 APT공격(지능형 지속 공격) 과정에서 사용되는 BackDoor의 경우 자신이 공격자에게 피해를 받았다는 사실조차 모르는 경우가 많고 사전 탐지가 힘들며 발견 전까지는 지속적인 피해를 받기 때문에 악성 행위 탐지와 침해 대응이 매우 중요하다. 본 논문에서는 오픈소스 기반 분석 솔루션인 ELK Stack과 Sysmon을 이용하여 엔드포인트 환경에서 실시간으로 로그를 수집, 저장, 분석 및 시각화하여 실시간으로 악성행위에 대한 모니터링 및 분석과 대응이 가능한 EDR 플랫폼 구축을 목표로 한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.3-17
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• 2021

APT(advanced persistent threat) 공격이란 잠행적이고 지속적인 컴퓨터 해킹 프로세스들의 집합으로 특정 실체를 목표로 행해지는 공격이다[1]. 이러한 APT 공격은 대개 스팸 메일과 위장된 배너 광고 등 다양한 방식을 통해서 이뤄진다. 대부분 송장, 선적 서류(Shipment Document), 구매 주문서(P.O.-Purchase Order) 등으로 위장한 스팸 메일을 통해 유포되기 때문에 파일 이름도 동일하게 위와 같은 이름이 사용된다. 그리고 이러한 정보탈취형(Infostealer) 공격이 가장 2021년 2월 첫째 주 가장 많이 발견된 악성 코드였다[2]. Content Disarm & Reconstruction(이하 CDR)은 백신, 샌드박스에서 막아내지 못한 보안 위협에 대하여 파일 내 잠재적 보안 위협 요소를 원천 제거 후 안전한 파일로 재조합하여 악성코드 감염 위험을 사전에 방지할 수 있는 '콘텐츠 무해화 & 재조합' 기술이다. 글로벌 IT 자문기관 '가트너(Gartner)'에서는 첨부파일 형태의 공격에 대한 솔루션으로 CDR을 추천하고 있다. Open source로 공개된 CDR 기법을 사용하는 프로그램으로 'Dangerzone'이 있다. 해당 프로그램은 대부분의 문서 파일의 확장자를 지원하지만, 한국에서 많이 사용되는 HWP 파일의 확장자를 지원하지 않고 있다. 그리고 Gmail은 악성 URL을 1차적으로 차단해주지만 Naver, Daum 등의 메일 시스템에서는 악성 URL을 차단하지 않아 손쉽게 악성 URL을 유포할 수 있다. 이러한 문제점에서 착안하여 APT 공격을 예방하기 위한 HWP 확장자를 지원하는 'Dangerzone' 프로그램, Naver, Daum 메일 내 URL 검사, 배너형 광고 차단의 기능을 수행하는 Chrome extension을 개발하는 프로젝트를 진행했다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4909-4926
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• 2020

Cyberattacks penetrate the server and perform various malicious acts such as stealing confidential information, destroying systems, and exposing personal information. To achieve this, attackers perform various malicious actions by infecting endpoints and accessing the internal network. However, the current countermeasures are only anti-viruses that operate in a signature or pattern manner, allowing initial unknown attacks. Endpoint Detection and Response (EDR) technology is focused on providing visibility, and strong countermeasures are lacking. If you fail to respond to the initial attack, it is difficult to respond additionally because malicious behavior like Advanced Persistent Threat (APT) attack does not occur immediately, but occurs over a long period of time. In this paper, we propose a technique that detects an unknown attack using an event log without prior knowledge, although the initial response failed with anti-virus. The proposed technology uses a combination of AutoEncoder and 1D CNN (1-Dimention Convolutional Neural Network) based on semi-supervised learning. The experiment trained a dataset collected over a month in a real-world commercial endpoint environment, and tested the data collected over the next month. As a result of the experiment, 37 unknown attacks were detected in the event log collected for one month in the actual commercial endpoint environment, and 26 of them were verified as malicious through VirusTotal (VT). In the future, it is expected that the proposed model will be applied to EDR technology to form a secure endpoint environment and reduce time and labor costs to effectively detect unknown attacks.

• 한국융합학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.1-5
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• 2014

다양한 지능형 자동차의 통신 방법의 개발이 편안하고 안전한 정보를 전달해주고 있다. 하지만 이러한 통신 방법의 개발 또한 보안을 생각해야 한다. 지능형 자동차에서 사용될 내비게이션의 업데이트 또한 무선 업데이트 방식을 사용하는데 현재 사용하고 있는 업데이트 방식은 신뢰할만한 보안 방식이 없는 실정이다. 자동차에 사용되는 내비게이션 통신은 국가별로 다양한 방법으로 TTI 서비스를 제공하고 있으며, 우리나라의 경우에는 대부분 T-DMB를 이용하여 TPEG 방식으로 정보를 전송해주고 있다. 내비게이션 무선 업데이트에 대한 특성을 파악하고, 신뢰 할 수 있는 업데이트 정보 전송을 위해 공격 시나리오를 작성 한 뒤 그에 따른 보안 대책을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.759-761
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• 2016

