ICT의 발전으로 드론(이하, 무인기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)와 동일)이 대중화됨에 따라, 농업, 건축업 등 다양한 분야에서 드론이 유용하게 사용되고 있다. 그러나, 악의적인 공격자는 고도화된 드론을 통해 국가주요기반시설에 위협을 가할 수 있다. 이에, 불법드론의 위협에 대응하기 위해 안티드론 시스템이 개발되어왔다. 특히, 드론이 브로드캐스트하는 원격 식별 데이터(Remote-ID, R-ID) 데이터를 기반으로 불법드론을 탐지·식별하는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템이 개발되어 세계적으로 많이 사용되고 있다. 하지만, 이러한 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템은 무선 브로드캐스트 특성으로 인해 보안에 매우 취약하다. 본 논문에서는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템의 대표적인 예인 DJI 사(社) Aeroscope를 대상으로 보안 취약성을 분석하여, 재전송 공격(Replay Attack) 기반 무력화 방식을 제안하였다. 제안된 무력화 방식은 소프트웨어 프로그램으로 구현되어, 실제 테스트 환경에서 4가지 유형의 공격에 대해 검증되었다. 우리는 검증 결과를 통해 제안한 무력화 방식이 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템에 실효적인 무력화 방식임을 입증하였다.
최근 전 세계적으로 스마트폰(smartphone) 이용자 수가 늘어나면서 스마트폰으로 전자결제, 인터넷 사용, 금융결제 등 다양한 서비스를 사용하고 있으며, 이 외에도 스마트폰을 이용한 가전기기 제어, 자동차 제어 등을 위한 연구가 진행되고 있다. 이와 같이 스마트폰을 통해 이용자들이 좀 더 편리한 생활을 누릴 수 있게 되었으나 스마트폰 해킹을 통해 스마트폰 내 문자와 통화내용을 도청, 스파이 앱을 통한 위치추적, 스마트폰을 이용한 DDoS 공격, 악성 앱을 통해 소액결제 이용 시 특정 전화번호로 메시지가 수신되는 경우 해당 문자메시지를 원격지 서버로 전송하여 개인정보 등 유출 사례 등과 같은 위험이 역시 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 우리가 실생활에서 사용하는 스마트폰을 통해 스마트폰 내·외부 환경적·물리적·콘텐츠(앱) 등으로 인해 발생되는 스마트폰의 위험요소를 정의하고 각 위험요소에 대한 보안방안 및 대응기법을 정의하여 스마트폰의 각 위험별 가장 효과적인 대응기법 및 CC평가와 같은 스마트폰 보안솔루션 평가 시 취약점 점검방법을 제시하고자 한다.
IT 환경 발전되고 융합서비스가 제공됨에 따라서 다양한 보안위협이 증가하고 있으며, 이로 인해 사용자들로부터 심각한 위험을 초래하고 있다. 대표적으로 DDoS 공격, 멀웨어, 웜, APT 공격 등의 위협들은 기업들에게 매우 심각한 위험요소가 될 수 있으므로 반드시 적절한 시간 내에 적절한 조치 및 관리가 되어야 한다. 이에 정부는 '정보통신기반보호법'에 따라 국가안보 및 경제사회에 미치는 영향 등을 고려하여 중요 시스템에 대해 주요정보통신기반시설로 지정 관리하고 있다. 특히 사이버침해로부터 주요정보통신기반시설을 보호하기 위하여 취약점 분석 평가, 보호대책 수립 및 보호조치 이행 등의 지원과 기술가이드 배포 등의 관리감독을 수행하고 있다. 현재까지도 '주요정보통신기반시설 기술적 취약점 분석 평가방법 가이드'를 베이스로 보안컨설팅이 진행되고 있다. 적용하고 있는 항목에서 불필요한 점검항목이 존재하고 최근 이슈가 되는 APT공격, 악성코드, 위험도가 높은 시스템에 대해 관리부분이 취약하다. 실제 보안 위험을 제거하기 위한 점검은 보안관리자가 따로 기획해서 전문업체에게 발주를 주고 있는 것이 현실이다. 즉, 현재의 시스템 취약점 점검 방법으로는 해킹 및 취약점을 통한 공격에 대비하기 어려움이 존재하여 기존의 점검방법과 항목으로는 대응하기가 힘들다. 이를 보완하기 위해서 본 논문에서는 시스템 취약점 점검의 고도화 필요성을 위해 효율적인 진단 데이터 추출 방법, 최근 트렌드를 반영하지 못한 점검 항목을 최신 침입기법 대응에 관하여 기술적 점검 사례와 보안위협 및 요구사항에 대해서 관련 연구를 수행하였다. 국내 외의 보안 취약점 관리체계 및 취약점 목록을 조사 후 이를 기반으로, 효율적인 보안취약점 점검 방법을 제안하며 향후, 제안방법을 강화하여 국외의 취약점 진단 항목을 국내 취약점 항목에 연관되도록 연구하여 개선하고자 한다.
최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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