• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1043-1057
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• 2015

지능형 위협을 빠르게 인지하고 능동적으로 탐지 및 대응하기 위해 주요 공공단체 및 민간기관에서는 침입탐지시스템(IDS)을 관리 운영하고 있으며, 이는 공격의 검출 및 탐지에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 IDS 경보의 대부분은 오탐(false positive)을 생성하는 문제가 있다. 또한, 알려지지 않은 악성코드를 탐지하고 사전에 위협을 인지 대응하기 위해서 APT대응솔루션이나 행위기반체계를 도입 운영하고 있다. 이는 가상기술을 이용해 악성코드를 직접실행하고 가상환경에서 이상행위를 탐지하거나 또는 다른방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지한다. 그러나 이 또한 가상환경 회피, 트래픽 전수조사에 대한 성능적 문제, 정책오류 등의 약점 등이 존재한다. 이에 따라 결과적으로 효과적인 침입탐지를 위해서는 보안관제 고도화가 매우 중요하다. 본 논문에서는 보안관제 고도화의 한가지 방안으로 침입탐지시스템의 주요 단점인 오탐(false positive)을 줄이는 방안에 대해 논한다. G기관의 경험적 데이터를 근거로 실험을 수행한 결과 세 가지 유형 11가지 규칙을 도출하였다. 이 규칙을 준수하여 테스트한 결과 전반적인 오탐율이 30%~50% 이상 줄어들고 성능이 30% 이상 향상됨을 검증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1313-1322
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• 2016

최근 인터넷을 통한 공공 기관이나 금융권에 대한 바이러스 및 해킹 공격이 더욱 지능화, 고도화되고 있다. 특히, 지능형 지속 공격인 APT(Advanced Persistent Threat)가 중요한 사이버 위협으로 주목을 받았는데 이러한 APT 공격은 기본적으로 네트워크상에서 악성 코드의 유포를 통해 이루어진다. 본 논문에서는 스마트 제조 산업에서 사용할 수 있도록 네트워크상에서 전송되는 PE(Portable Executable) 파일을 효과적으로 탐지하고 추출하여 악성코드 분석을 효과적으로 할 수 있는 방법을 제안하였다. PE 파일만 고속으로 추출하여 저장하는 기능을 공개 침입 탐지 툴인 Snort의 전처리기단에서 구현한 후 이를 하드웨어 센서 장치에 탑재하여 실험한 결과, 네트워크상에서 전송되는 악성 의심 코드인 PE 파일을 정상적으로 탐지하고 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.24-32
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• 2021

최근 랜섬웨어(ransomware) 공격은 이메일, 피싱(phishing), 디바이스(Device) 해킹 등 다양한 경로를 통해 감염되어 피해 규모가 급증하는 추세이다. 그러나 기존 알려진 악성코드(정적/동적) 분석 엔진은 APT(Aadvanced Persistent Threat)공격처럼 발전된 신종 랜섬웨어에 대한 탐지/차단이 매우 어렵다. 본 연구는 그래프 데이터베이스를 기반으로 랜섬웨어 악성 행위를 모델링(Modeling)하고 랜섬웨어에 대한 새로운 다중 복합 악성 행위를 탐지하는 방법을 제안한다. 연구 결과 기존 관계형 데이터베이스와 다른 새로운 그래프 데이터 베이스 환경에서 랜섬웨어의 패턴 탐지가 가능함을 확인하였다. 또한, 그래프 이론의 연관 관계 분석 기법이 랜섬웨어 분석 성능에 크게 효율적임을 증명하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.27-35
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• 2021

