사이버보안성 평가란 자산분석, 위협분석, 취약성 분석을 통하여 자산 및 시스템의 위험 수준을 평가하여 적절한 보안조치를 적용하는 일련의 과정으로 증가하는 사이버 공격에 대한 대비를 위해 체계적인 사이버보안성 평가가 요구된다. 이에 CWSS, CVSS 등 사이버 보안 수준 측정을 위한 다양한 지표가 개발되고 있으나 표준화된 보안성 평가 결과를 통해 위험 우선순위에 따라 적절한 보안조치를 적용하기 위한 정량적 방법은 미흡한 실정으로 대상자산이 가지는 특성, 적용되어 있는 환경, 자산에 미치는 영향 등을 고려한 평가 체계가 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 사이버 보안 평가 방법 분석을 기반으로 정량적 위험 평가 모델을 정립하고 정립한 모델에 적용하기 위한 평가 요소들의 정량화를 위한 방법을 제시한다. 사이버 보안성 평가 시 필요한 정성적 속성 요소들의 수준을 AHP 기법을 통한 보안요건별 가중치, 위협 별 영향도, 취약점 요소 별 점수화를 통한 위협 성공 가능성에 대한 확률값 산출을 통해 통계적 데이터를 적용해야 하는 정량적 방법의 한계점을 보완하여 표준화된 사이버 보안 평가 체계를 확립할 것으로 기대된다.
스마트폰에서 인터넷뱅킹, 전자상거래, 업무의 처리 등 국민의 정치, 경제, 사회 실생활의 업무는 사이버 공간에서도 처리된다. 사이버 공간과 실제 공간의 경계가 모호해짐에 따라, 국가의 인프라 시설 관리 및 운영에서도 사이버 테러가 발생하고, 국가 안보위협의 가능성이 높아지고 있다. 국가의 주요 인프라 및 정부 서비스가 정보통신 시스템과 시설로 연계되어 있다. 사이버 테러와 국가 사이버안보에 관한 중대한 위협에 대처하기 위한 법과 제도적 장치로서, 국가사이버안보시스템에 관한 법률체계의 정립이 필요하다. 이를 위해 현재 국회에 계류 중인 사이버안보 관련법을 중심으로 분석과 현행 우리나라의 사이버 관련 법체계와 대별하여 분석하고, 국가사이버안보 컨트롤타워 문제와 국가사이버안보 인력 및 산업육성이 논의되어져야 하며, 사이버테러 대응 체계를 분석하여, 국가 사이버안보 시스템 관련 법률제정의 필요성을 연구한다.
사이버 보안성 평가란 위협 및 취약성 분석을 통해 시스템의 위험 수준을 평가하여 적절한 보안조치를 취하기 위한 과정이다. 최근 증가하고 있는 사이버 공격과 지속적으로 개발되는 지능형 보안 위협에 대비하기 위해 정확한 보안 평가 모델이 필요하다. 따라서 보안 장비와 구간, 취약점마다 가중치를 할당하여 점수화하는 매트릭 기반 보안 평가 모델 분석을 통해 위험도 평가 모델을 제시한다. 사이버 보안성 평가 시 필요한 요소들을 간략화하고 기업 환경에 맞춰 평가가 가능하다. 보안 장비별 평가를 통하여 기업 환경에 더 적합한 평가를 시행하여 추후 사이버 보안 평가 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
안전한 웹 서비스를 제공하기 위하여 보안을 고려한 웹 애플리케이션의 설계와 구현이 요구되고 있다. 이에 따라 웹 애플리케이션의 취약성을 수치화할 수 있는 여러 가지 프레임워크들이 제시되고 있지만, 이러한 프레임워크에 의하여 도출된 수치는 누적 방식에 의하여 계산되기 때문에 취약점의 심각성을 제대로 분류할 수 없다는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 웹 애플리케이션에서 발생할 수 있는 취약점을 권한 획득 가능성에 따라 등급을 나누고 수치화함으로써 취약점에 대하여 우선순위를 둘 수 있다. 또한 개별 웹 애플리케이션뿐 아니라 한 조직에서 제공하는 여러 웹 애플리케이션에 대한 취약성을 수치화함으로써 어느 웹 애플리케이션이 가장 취약하며 우선적으로 처리해야 하는지 판단할 수 있다. 실제 크롤링 기반 웹 스캐너를 통하여 발견된 취약점들에 대하여 우리가 제안한 프레임워크를 적용하여 등급을 나누고 수치화함으로써 취약점의 권한 획득 가능성에 따른 분류의 중요성을 보이고 있다.
As the IT industry developed, the information held by the company soon became a corporate asset. As this information has value as an asset, the number and scale of various cyber attacks which targeting enterprises and institutions is increasing day by day. Therefore, research are being carried out to protect the assets from cyber attacks by using the attack graph to identify the possibility and risk of various attacks in advance and prepare countermeasures against the attacks. In the attack graph, security metric is used as a measure for determining the importance of each asset or the risk of an attack. This is a key element of the attack graph used as a criterion for determining which assets should be protected first or which attack path should be removed first. In this survey, we research trends of various security metrics used in attack graphs and classify the research according to application viewpoints, use of CVSS(Common Vulnerability Scoring System), and detail metrics. Furthermore, we discussed how to graft the latest security technologies, such as MTD(Moving Target Defense) or SDN(Software Defined Network), onto the attack graphs.
As the number of systems increases and the network size increases, automated attack prediction systems are urgently needed to respond to cyber attacks. In this study, we developed four types of information gathering sensors for collecting asset and vulnerability information, and developed technology to automatically generate attack graphs and predict attack targets. To improve performance, the attack graph generation method is divided into the reachability calculation process and the vulnerability assignment process. It always keeps up to date by starting calculations whenever asset and vulnerability information changes. In order to improve the accuracy of the attack target prediction, the degree of asset risk and the degree of asset reference are reflected. We refer to CVSS(Common Vulnerability Scoring System) for asset risk, and Google's PageRank algorithm for asset reference. The results of attack target prediction is displayed on the web screen and CyCOP(Cyber Common Operation Picture) to help both analysts and decision makers.
최근 고도의 지능적인 대량 공격이 지속적으로 발생하고 있으며, 다형성 악성코드 공격 증가로 인하여 개인과 기업 및 국가 기반시설까지 사이버위협에 노출되고 있다. 현재, 국가차원의 대응센터에서는 이러한 위협 대응을 위해 공격 위험도를 CVSS(Common Vulnerability Scoring System) 취약점 등급시스템으로 점수화하여 단계적으로 경보를 발령한다. 하지만 현재의 경보발령 체계가 공격이 이루어진 후 사후 대책으로 제공되고 있어, 공격발생 전에 공격 징후를 포착하거나 공격량 예측과 같은 전역 네트워크 차원의 위협에 대한 대응 기술은 미비하다. 본 논문에서는 최근 봇넷 기반의 공격들이 많아지고 있는 상황에서 봇넷을 네트워크 위협 전조증상으로 정의하고, NCSC(National Cyber Security Center), KrCERT와 같은 국가기관의 경보등급 산정체계를 기반으로 전역차원의 예 경보 발령 및 공격량 예측 시스템에 대해 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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