• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.260-280
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• 2020

Cyber-attacks emerge in a more intelligent way, and various security technologies are applied to respond to such attacks. Still, more and more people agree that individual response to each intelligent infringement attack has a fundamental limit. Accordingly, the cyber threat intelligence analysis technology is drawing attention in analyzing the attacker group, interpreting the attack trend, and obtaining decision making information by collecting a large quantity of cyber-attack information and performing relation analysis. In this study, we proposed relation analysis factors and developed a system for establishing cyber threat intelligence, based on malicious code as a key means of cyber-attacks. As a result of collecting more than 36 million kinds of infringement information and conducting relation analysis, various implications that cannot be obtained by simple searches were derived. We expect actionable intelligence to be established in the true sense of the word if relation analysis logic is developed later.

• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.51-59
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• 2017

국가는 전통적으로 국토를 방위하고 국민의 생명과 재산을 보호하는 사명을 가지고 있으며, 이러한 방위의 범위는 지상, 공중, 바다, 우주에 이어 제5의 영역인 사이버 영역을 포함한다. 사이버 영역으로 국가 방위의 범위가 확대 되었지만, 사이버 영역에 있어서는 국가보다는 민간이 더 많은 사이버 관련 출처와 수집수단을 보유하는 정보역전 현상 때문에 정부 주도의 사이버 영역 방위에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 먼저 사이버위협정보를 정의하고 그 특성을 분석하였다. 다음으로 정보역전 현상을 극복하기 위한 각국의 노력과 우리나라의 현 주소를 조사하였고, 그 결과를 바탕으로 정부 주도의 사이버 방위를 위한 국가정보기관의 역할과 사이버위협정보의 민간 공유 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 국가정보기관에서 활용한다면 사이버위기에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 기반 체계가 마련될 것을 기대해 볼 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.647-650
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• 2018

첨단기술들이 실생활에 접목되면서 사이버 영역은 더욱 넓어지고 이를 대상으로 하는 사이버 위협은 크게 늘고 있다. 이러한 사이버 위협을 보다 효과적으로 방어하고 대응하기 위하여 사이버 위협 인텔리전스 공유체계가 필요하다. 사이버 위협정보 표현규격의 정의를 통하여 개별 보안관제 업체 또는 기관 등이 보유하고 있는 사이버 위협 정보의 신속한 공유와 일관된 분석, 그리고 자동화된 해석을 가능하도록 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.231-237
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• 2017

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.279-288
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• 2017

Nowadays, nations cyber security capabilities play an important role in a nation's defense. Security-critical infrastructures such as national defenses, public services, and financial services are now exposed to Advanced Persistent Threats (APT) and their resistance to such attacks effects the nations stability. Currently Cyber Threat Intelligence (CTI) is widely used by organizations to mitigate and deter APT for its ability to proactively protect their assets by using evidence-based knowledge. The evidence-based knowledge information can be exchanged among organizations and used by the receiving party to strengthen their cyber security management. This paper will discuss on the business process reengineering of the CTI information exchange management for a nationwide scaled control and governance by the government to better protect their national information security assets.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.53-58
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• 2021

보안관제 분야의 실제 업무활동에 대해서는 거의 연구가 없는 실정이다. 이에 본 논문에서는 보안관제의 위협정보 탐지 대응시간 모델링을 통해 적정 투입인력 규모 산정에 기여하고 최신 보안솔루션 투입시의 효과성 분석 등에 활용할 수 있는 실질적인 연구 방법론을 제시하고자 한다. 보안관제센터에서 수행하는 전체 위협정보 탐지대응시간은 TIDRT(Total Intelligence Detection & Response Time)로 정의한다. 전체 위협정보 탐지 대응시간(TIDRT)는 내부 위협정보 탐지대응시간(IIDRT, Internal Intelligence Detection & Response Time)과 외부 위협정보(EIDRT, External Intelligence Detection & Response Time)의 합으로 구성된다. 내부위협정보 탐지대응시간(IIDRT)는 다섯 단계의 소요시간의 합으로 계산할 수 있다. 본 연구의 궁극적인 목표는 보안관제센터의 주요한 업무활동들을 수식으로 모델링하여 보안관제센터의 사이버 위협정보 탐지대응시간 계산식을 산정하는데 있다. 2장에서는 선행연구를 살펴보고, 3장에서는 전체 위협정보 탐지대응시간의 계산식을 모델링한다. 4장에서 결론으로 끝을 맺는다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.865-889
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• 2019

The need for cyber resilience is increasingly important in our technology-dependent society where computing devices and data have been, and will continue to be, the target of cyber-attackers, particularly advanced persistent threat (APT) and nation-state/sponsored actors. APT and nation-state/sponsored actors tend to be more sophisticated, having access to significantly more resources and time to facilitate their attacks, which in most cases are not financially driven (unlike typical cyber-criminals). For example, such threat actors often utilize a broad range of attack vectors, cyber and/or physical, and constantly evolve their attack tactics. Thus, having up-to-date and detailed information of APT's tactics, techniques, and procedures (TTPs) facilitates the design of effective defense strategies as the focus of this paper. Specifically, we posit the importance of taxonomies in categorizing cyber-attacks. Note, however, that existing information about APT attack campaigns is fragmented across practitioner, government (including intelligence/classified), and academic publications, and existing taxonomies generally have a narrow scope (e.g., to a limited number of APT campaigns). Therefore, in this paper, we leverage the Cyber Kill Chain (CKC) model to "decompose" any complex attack and identify the relevant characteristics of such attacks. We then comprehensively analyze more than 40 APT campaigns disclosed before 2018 to build our taxonomy. Such taxonomy can facilitate incident response and cyber threat hunting by aiding in understanding of the potential attacks to organizations as well as which attacks may surface. In addition, the taxonomy can allow national security and intelligence agencies and businesses to share their analysis of ongoing, sensitive APT campaigns without the need to disclose detailed information about the campaigns. It can also notify future security policies and mitigation strategy formulation.

• 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.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권6호
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• pp.807-816
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• 2018

Threat hunting is defined as a process of proactively and iteratively searching through networks to detect and isolate advanced threats that evade existing security solutions. The main concept of threat hunting is to find out weak points and remedy them before actual cyber threat has occurred. And HMM(Hunting Maturity Matrix) is suggested to evolve hunting processes with five levels, therefore, CSOC(Cyber Security Operations Center) can refer HMM how to make them safer from complicated and organized cyber attacks. We are developing a system for cyber situation awareness system with pro-active threat hunting process called unMazeTM. With this unMaze, it can be upgraded CSOC's HMM level from initial level to basic level. CSOC with unMaze do threat hunting process not only detecting existing cyber equipment post-actively, but also proactively detecting cyber threat by fusing and analyzing cyber asset data and threat intelligence.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.417-430
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• 2024

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.