최근 지능정보사회로의 진입으로 인해, 사이버보안 패러다임이 변화하기 시작하였다. 특히 지능정보사회의 상호연결성 등의 증가는 사이버위협으로 인한 피해 범위를 실제 세계까지 확대하였으며, 개개인에 대한 위험이 곧 공공 안전·국가 안보 등의 위기로 연결되고 있다. 특히 디지털 네이티브(Digital Native)세대인 청소년의 경우는 사이버 활동이 많고 보안 및 안전의식이 충분치 않아 사이버위협에 그대로 노출 될 가능성이 더욱 크다. 이에 사이버위협으로부터 개인 스스로를 지키고 사이버활동을 관리할 수 있는 사이버보안 역량 강화가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사이버보안 역량을 강화할 수 있는 사이버보안 정규교육화에 대해 검토하고 대응방안을 제시하고자 한다. 초연결사회 특성에 따른 보안 패러다임 변화와 사이버보안 교육의 필요성에 대해 검토하고 국내외 사이버보안 교육 추진 현황에 대한 분석을 통해 사이버보안 교육 방향 및 기본 체계를 제시하고자 한다. 이에 본 연구는 지능정보사회에서 요구되는 사이버보안역량을 정의하고 사이버보안역량 함양에 관한 주요국 교육체계를 비교·분석하여 사이버보안역량 강화를 위한 정규교육과정을 제안하고자 하였다. 이에 디지털시민으로서의 사이버역량 체계 모델인 C3-Matrix를 반영하여 사이버보안역량 체계를 사이버인식(cyber ethics awareness), 사이버행동(cyber ethics behavior), 사이버보안(cyber security), 사이버안전(cyber safety)로 구성하였다. 그리고 사이버보안역량 체계 기본구성틀에 기반하여 미국, 호주, 일본, 한국에서 수행되는 관련 교육을 비교분석하고 한국 교육과정에 도입되어야 하는 사이버보안역량 교과체계를 제시하였다.
외부와 연결되지 않고 독립적으로 운용되던 무기체계에 최근 네트워크 통신, 센서와 같은 다양한 정보기술이 접목되기 시작하였다. 이는 무기체계 운용자 및 지휘관의 신속하고 정확한 결심과 효과적인 무기체계 운용을 가능하게 한다. 하지만, 무기체계의 사이버 영역 활용이 증가함에 따라 사이버 공격에 의한 피해도 증가할것으로 예상된다. 안전한 무기체계를 개발하기 위해서는 소프트웨어 개발 단계 중 요구사항 도출 단계에서부터 보안적 요소를 고려하는 보안 내재화를 구현하는 것이 필요하다. 미 DoD는 '사이버보안(cybersecurity)' 개념의 도입과 함께 무기체계평가 및 획득 프로세스인 RMF A&A를 시행하고 있으며, 우리나라도 K-RMF 제도 시행을 위한 노력을 지속하고 있다. 하지만, 아직까지 개발 단계에서부터 K-RMF를 적용한 사례는 존재하지 않을뿐더러 미국의 국방 RMF 관련한 자료는 기밀 사항이기에 대부분 공개되지 않는다. 본 연구에서는 RMF와 관련하여 공개된 자료와 체계적인 위협분석 방법을 바탕으로 우리나라의 국방용 RMF인 K-RMF를 예측하여 무기체계의 보안 통제항목을 구축하는 방안에 대해 제안하고, 함정 전투체계에 적용함으로써 그 효용성을 입증한다.
