이 논문에서는 리눅스 기반VDPM(Virus Detection Protection Management)시스템을 제안하고 개발한 응용SW로 감지, 차단 및 관리 방법을 제시한다. 제안된 LVPM시스템은 첫째특정탐색 및 전체탐색 알고리듬에 의하여 개발된 VDPM시스템은 신종 바이러스까지 탐지하는 모든 종류의 바이러스 탐지(VDPM_hawkeye) 모듈, Virus첵크하는 감시 및 Virus첵크후 친정, 제거하는 방지(VDPM_medic)모듈, DB를 update하는 기능을 가지는 관리(VDPM_manager)모듈과 원격 DB관리 및 Virus결과 보고 기능 (VDPM_reporter) 모듈로 되어 있으며 지능적인 Virus방지 시스템, 둘째 네트워크 패킷을 분석하여 네트워크를 통한 침 바이러스 탐지 및 대응 시스템과 셋째 네트워크 패킷을 분석하여 네트워치를 통한 네트워크형 악성 소프트웨어 대응 시스템을 포함한 바이러스 보호 통합 시스템을 구현하였다. 더불어 호스트와 네트웍기반의 통합적인 IDS가 방화벽(Firewall)시스템과 연동하여 IDS 단독 차단이 불가능한 공격을 차단하는 소프트웨어 시스템을 개발하는 것이며 관리자가 사용하기 쉬운 GUI환경으로 구현하였고 대규모 분산 네트워크 환경에서 효율적인 리눅스기반 침입탐지방지관리 솔루션을 제시한다.
네트워크에 연결된 컴퓨터 시스템에 대한 공격을 탐지하기 위하여 침입 탐지 시스템을 설치한다. 기존의 침입 탐지 시스템은 포트 스캔 공격을 탐지하기 위해서 동일 발신지 주소를 갖는 시스템에서 특정시간에 일정 임계값을 초과하는 연결 설정 요청 패킷이 발생했는지를 검사하여 공격을 탐지하므로 실제 공격이 아닌데 공격이라고 탐지하는 False Positive가 높고, 특정시간의 임계값 보다 더 긴 주기로 공격을 시도하는 Slow 스캔 공격과 발신지 주소를 위조하여 공격하는 Coordinated 스캔 공격을 탐지하기 힘들다. 본 논문에서는 TCP의 비정상 연결 시도에서 응답하는 RST/ACK 플래그 패킷을 탐지하여 포트 스캔을 판단하는 탐지 규칙과 데이터 저장 구조를 제안하고 이를 기반으로 포트 스캔 탐지시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 RST/ACK 플래그 패킷을 탐지하여 공격을 판단하므로 False Positive를 감소시키고, 적은 양의 데이터를 저장하여 긴 시간동안 데이터 유지할 수 있어 Slow 스캔을 탐지할 수 있고, 공격 대상에서 응답한 RST/ACK 패킷을 검사하여 Coordinated 스캔공격을 효율적으로 탐지할 수 있다.
컴퓨터와 네트워크의 보급이 일반화되면서 인터넷을 통한 정보 전달이 일상 생활처럼 되고있다. 또한 인터넷, 무선통신, 그리고 자료 교환에 대한 증가로 인해 다른 사용자와 접속하기 위한 방식은 빠르게 변화하고 있다. 그러나 기존의 침입 차단 시스템과 침입 탐지 시스템과 같은 시스템 외부방어 개념의 보안 대책은 전산망 내의 중요한 정보 및 자원을 보호함에 있어서 그 한계를 갖는다. 본 논문에서는 해킹으로 판단되는 침입에 대하여 라우터의 구조적 변경 없이 효율적으로 역추적 하기 위해서 ICMP 역추적 메시지(ICMP Traceback Message)를 이용한 ICW 기반의 역추적 시스템을 설계한다.
본 논문은 2008년에 발생했던, 금융기관과 정부기관에 대한 DoS 공격에 대한 연구이다. 실험실 환경에서 실제 DoS 공격 툴을 이용하여 공격을 실시한다. DoS 공격을 탐지하기 위하여 네트워크에서 Snort를 이용한 N-IDS를 설치한다. 패킷을 탐지하기 위한 WinPcap과 패킷의 저장 및 분석하기 위한 MySQL, HSC, .NET Framework 등을 설치한다. e-Watch 등의 패킷 분석 도구를 통해 해커의 DoS 공격에 대한 패킷량과 TCP, UDP 등의 정보, Port, MAC과 IP 정보 등을 분석한다. 본 논문 연구를 통하여 유비쿼터스 정보화 사회의 역기능인 사이버 DoS, DDoS 공격에 대한 자료를 분석하여, 공격자에 대한 포렌식자료 및 역추적 분석 자료를 생성하여, 안전한 인터넷 정보 시스템을 확보하는데 의의가 있다.
인터넷의 보편화로 인해 일반 정보뿐만 아니라 중요 정보의 전송도 인터넷을 통하여 이루어지고 있다. 그렇기 때문에, 비밀리에 중요 데이터의 전송이나 비밀문서 등의 유출도 증가되고 있다. 그러나 그에 따는 보안 방안은 매우 취약한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 기반의 침입탐지시스템 모듈을 사용하여 네트워크를 통한 중요 정보의 유출을 탐지하는 것을 목적으로 한다. 그리고 중요 데이터의 유출과 테러에 대한 비밀문서의 방지 및 검출하기 위한 은닉정보검출방법을 제안하고 설계한다. 이는 기존의 은닉정보검출방법을 분석하고 그 중 스테고데이터에 대한 검출 방법을 이용하여, JPG, WAVE 등의 웹 데이터나 이메일의 첨부 파일에 스테고데이터 검출 방법에 초점을 맞추어 제안하고 설계한다. 또한, 본 논문에서 제안한 스테고데이터 검출 시스템을 실험을 통하여 분석한다.
