• 융합보안논문지
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• 제13권6호
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• pp.83-89
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• 2013

웹 해킹 대책을 적용할 경우 어느 한가지 기술이나 방법보다 통합된 대책을 구성하고 정보보안을 단계적으로 실행하는 방법이 필요하다. 웹 해킹 대응을 어느 한가지 방법에만 의존 시 많은 보안 공백을 발생 시킬 수 있다. 본 연구에서는 Cross-site scripting 공격 프로세스를 진단하여 웹 해킹 대응절차를 설계한다. 대응체계는 프레임워크를 구성하고 정보보안을 단계적으로 실행하는 방법이다. 단계적 대응모델은 대책의 구조를 시스템 설계단계, 운용단계, 사용단계로 구성하는 방법이다. 시스템 설계단계는 방법은 개발 라이프 사이클에 기초하여 시큐어코딩 설계로 보안 효율성을 높인다. 사용단계에서는 사용자의 보안 이행사항을 체계화한다. 본 방법론을 실무현장에 적용할 경우 현장에서 필요한 종합적인 접근방법론 모델로 활용할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.4008-4023
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• 2022

Since machine learning was introduced into cross-site scripting (XSS) attack detection, many researchers have conducted related studies and achieved significant results, such as saving time and labor costs by not maintaining a rule database, which is required by traditional XSS attack detection methods. However, this topic came across some problems, such as poor generalization ability, significant false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR). Moreover, the automatic clustering property of graph convolutional networks (GCN) has attracted the attention of researchers. In the field of natural language process (NLP), the results of graph embedding based on GCN are automatically clustered in space without any training, which means that text data can be classified just by the embedding process based on GCN. Previously, other methods required training with the help of labeled data after embedding to complete data classification. With the help of the GCN auto-clustering feature and labeled data, this research proposes an approach to detect XSS attacks (called GCNXSS) to mine the dependencies between the units that constitute an XSS payload. First, GCNXSS transforms a URL into a word homogeneous graph based on word co-occurrence relationships. Then, GCNXSS inputs the graph into the GCN model for graph embedding and gets the classification results. Experimental results show that GCNXSS achieved successful results with accuracy, precision, recall, F1-score, FNR, FPR, and predicted time scores of 99.97%, 99.75%, 99.97%, 99.86%, 0.03%, 0.03%, and 0.0461ms. Compared with existing methods, GCNXSS has a lower FNR and FPR with stronger generalization ability.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권2호
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• pp.263-277
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• 2021

자바스크립트로 작성된 웹 어플리케이션에서 Cross-Site Scripting (XSS), SQL Injection과 같은 검증되지 않은 사용자 입력 데이터로 인해 발생하는 취약점을 탐지하기 위해 오염 분석 기법이 널리 사용되고 있다. 이러한 취약점을 탐지하기 위해서는 사용자 입력 데이터에 영향을 받는 변수들을 추적하는 것이 중요하지만, 자바스크립트의 동적인 특성으로 인해 웹 어플리케이션을 실행해 보지 않고 그러한 변수들을 식별하는 것은 매우 어렵다. 때문에, 기존의 오염 분석 도구들은 대상 어플리케이션을 실행하는 오버헤드가 존재하는 동적 오염 분석을 사용하도록 개발되었다. 본 논문에서는 타입스크립트(자바스크립트의 상위집합) 컴파일러를 활용해 얻은 심볼 정보를 기반으로 데이터의 흐름을 정확히 추적하고, 타입스크립트 코드에서 보안 취약점을 발견하는 새로운 정적 오염 분석 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 개발자가 검증되지 않은 사용자 입력 데이터를 포함할 수 있는 변수에 표시를 할 수 있도록 하며, 이를 활용해 사용자 입력 값에 영향을 받는 변수와 데이터를 추적한다. 제안한 기법은 TypeScript 컴파일러에 원활히 통합될 수 있기 때문에, 별도의 도구로 작동하는 기존 분석 도구와 달리 개발자가 개발 과정에서 취약점을 발견할 수 있게 한다. 제안한 기법의 유효성을 확인하기 위해 프로토타입을 구현하였으며, 취약점이 보고된 8개의 웹 어플리케이션을 선정하여 분석을 수행하여 성능을 평가한 결과 기존의 취약점을 모두 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제12권3호
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• pp.85-92
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• 2012

기존의 보안 관리 수준을 측정하기 위한 방법들이 다양하지만 IT 자산을 중심으로 한 평가만이 이루어지고 있는 관계로 조직 전반에 걸친 분석이 이루어지지 못했다. 따라서 본 논문에서는 보안 관리 수준 점검을 손쉽게 할 수 있도록 웹 기반 보안 관리 수준 분석 도구에 대해 제시한다. 본 도구의 경우는 전사적 정보 보호 관리 방법론인 ISO 27001의 보안통제 항목들을 기반으로 설문 내용을 구성하였다.

• 융합보안논문지
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• 제12권3호
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• pp.99-106
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• 2012

오늘날 대표적 웹 해킹 공격기법은 크로스사이트스크립팅(XSS)과 인젝션 취약점 공격, 악성 파일 실행, 불안전한 직접 객체 참조 등 이다. 웹해킹 보안시스템인 접근통제 솔루션은 웹 서비스로 접근하는 패킷을 통제하지 않고 내부로 유입시킨다. 때문에 만약 통과하는 패킷이 악의적으로 조작 되었을 경우에도 이 패킷이 정상 패킷으로 간주된다. 이때 방어시스템은 적절한 통제를 하지 못하게 된다. 따라서 성공적인 웹 서비스를 보증하기 위하여 웹 애플리케이션 취약점 진단시스템 개발이 실질적이며 절실히 요구되는 대안이다. 웹 애플리케이션 취약점 진단시스템 개발은 개발절차 정립, 웹 시스템 취약점 진단범위 설정, 웹 어플리케이션 분석, 보안 취약점 점검항목 선정의 단계가 진행 되어야 한다. 그리고 진단시스템에서 필요한 환경으로서 웹 시스템 사용도구, 프로그램언어, 인터페이스, 변수가 설정되어야 한다.