본 연구는 우리나라와 미국, 영국, EU의 국가 데이터전략, 데이터 정책과 제도 및 거버넌스를 비교함으로써 우리 환경에 맞는 시사점을 제안했다. 비교분석 결과 범정부 차원의 데이터 정책을 총괄할 수 있는 거버넌스, 데이터 윤리를 포함하는 데이터 정책을 고려할 수 있어야 할 것으로 보인다. 이에 본 연구는 데이터 정책의 총괄 거버넌스 확립을 위해 국가 차원의 최고데이터책임자(CDO)를 요구하면서 대통령 소속 데이터특별위원회를 두거나 대통령 비서실 내에 가칭 '국가디지털혁신실'을 설치하는 방안을 제시했다. 또한 민간 부문의 데이터도 규율할 수 있는 데이터산업기본법의 제정, 데이터 중심 보안과 정보보호 체계, 설명가능성과 책임 등 신뢰 확보를 위해 요구되는 공공부문의 데이터 전문역량과 전문가 윤리 관념 기반의 공직윤리 및 인사, 교육훈련 제도와의 연계 등을 제안했다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.179-187
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2023
The outbreak of COVID-19 had affected almost every part of the world and caused disastrous results, the number of reported COVID-19 cases in past few months have reached to more than 29 million patients in the world globally. This pandemic has adversely affected all the activities of life, ranging from personal life to overall economic development. Due to the current situation, routinely turned to online resources, and people have relied on technology more than they have been before. Since cybercriminals are an opportunist and they utilized this entirely, by targeting the online services for all sectors of life. This fortnight online dependency of the community over the internet opened several easy doors for the cybercriminals. This causes exponential attacks over internet traffic during this epidemic situation. The current Covid-19 pandemic situation appeared at once, and no one was ready to prevail this. However, there is an urgent need to address the current problem in all means. . KSA is among one of the countries most affected by these CA and is a key victim for most cyber-crimes. Therefore, this paper will review the effects of COVID-19 on the cyber-world of KSA in various sectors. We will also shed light on the Saudi efforts to confront these attacks during COVID -19. As a contribution, we have provided a comprehensive framework for mitigating cybersecurity challenges.
4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.
본 논문의 목적은 사이버 보안 프레임워크 기반으로 이미 도입되어 개별 운영 중인 각종 보안 솔루션들을 잘 조합하여 새로운 보안 오케스트레이션 서비스 모델을 제안하는 것이다. 현재 다양하고 지능화된 사이버 공격에 대응하고자 각종 단일 보안장비와 이를 통합 관리하는 SIEM과 AI솔루션까지 구축되었다. 그리고, 체계적인 예방과 대응을 위한 사이버보안 프레임워크와 보안 관제센터까지 개소를 하였다. 그러나 현실은 문서중심의 사이버보안 프레임워크와 한정된 보안인력으로 인해 TMS/IPS의 중요한 탐지 이벤트의 단편적인 침해대응의 관제형태를 벗어나기 힘든 상항이다. 이러한 문제점 개선을 위해 본 논문의 모델 기반으로 업무 특성과 취약한 자산 식별을 통해 보호해야 할 관제대상을 선정한 후, SIEM으로 로그 수집을 한다. 자산 정보를 기반으로 위협정보를 통해 사전 예방 방법과 세가지 탐지 전략을 수립했다. AI와 SIEM을 통해 공격 여부를 빠르게 판단하여 방화벽과 IPS에 자동 차단 기능이 연계되었다. 또한, 머신러닝 지도학습을 통해 TMS/IPS의 탐지 이벤트를 자동 침해사고 처리함으로 관제업무의 효율성 향상과 머신러닝 비지도 학습 결과를 통해 빅데이터 분석 중심의 위협헌팅 업무체계를 확립하였다.
Daisy L. Spoer;Alexandra Junn;John D. Bovill;Zoe K. Haffner;Andrew I. Abadeer;Stephen B. Baker
Archives of Plastic Surgery
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제50권4호
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pp.443-444
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2023
Point-of-care photography and photo sharing optimize patient outcomes and facilitate remote consultation imperative for resident surgeons. This literature review and external pilot survey study highlight the risks associated with current practices concerning patient privacy and biometric security. In a survey of 30 plastic surgeon residents and attendings, we found that the majority took photos of patients with their iPhones and shared them with colleagues via Apple iMessage. These findings corroborate previous reports and highlight a lack of physician user acceptance of secure photo-sharing platforms. Finally, we frame a successful example from the literature in the context of a postulated framework for institutional change. Prioritizing the privacy and safety of patients requires a strategic approach that preserves the ease and frequency of use of current practices.