본 논문에서는 시스템 호출을 이용하여 이상 침입 탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 특징 선택과 가변 길이 데이터를 고정 길이 학습 패턴으로 변환 생성하는 문제를 해결하기 위한 사운덱스 알고리즘을 적용한 신경망 학습을 통하여 이상 침입 탐지의 연구를 하고자 한다. 즉, 가변 길이의 순차적인 시스템 호출 데이터를 사운덱스 알고리즘에 의한 고정 길이의 행위 패턴을 생성하여 역전파 알고리즘과 퍼지 멤버쉽 함수에 의해 신경망 학습을 수행하였다. 역전파 신경망과 뉴로-퍼지 기법을 UNM의 Sendmail Data Set을 이용하여 시스템 호출의 이상침입 탐지에 적용하여 시간과 공간 복잡도 그리고 MDL 측면에서 성능을 검증하였다.
외부침입탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 컴퓨터의 외부 침입을 자동으로 탐지하는 시스템이다. IDS의 주요목표는 외부사용자들이나 내부 사용자들에서 권한이 없는 사용자, 컴퓨터 오용(misuse) 혹은 잘못된 사용(abuse)을 탐지하는 것이다. 파이어 월(Firewall)이나 암호화와 같은 침입 방지 시스템에 관한 연구와 병행하여 최근 IDS에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 침입탐지와 바이러스 탐지에 대한 새로운 접근 방법으로서 면역학적 방법이 동원되고 있다. 이 연구에서는 인간의 인체면역 시스템으로부터 얻어진 몇 가지 주요한 Feature들을 외부침입 탐지에 적용하여 기존의 침입탐지 방법에서 오는 한계점을 극복하여 경고 오류(alarm error rate)를 줄이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 외부침입을 탐지하고 시스템을 치유하는 인간의 인체 면역에 대해 기초적인 연구를 진행하였으며 이러한 인체면역 기저들을 네트워크 환경에서 어떻게 실제적으로 적용할 것인 지를 연구하였으며 실제 네트워크 데이터를 적용하여 본 연구에서 제안한 모델에 대한 성능을 테스트하였다.
인터넷 공격으로부터 내부 네트워크를 보호하기 위하여 침입탐지/차단시스템이 광범위하게 사용되고 있다. 패킷검사 시간을 단축하는 것은 침입탐지/차단시스템의 성능을 개선하는데 중요한 과제이다. 침입탐지/차단시스템에서의 패킷검사는 한 번에 여러 개의 패턴을 검색해야 하므로 다중패턴매칭 기법이 사용되는데, 유한 오토마타를 이용하는 방법과 시프트 테이블을 이용하는 방법으로 크게 구분된다. 본 논문에서는 비교해야 할 패턴 집합이나 페이로드에 따라 각 방법들의 성능이 악화되는 사례들을 보이고, 어떤 경우에도 적정 수준의 패턴매칭 성능을 보장하기 위하여 두 방법을 결합하는 혼합형 다중패턴매칭 기법을 제안한다. 실제 트래픽을 이용하여 실험한 결과는 제안된 기법이 패턴매칭에 소요되는 시간을 효과적으로 단축할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 산업제어시스템(Industrial Control System, ICS)을 위한 보안기술의 동향과 인공지능 활용을 설명한다. 산업제어시스템은 대규모의 국가적 주요기반 및 산업분야에 적용되어 사용되기 때문에 사이버 공격에 의한 사소한 문제라도 막대한 경제적 비용을 발생 시킬 수 있다. 산업제어시스템은 기존의 IT (Information Technology) 시스템과는 다른 특성을 가지고 있기 때문에 최신 보안기술 개발을 위해서는 산업제어시스템에 맞는 보안위험요소를 고려해야한다. 산업제어시스템에서 최근에 발생되었던 사이버 공격의 방법, 기술을 분석한 프레임워크를 설명한다. 또한, 산업제어시스템의 보안을 위한 대표적인 기술인 침입탐지시스템의 동향을 알아보고 침입탐지시스템에 활용된 인공지능 기술을 분석한다. 구체적으로 침입탐지를 위한 인공지능 기술 적용을 위해 필요한 데이터 수집 및 분석, 인공지능 모델, 인공지능 모델 성능평가를 위한 기법을 설명한다.
최근 인터넷을 통한 공공 기관이나 금융권에 대한 바이러스 및 해킹 공격이 더욱 지능화, 고도화되고 있다. 특히, 지능형 지속 공격인 APT(Advanced Persistent Threat)가 중요한 사이버 위협으로 주목을 받았는데 이러한 APT 공격은 기본적으로 네트워크상에서 악성 코드의 유포를 통해 이루어진다. 본 논문에서는 스마트 제조 산업에서 사용할 수 있도록 네트워크상에서 전송되는 PE(Portable Executable) 파일을 효과적으로 탐지하고 추출하여 악성코드 분석을 효과적으로 할 수 있는 방법을 제안하였다. PE 파일만 고속으로 추출하여 저장하는 기능을 공개 침입 탐지 툴인 Snort의 전처리기단에서 구현한 후 이를 하드웨어 센서 장치에 탑재하여 실험한 결과, 네트워크상에서 전송되는 악성 의심 코드인 PE 파일을 정상적으로 탐지하고 추출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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