최근 정보보안 환경 변화에 따른 사이버 침해, 사업 기밀유출, 글로벌 보안위협 등의 정보자산에 대한 지속적인 공격으로 위협이 되고 있다. 이는 기존 정보보호시스템에서 대응이 어려운 APT 공격, 우회접근공격 및 암호화 패킷에 대한 공격 등에 대한 탐지와 조치가 가능한 접근에 대해 지속적인 모니터링의 수행이 요구되고 있다. 본 논문에서는 지능형지속위협 공격경로차단을 위한 예방통제(Prevention Control)로 중요한 자산 식별하고 위험을 미리 제거하기 위하여 취약성 분석, 위험분석을 통한 정보통제 정책을 수립하고 서버접근통제, 암호화통신 감시를 통해 탐지통제(Detection Control)를 수립하고 패킷 태깅, 보안플랫폼, 시스템백업과 복구를 통해 교정통제(Corrective Control)를 하여 지능화된 침해대응(Intelligent Violation of Response) 할 수 있도록 정보보호시스템 운영관리 방법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1103-1113
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• 2012

개인정보유출 방지 솔루션으로 사용되고 있는 DLP 방식 기술은 데스크톱 컴퓨터 중심의 온라인 작업환경에서는 고객 정보 유출 방지에 효과적이었으나 스마트 폰이 일반화되고 스마트 워크가 도입되면서 스마트폰에 의한 개인정보유출과 APT공격에 취약하다는 점이 문제점으로 지적되고 있다. 본고에서는 DLP 기술이 갖고 있는 기본적인 문제점을 해결하기 위해 DLP기술의 내용 검색 기능을 정보 유출 방지 솔루션 E-DRM과 통합한 새로운 개인정보 보호 기술을 제안한다. 내용 검색기능을 활용하되 E-DRM이 갖고 있는 암호화 모듈과 접근제어 기능을 활용함으로 스마트워크 환경에서도 문서가 내부와 외부의 어느 사용자에게 전달되더라도 개인정보 유출을 효과적으로 막을 수 있을 것으로 기대되고 있다.

• 융합보안논문지
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• 제22권3호
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• pp.87-99
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• 2022

사이버 공격이 정교해지고 고도화된 APT 공격이 증가함에 따라 공격을 탐지하고 추적하기가 더 어려워졌다. 시스템 프로비넌스 그래프는 분석가들에게 공격의 기원을 밝히기 위한 기법을 제공한다. 사이버 공격에 대한 침투 기원을 밝히기 위해서 다양한 시스템 프로비넌스 그래프 기법이 연구되었다. 본 연구에서는 다양한 시스템 프로비넌스 그래프 기법을 조사하고 데이터 수집과 분석 방법에 관련해서 기술하였다. 또한 조사 결과를 바탕으로 향후 연구 방향을 제시해 본다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.1-8
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• 2020

최근 악성코드를 활용한 APT(Advanced Persistent Threat) 공격의 수가 점차 증가하면서 이를 예방하고 탐지하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공격들은 공격이 발생하기 전에 탐지하고 차단하는 것도 중요하지만, 발생 공격 사례 또는 공격 유형에 대한 정확한 분석과 공격 분류를 통해 효과적인 대응을 하는 것 또한 중요하며, 이러한 대응은 해당 공격의 공격 그룹을 분석함으로써 정할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 공격자 그룹의 특징을 파악하고 분석하기 위한 악성코드를 활용한 유전 알고리즘 기반 공격자 그룹 특징 추출 프레임워크를 제안한다. 해당 프레임워크에서는 수집된 악성코드를 디컴파일러와 디셈블러를 통해 관련 코드를 추출하고 코드 분석을 통해 저자와 관련된 정보들을 분석한다. 악성코드에는 해당 코드만이 가지고 있는 고유한 특징들이 존재하며, 이러한 특징들은 곧 해당 악성코드의 작성자 또는 공격자 그룹을 식별할 수 있는 특징이라고 할 수 있다. 따라서 우리는 저자 클러스터링 방법을 통해 바이너리 및 소스 코드에서 추출한 다양한 특징들 중에 특정 악성코드 작성자 그룹만이 가지고 있는 특징들을 선별하고, 정확한 클러스터링 수행을 위해 유전 알고리즘을 적용하여 주요 특징들을 유추한다. 또한 각 악성코드 저자 그룹들이 가지고 있는 특성들을 기반으로 각 그룹들만을 표현할 수 있는 특징들을 찾고 이를 통해 프로필을 작성하여 작성자 그룹이 정확하게 군집화되었는지 확인한다. 본 논문에서는 실험을 통해 유전 알고리즘을 활용하여 저자가 정확히 식별되는 지와 유전 알고리즘을 활용하여 주요 특징 식별이 가능한지를 확인 할 것이다. 실험 결과, 86%의 저자 분류 정확도를 보이는 것을 확인하였고 유전 알고리즘을 통해 추출된 정보들 중에 저자 분석에 사용될 특징들을 선별하였다.