국가 사이버 역량평가는 국가 차원의 사이버역량 강화를 위해 필요한 요소와 그에 대한 국가별 수준에 대한 정보를 제공하기 때문에 국가 사이버안보 정책 개선을 위한 기초자료로 활용할 수 있다. 그러나 그간 우리나라를 평가대상국으로 포함하여 평가를 진행한 다양한 평가결과로부터 국내 사이버역량 개선을 위한 정책적 분석은 다소 부족하였다. 이에 본 논문에서는 미국 하버드 대학의 벨퍼센터에서 수행한 국가 사이버 추진력 지수(NCPI)의 평가결과에 대해 IPA(Importance-Performance Analysis) 기법을 변형·적용해봄으로써 우리나라 사이버안보 정책 개선 방안을 도출하고자 하였다. 분석 결과, 우리나라는 공격과 감시 목적의 사이버 기능 활용에 관한 정책 의제 형성이 필요하고, 인텔리전스와 방어에 관한 정책의 실효성을 향상하기 위한 노력이 필요하다는 결론을 얻을 수 있었다. 또한, 관련 정책 의제를 다루는 국내외 연구사례를 살펴봄으로써 정책개선 방향을 제시하며, 각 정책개선 방향에 관한 심층 연구를 추진할 것을 향후 과제로 제안하였다. 나아가 국가 사이버 역량평가 모델의 정책 분석적 활용을 향상하기 위해서는 국내 실정을 반영하는 자체 모델 개발·활용이 필요하며, 이때 본 연구에서 제안한 평가결과 분석 방안을 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
소프트웨어를 안전하게 관리하기 위해 군은 RMF A&A(Risk Management Framework Assessment & Authorization) 표준에 따라 제품을 구매하고 관리한다. 해당 표준은 무기체계를 비롯한 군 IT 제품의 획득 체계에 관한 표준으로 제품에 대한 요구사항, 평가를 통한 구매, 유지보수를 다룬다. 해당 표준에 따르면 제품 개발활동에는 군에서 제시한 임무의 위험도가 반영되어야 한다. 즉, 개발사는 보안 내재화 및 공급망 보안을 통해 제시된 위험도를 완화하였고, RMF A&A의 보안 요구사항을 제대로 준수하였음을 입증하는 자료를 제출해야하고, 군에서는 개발사로부터 제출된 증거자료에 대한 평가를 통해 최종 획득 여부를 결정한다. 기존에 RMF A&A 실증 연구가 수행된 사례가 있다. 하지만, 해당 연구는 RMF A&A의 전체 단계가 아닌 일부분에 대해서만 다루고 있고, 해당 연구의 실증 사례가 대외비인 관계로 상세한 정보가 공개되지 않아 실제 산업 환경에 적용하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 군의 위험도 측정 및 RMF A&A 관련 표준들을 분석하고, 이를 바탕으로 군 RMF A&A의 요구사항을 만족시킬 수 있는 증거자료 작성방안에 대해 제시한다. 또한, 제시한 방안을 실제 드론 시스템에 적용하여 작성된 평가 제출물이 RMF A&A의 요구사항에 부합한지 검증을 수행한다.
미국 정부는 1970년대 초반부터 모의해킹만으로는 제품의 보안 품질을 향상시킬 수 없다는 것을 인지하기 시작하였다. 모의해킹팀의 역량에 따라 찾을 수 있는 취약점이 달라지며, 취약점이 발견되지 않았다고 해서 해당 제품에 취약점이 없는 것은 아니기 때문이다. 제품의 보안 품질을 향상시키기 위해서는 결국 개발 프로세스 자체가 체계적이고 엄격하게 관리되어야 함을 깨달은 미국 정부는 1980년대부터 보안내재화(Security by Design) 개발 방법론 및 평가 조달 체계와 관련한 각종 표준을 발표하기 시작한다. 보안내재화란 제품의 요구사항 분석 및 설계 단계에서부터 일찍 보안을 고려함으로써 제품의 복잡도(complexity)를 감소시키고, 궁극적으로는 제품의 신뢰성(trustworthy)을 달성하는 것을 의미한다. 이후 이러한 보안내재화 철학은 Microsoft 및 IBM에 의해 Secure SDLC라는 이름으로 2002년부터 민간에 본격적으로 전파되기 시작하였으며, 현재는 자동차 및 첨단 무기 체계 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 문제는 현재 공개되어 있는 Secure SDLC 관련 표준이나 가이드라인들이 매우 일반적이고 선언적인 내용들만을 담고 있기 때문에 이를 실제 현장에서 구현하기란 쉽지 않다는 것이다. 따라서 본 논문에서 우리는 Secure SDLC를 기업체가 원하는 수준에 맞게 구체화시키는 방법론에 대해 제시한다. 우리가 제안하는 CIA(functional Correctness, safety Integrity, security Assurance)-Level 기반 보안내재화 프레임워크는 기존 Secure SDLC에 증거 기반 보안 방법론(evidence-based security approach)을 접목한 것으로, 우리의 방법론을 이용할 경우 첫째 경쟁사와 자사간의 Secure SDLC 프로세스의 수준 차이를 정량적으로 분석할 수 있으며, 둘째 원하는 수준의 Secure SDLC를 구축하는데 필요한 상세한 세부 활동 및 산출해야 할 문서 등을 쉽게 도출할 수 있으므로 실제 현장에서 Secure SDLC를 구축하고자 할 때 매우 유용하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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