제4차 산업혁명 기술은 현재 우리 군이 처한 병력 감축과 국방예산 감소라는 장애물을 넘어 초연결 초지능화된 네트워크 중심 작전 환경을 구축하는 해결책으로 대두되고 있다. 그러나 최신 정보기술에 대한 복잡성 증대와 기 운용중인 정보시스템과의 영향성 검증을 포함한 전체적인 위험관리가 미흡하여 시스템 무결성과 가용성에 심각한 위협을 초래하거나 시스템 간 상호운용성에 부정적 영향을 끼침으로서 임무 수행을 저해할 수 있다. 본 논문에서 우리는 정보기술의 발전에 따라 발생할 수 있는 사이버 위협으로부터 군 정보화 자산을 보호하기 위해 미국의 정보보안 위험관리에 대한 내용의 고찰을 통해 우리 군이 사이버 위협에 대비하기 위한 사이버 위협 대응 전략을 제시하고자 한다.
본 연구는 도심항공교통(UAM; urban air mobility) 혹은 미래항공교통(AAM; advanced air mobility) 인프라의 통신, 항법, 감시 및 정보 시스템 인프라에 대한 사이버 위협 분석을 위한 포괄적인 프레임워크를 제안하고자 한다. 잠재적인 취약점과 위협 벡터를 검토함으로써 UAM 인프라의 보안과 회복력을 강화하려고 한다. 또한, 다양한 유형의 사이버 위협을 식별하고 분류하며, 이들 위협이 CNSi 시스템에 미치는 영향을 평가하고, 이러한 위협으로 악용될 수 있는 시스템 내의 취약점을 평가하는 상세한 사이버 위협 분석을 수행하고자 한다. 해당 연구는 UAM 시스템의 배치 및 운영에 참여하는 이해관계자들에게 귀중한 통찰을 제공하고, 궁극적으로 도시 공중 교통의 안전하고 효율적인 통합에 기여하는 것을 목적으로 한다.
이 연구에서는 사이버 위협을 평가할 시 복합적인 요소들을 고려한 위협 수준의 정량적 평가방안을 제안하였다. 제안된 평가방안은 공격방법과 행위자, 위협유형에 따른 강도, 근접성의 4가지 사이버 위협 요소를 기반으로 퍼지이론을 사용하여 사이버 위협 수준을 정량화하였다. 본 연구를 통해 제시된 사이버 위협 수준 평가는 언어로 표현된 위협 정보를 정량화된 데이터로 제시해 조직이 위협의 수준을 정확하게 평가하고 판단할 수 있다.
최근 기업의 보안 시스템으로부터 수집되는 보안 인텔리전스 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 빅 데이터 환경이 도래하면서 기업들은 침해사고에 대한 다양한 정보를 이용할 수 있게 되면서 기업이 수집할 수 있는 침해사고 정보가 다양해지고 있다. 이에 따라 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고의 다양한 속성을 사용하여 보다 정확하게 유사침해사고를 그룹별로 분류할 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 유사도 비교 분석 이론에 근거하여 침해사고를 공격유형과 침해자원을 고려한 다중 프로파일을 개발하고, 이를 활용하여 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고 유형 분류의 정확성을 개선하는 다중 프로파일 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안 모델은 침입탐지시스템에서 수집된 계층적 침해자원에 대한 유사도 분석을 통해 새로운 침해사고를 효과적으로 분석할 수 있다. 사실적이고 의미 있는 침해사고의 구성을 통한 유형 분류는 새로운 침해사고에 대한 유사 침해사고를 정확하게 분류 제공함으로써 분석의 실용성을 향상시킨다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1722-1737
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2019
We developed an insider threat detection model to be used by organizations that repeat tasks at regular intervals. The model identifies the best combination of different feature selection algorithms, unsupervised learning algorithms, and standard scores. We derive a model specifically optimized for the organization by evaluating each combination in terms of accuracy, AUC (Area Under the Curve), and TPR (True Positive Rate). In order to validate this model, a four-year log was applied to the system handling sensitive information from public institutions. In the research target system, the user log was analyzed monthly based on the fact that the business process is processed at a cycle of one year, and the roles are determined for each person in charge. In order to classify the behavior of a user as abnormal, the standard scores of each organization were calculated and classified as abnormal when they exceeded certain thresholds. Using this method, we proposed an optimized model for the organization and verified it.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.179-191
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2024
With the advancement of modern technology, cyber-attacks are always rising. Specialized defense systems are needed to protect organizations against these threats. Malicious behavior in the network is discovered using security tools like intrusion detection systems (IDS), firewall, antimalware systems, security information and event management (SIEM). It aids in defending businesses from attacks. Delivering advance threat feeds for precise attack detection in intrusion detection systems is the role of cyber-threat intelligence (CTI) in the study is being presented. In this proposed work CTI feeds are utilized in the detection of assaults accurately in intrusion detection system. The ultimate objective is to identify the attacker behind the attack. Several data sets had been analyzed for attack detection. With the proposed study the ability to identify network attacks has improved by using machine learning algorithms. The proposed model provides 98% accuracy, 97% precision, and 96% recall respectively.