인터넷이 발달함에 따라, IoT, 클라우드 등과 같은 다양한 IT 기술들이 개발되었고, 이러한 기술들을 사용하여 국가와 여러 기업들에서는 다양한 시스템을 구축하였다. 해당 시스템들은 방대한 양의 데이터들을 생성하고, 공유하기 때문에 시스템에 들어있는 중요한 데이터들을 보호하기 위해 위협을 탐지할 수 있는 다양한 시스템이 필요하였으며, 이에 대한 연구가 현재까지 활발히 진행되고 있다. 대표적인 기술로 이상 탐지와 오용 탐지를 들 수 있으며, 해당 기술들은 기존에 알려진 위협이나 정상과는 다른 행동을 보이는 위협들을 탐지한다. 하지만 IT 기술이 발전함에 따라 시스템을 위협하는 기술들도 점차 발전되고 있으며, 이러한 탐지 방법들을 피해서 위협을 가한다. 지능형 지속 위협(Advanced Persistent Threat : APT)은 국가 또는 기업의 시스템을 공격하여 중요 정보 탈취 및 시스템 다운 등의 공격을 수행하며, 이러한 공격에는 기존에 알려지지 않았던 악성코드 및 공격 기술들을 적용한 위협이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 알려지지 않은 위협을 탐지하기 위한 이상 탐지와 오용 탐지를 결합한 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안한다. 두 가지 탐지 기술을 적용하여 알려진 위협과 알려지지 않은 위협에 대한 탐지가 가능하게 하였으며, 기계학습을 적용함으로써 보다 정확한 위협 탐지가 가능하게 된다. 오용 탐지에서는 Classification based on Association Rule(CBA)를 적용하여 알려진 위협에 대한 규칙을 생성하였으며, 이상 탐지에서는 One Class SVM(OCSVM)을 사용하여 알려지지 않은 위협을 탐지하였다. 실험 결과, 알려지지 않은 위협 탐지 정확도는 약 94%로 나타난 것을 확인하였고, 하이브리드 침입 탐지를 통해 알려지지 않은 위협을 탐지 할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.490-493
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• 2020

오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 APT(Advanced Persistent threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 문제이며, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 공격을 방어하는데 현재는 침입탐지 시스템에서 생성된 데이터가 주로 사용된다. 하지만 데이터가 많이 부족하여 과거에 생성된 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency) 침입 탐지 평가 데이터 세트인 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining) 같은 데이터로 연구를 하고 있어 현대 컴퓨터 시스템 특정을 반영한 데이터의 비정상행위 탐지에 대한 연구가 많이 부족하다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함하고 있으면서 최근에 생성된 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 데이터를 이용한 분석 비교 연구를 통해 앞으로 호스트 기반 침입 탐지 데이터 시스템의 나아갈 새로운 연구 방향을 제시한다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제21권2호
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• pp.65-70
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• 2017

Purpose: To optimize the saturation time and maximizing the pH-weighted difference between the normal and ischemic brain regions, on 3-tesla amide proton transfer (APT) imaging using an in vivo rat model. Materials and Methods: Three male Wistar rats underwent middle cerebral artery occlusion, and were examined in a 3-tesla magnetic resonance imaging (MRI) scanner. APT imaging acquisition was performed with 3-dimensional turbo spin-echo imaging, using a 32-channel head coil and 2-channel parallel radiofrequency transmission. An off-resonance radiofrequency pulse was applied with a Sinc-Gauss pulse at a $B_{1,rms}$ amplitude of $1.2{\mu}T$ using a 2-channel parallel transmission. Saturation times of 3, 4, or 5 s were tested. The APT effect was quantified using the magnetization-transfer-ratio asymmetry at 3.5 ppm with respect to the water resonance (APT-weighted signal), and compared with the normal and ischemic regions. The result was then applied to an acute stroke patient to evaluate feasibility. Results: Visual detection of ischemic regions was achieved with the 3-, 4-, and 5-s protocols. Among the different saturation times at $1.2{\mu}T$ power, 4 s showed the maximum difference between the ischemic and normal regions (-0.95%, P = 0.029). The APTw signal difference for 3 and 5 s was -0.9% and -0.7%, respectively. The 4-s saturation time protocol also successfully depicted the pH-weighted differences in an acute stroke patient. Conclusion: For 3-tesla turbo spin-echo APT imaging, the maximal pH-weighted difference achieved when using the $1.2{\mu}T$ power, was with the 4 s saturation time. This protocol will be helpful to depict pH-weighted difference in stroke patients in clinical settings.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1-13
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• 2022

