• 한국융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.225-234
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• 2015

웹 서비스 사용자가 증가하면서 웹 애플리케이션을 공격하는 방법들이 여러 가지 유형들로 나타나면서 웹 애플리케이션 보안에 관한 중요성의 인식도 증가하고 있다. 정보통신기술 발달과 함께 도래한 지식정보사회는 급변하는 사회에서 창의성과 인성 교육에 필요한 웹사이트의 구축이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 창의 인성 교육기반의 디지털 큐레이션 시스템에서 제공하는 교육 콘텐츠에 대한 SQL Injection과 XSS에 대한 공격 방법과 취약점을 분석한다. 그리고 SQL Injection과 XSS에 대한 웹 공격에 대응하는 방법을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1197-1207
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• 2018

파워셸은 닷넷 프레임워크를 기반에 둔, 커맨드 라인 셸이자 스크립트 언어로, 그 자체가 가진 다양한 기능 외에도 윈도우 운영체제 기본 탑재, 코드 은닉 및 지속의 수월함, 다양한 모의 침투 프레임워크 등 공격 도구로서 여러 이점을 가지고 있다. 이에 따라 파워셸을 이용하는 악성코드가 급증하고 있으나 기존의 악성코드 탐지 기법으로 대응하기에는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 파워셸에서 실행되는 명령들을 관찰할 수 있는 개선된 모니터링 기법과, Convolutional Neural Network(CNN)을 이용해 명령에서 특징을 추출하고 실행 순서에 따라 Recurrent Neural Network(RNN)에 전달하여 악성 여부를 판단하는 딥 러닝 기반의 분류 모델을 제안한다. 악성코드 공유 사이트에서 수집한 파워셸 기반 악성코드 1,916개와 난독화 탐지 연구에서 공개한 정상 스크립트 38,148개를 이용하여 제안한 모델을 5-fold 교차 검증으로 테스트한 결과, 약 97%의 True Positive Rate(TPR)와 1%의 False Positive Rate(FPR)로 모델이 악성코드를 효과적으로 탐지함을 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.669-677
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• 2020

인터넷 사용자가 폭발적으로 늘어나면서 웹을 이용한 공격이 증가했다. 뿐만 아니라 기존의 방어 기법들을 우회하기 위해 공격 패턴이 다양해졌다. 전통적인 웹 방화벽은 알져지지 않은 패턴의 공격을 탐지하기 어렵다. 따라서 인공지능으로 비정상을 탐지하는 방식이 대안으로 연구되고 있다. 특히 공격에 악용되는 스크립트나 쿼리가 텍스트로 이루어져 있다는 이유로 자연어 처리 기법을 적용하는 시도가 일어나고 있다. 하지만 스크립트나 쿼리는 미등록 단어(Unknown word)가 다량 발생하기 때문에 자연어 처리와는 다른 방식의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 BPE(Byte Pair Encoding)기법으로 웹 공격 페이로드에 자주 사용되는 토큰 집합을 추출하여 임베딩 벡터를 학습시키고, 주의 메커니즘 기반의 Bi-GRU 신경망으로 토큰의 순서와 중요도를 학습하여 웹 공격을 분류하는 모델을 제안한다. 주요 웹 공격인 SQL 삽입 공격, 크로스 사이트 스크립팅, 명령 삽입 공격에 대하여 분류 평가 결과 약 0.9990의 정확도를 얻었으며, 기존 연구에서 제안한 모델의 성능을 상회하는 결과를 도출하였다.

• 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.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권2호
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• pp.199-202
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• 2023

Carriage return (CR) and line feed (LF), also known as CRLF injection is a type of vulnerability that allows a hacker to enter special characters into a web application, altering its operation or confusing the administrator. Log poisoning and HTTP response splitting are two prominent harmful uses of this technique. Additionally, CRLF injection can be used by an attacker to exploit other vulnerabilities, such as cross-site scripting (XSS). Email injection, also known as email header injection, is another way that can be used to modify the behavior of emails. The Open Web Application Security Project (OWASP) is an organization that studies vulnerabilities and ranks them based on their level of risk. According to OWASP, CRLF vulnerabilities are among the top 10 vulnerabilities and are a type of injection attack. Automated testing can help to quickly identify CRLF vulnerabilities, and is particularly useful for companies to test their applications before releasing them. However, CRLF vulnerabilities can also lead to the discovery of other high-risk vulnerabilities, and it fosters a better approach to mitigate CRLF vulnerabilities in the early stage and help secure applications against known vulnerabilities. Although there has been a significant amount of research on other types of injection attacks, such as Structure Query Language Injection (SQL Injection). There has been less research on CRLF vulnerabilities and how to detect them with automated testing. There is room for further research to be done on this subject matter in order to develop creative solutions to problems. It will also help to reduce false positive alerts by checking the header response of each request. Security automation is an important issue for companies trying to protect themselves against security threats. Automated alerts from security systems can provide a quicker and more accurate understanding of potential vulnerabilities and can help to reduce false positive alerts. Despite the extensive research on various types of vulnerabilities in web applications, CRLF vulnerabilities have only recently been included in the research. Utilizing automated testing as a recurring task can assist companies in receiving consistent updates about their systems and enhance their security.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.23-28
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• 2024

The multi-tenancy and high scalability of the cloud have inspired businesses and organizations across various sectors to adopt and deploy cloud computing. Cloud computing provides cost-effective, reliable, and convenient access to pooled resources, including storage, servers, and networking. Cloud service models, SaaS, PaaS, and IaaS, enable organizations, developers, and end users to access resources, develop and deploy applications, and provide access to pooled computing infrastructure. Despite the benefits, cloud service models are vulnerable to multiple security and privacy attacks and threats. The SaaS layer is on top of the PaaS, and the IaaS is the bottom layer of the model. The software is hosted by a platform offered as a service through an infrastructure provided by a cloud computing provider. The Hypertext Transfer Protocol (HTTP) delivers cloud-based apps through a web browser. The stateless nature of HTTP facilitates session hijacking and related attacks. The Open Web Applications Security Project identifies web apps' most critical security risks as SQL injections, cross-site scripting, sensitive data leakage, lack of functional access control, and broken authentication. The systematic literature review reveals that data security, application-level security, and authentication are the primary security threats in the SaaS model. The recommended solutions to enhance security in SaaS include Elliptic-curve cryptography and Identity-based encryption. Integration and security challenges in PaaS and IaaS can be effectively addressed using well-defined APIs, implementing Service Level Agreements (SLAs), and standard syntax for cloud provisioning.