The recent cyber attacks paralyzed several major banking services, broadcasters, and affected the services of a telecommunications provider. Media outlets classified the attack as cyber terror and named it an Advanced Persistant Threat. Although the attack significantly disrupted these services for at least one day, various components used in the attack were not new. Previous major cyber attacks towards targets in South Korea employed more advanced techniques thus causing greater damage. This paper studies the anatomy of the recent 2013.3.20 attack, studies the technical sophistication of the malware and attack vectors used compared with previous attacks.
최근 원자력발전소를 대상으로 하는 사이버위협이 급증함에 따라 원자력사업자는 원자력시설의 컴퓨터 및 정보시스템이 사이버공격에 대해 적절히 보호됨을 보장하여야하며 특히 사이버공격에 노출될 경우 핵물질 불법이전 및 공공안전에 악영향을 끼칠 수 있는 필수 계통에 대한 보호가 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 원자력발전소를 대상으로 하는 사이버위협 현황을 조사하고, 원자력 시설의 필수 계통과 그에 포함된 필수디지털자산들을 식별 방법과 그에 따른 사이버보안 조치를 수행하는 국내 외의 국내 원자력 시설에 적합한 필수 계통 식별 및 보안조치 방법을 분석한다.
지식정보사회에서 발전된 네트워크 인프라를 바탕으로 전산망의 구조는 보안성을 확보한 다양한 형태의 망 구성을 구축하여 운영하고 있다. 국가·공공기관 전산망의 경우 각 기관별 특성과 연계 기관까지 고려한 기술적, 관리적 보안환경 구축이 필요하며, 이를 위해 기관별 특성에 따른 사이버 위협을 분류 및 위협 지도를 바탕으로 기술적·관리적 취약점 및 사이버 위협을 분석 등을 통한 사이버 훈련을 위한 기본 연구의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 인터넷망과 국가정보통신망의 이원적 인프라 망을 기반으로 구축되어진 국가·공공기관 전산망의 내·외부 사이버 위협에 따른 유형별 분석을 사례 기반의 시나리오를 통해, 실질적인 사이버 위협 요소를 도출 및 분석하여 사이버보안 훈련 요소 도출용 사이버 위협 MAP을 제시하고자 한다.
현대 기술의 발전과 인터넷의 보급이 확대되면서 사이버 위협도 증가하고 있다. 이러한 위협에 효과적으로 대응하기 위해 CTI(Cyber Threat Intelligence)의 활용에 대한 중요성이 커지고 있다. 이러한 CTI는 과거의 사이버 위협 데이터에 기반하여 새로운 위협에 대한 정보를 제공하지만, 데이터의 복잡성과 공격 패턴의 변화 등 다양한 요인으로 인해 분석의 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 다차원적 관계를 포괄적으로 나타낼 수 있는 그래프 데이터의 활용하고자 한다. 구체적으로는 악성코드 데이터를 대상으로 이기종 그래프를 구축하고, metapath2vec의 노드 임베딩 방법을 활용하여 사이버 공격 그룹을 더 효과적으로 식별하고자 한다. 결론적으로 토폴로지 정보를 기존 악성코드 데이터에 추가로 활용하였을 때 탐지성능에 미치는 영향을 분석함으로써, 사이버 보안 분야에 새로운 실질적 적용 가능성을 제시하며, CTI 분석의 한계를 극복하는 데 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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