정보통신 환경의 발전으로 인하여 군사 시설의 환경 또한 많은 발전이 이루어지고 있다. 이에 비례하여 사이버 위협도 증가하고 있으며, 특히 기존 시그니처 기반 사이버 방어체계로는 막는 것이 어려운 APT 공격들이 군사 시설 및 국가 기반 시설을 대상으로 빈번하게 이루어지고 있다. 적절한 대응을 위해 공격그룹을 알아내는 것은 중요한 일이지만, 안티 포렌식 등의 방법을 이용해 은밀하게 이루어지는 사이버 공격의 특성상 공격 그룹을 식별하는 것은 매우 어려운 일이다. 과거에는 공격이 탐지된 후, 수집된 다량의 증거들을 바탕으로 보안 전문가가 긴 시간 동안 고도의 분석을 수행해야 공격그룹에 대한 실마리를 겨우 잡을 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 탐지 후 짧은 시간 내에 공격그룹을 분류해낼 수 있는 자동화 기법을 제안하였다. APT 공격의 경우 일반적인 사이버 공격 대비 공격 횟수가 적고 알려진 데이터도 많지 않으며, 시그니처 기반의 사이버 방어 기법을 우회하도록 설계가 되어있으므로, 우회가 어려운 공격 모델 기반의 탐지 기법을 기반으로 알고리즘을 개발하였다. 공격 모델로는 사이버 공격의 많은 부분을 모델링한 MITRE ATT&CK®을 사용하였다. 공격 기술의 범용성을 고려하여 영향성 점수를 설계하고 이를 바탕으로 그룹 유사도 점수를 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 Top-5 정확도 기준 72.62%의 확률로 공격 그룹을 분류함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2067-2072
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• 2016

최근 기존 정보보호시스템을 우회하는 공격 기법의 발달로 사용자가 인식하지 못하는 형태의 정보자산에 대한 지속적인 공격으로 위협이 되고 있다. 이는 기존 시스템의 단일 대응이 어려운 APT 공격, 우회접근공격 및 암호화 패킷에 대한 공격 등에 대한 침해예측 시도에 대한 즉각적인 대응을 지원하고 공격지표 위주의 방어 전략으로 정보보호 시스템에 대한 지속적인 모니터링의 수행이 요구되고 있다. 본 논문에서는 지능형지속위협 공격경로차단을 위해 정보자산에 대한 업무영향평가를 통한 예방통제로 중요한 자산 식별하고 위험을 미리 제거하기 위하여 취약성 분석, 위험분석을 통한 정보통제 정책을 수립하고 서버접근에 대한 내 외부 우회네트워크 통제, 암호화통신 감시를 통해 탐지통제를 수립하고 백업과 복구를 통해 연계 제어된 교정통제를 하여 지능화된 침해대응 할 수 있도록 중앙집중식 지능형 정보보호시스템을 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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• 제24권2호
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• pp.353-371
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• 2014

정보보호를 위해 다양한 종류의 시스템을 구축하고 운영하는 시대는 지나가고 이제는 구축한 시스템을 얼마나 잘 연동하고 활용하느냐가 중요한 시대가 되었다. 기업과 기관은 지속적이고 능동적인 APT 공격에 노출되어 있으며, 시그니처 기반의 보안시스템을 우회하고 회피하는 기술이 발달하여 침입 사실을 인지하지 못하고 침해사고를 당하는 일이 발생되고 있다. 과거 백신과 IPS, IDS 등을 이용하여 단순 보안관제를 통해 침입 대응이 가능하였다면 이제는 수십여종의 보안 솔루션과 시스템을 모니터링하고 관제하여야 한다. 이러한 시점에서 본 논문은 수십여 종에 달하는 단위 보안시스템을 융합하고 상호 연관분석에 필요한 기반환경에 대하여 알아보고 시그니처 기반의 공격탐지 기법에서 벗어나 APT 공격을 인지할 수 있는 기법과 방법 그리고 날로 늘어가는 정보자산의 정보와 보안이벤트를 통합하고 모니터링할 수 있는 방법을 연구해 보고자 한다. 또한 통합자원정보 수집과 네트워크 정보 등의 정보를 상호 융합하여 어떠한 효과를 얻을 수 있는지에 대하여 실 사례 통해 알아보고 향 후 발전해 나가야 할 방향에 대하여 논 하고자 한다.