안드로이드 기반 오픈 마켓의 개방성으로 인해 일반적인 정상 어플리케이션 뿐만아니라 공격자에 의해 개발된 악성 어플리케이션의 배포 역시 점차 증가하고 있는 추세이다. 악성 어플리케이션들의 확산으로 인한 피해를 줄이기 위해서는 상용 모바일 단말을 대상으로 보다 정확한 방법으로 정상 앱과 악성 앱을 판별할 수 있는 메커니즘이 개발되어야 한다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 단말을 대상으로 정상 앱과 악성 앱으로 부터 이벤트 패턴을 분석하기 위해 안드로이드 오픈 마켓에서 가장 사용자 이용도가 높은 게임 앱을 대상으로 정상 이벤트 패턴을 분석하였고, Android MalGenome Project에서 배포하고 있는 1,260개의 악성 샘플들 중에서 게임 앱 형태에 해당하는 악성 앱과 유사 악성 앱 등을 대상으로 악성 이벤트 패턴을 분석하였다. 이와 같이 안드로이드 기반 모바일 단말에서 정상 앱과 악성 앱을 대상으로 리눅스 기반 시스템 콜 추출 도구인 Strace를 이용해 정상 앱과 악성 앱의 이벤트를 추출하는 실험을 수행하였다. 정상 앱 및 악성 앱이 각각 실행되었을 때 발생하는 이벤트를 수집하여 각각의 이벤트 집합에 대한 연관성 분석 과정을 수행하였다. 이러한 과정을 통해 정상 앱과 악성 앱 각각에 대한 이벤트 발생 특징 및 패턴과 분포도를 분석하여 이벤트 유사도를 추출할 수 있었으며 최종적으로는 임의의 앱에 대한 악성 여부를 판별하는 메커니즘을 제시하였다.
발전소 주제어시스템(DCS, Distributed Control System)은 원격지의 설비를 계통현황에 따라 실시간 조작, 감시 및 운전 효율성을 향상시키기 위해 튜닝을 하도록 구현된 자동화 시스템이다. DCS는 IT 기술의 발전과 함께 점차 지능화, 개방화되고 있다. 많은 전력회사들이 DCS에 설비 관리용 패키지 시스템을 접목하여 예측진단을 통한 유지 보수 및 Risk Management를 실현시키기 위한 투자를 확대하고 있다. 하지만, 최근 해외사례에서 보듯이 원전 전력망 등 국가 주요기반 시설인 산업 제어시스템(ICS)을 마비시키고 파괴할 목적으로 개발된 최초의 사이버 전쟁무기인 스턱스넷이 출현하는 등, 폐쇄형 시스템으로 구성된 발전소 주제어시스템도 점차 외부 공격으로부터 위협의 대상이 되고 있음을 알 수 있다. 높은 수준의 가용성(낮은 고장빈도와 신속한 복구)과 운영 신뢰성의 이유로 10년 이상 장기 사용이 요구되는 발전소 주제어시스템의 경우 전적으로 해외 기술에 의존하고 있고 패치 업데이트 등 주기적 보안관리가 이뤄지지 못해 잠재된 취약점이 노출될 경우 심각한 우려가 예상된다. 본 논문에서는 국내 발전회사에서 사용 중인 Ovation 1.5 버전의 간이 시뮬레이터 환경에서 범용 취약점 분석툴인 NESSUS를 활용하여 인가된 내 외부 사용자의 악의적 행위(모의해킹)를 수행하였다. 이를 통해 취약점 탐지 및 발전소 제어시스템 내 사이버 침해사고 발생 시 효과적으로 대응 할 수 있는 취약점 분석 및 로그분석 방안을 제시하고자 한다.
안드로이드 프레임워크는 단 한번의 권한 허용을 통해 앱이 사용자의 정보를 자유롭게 이용할 수 있으며, 유출되는 데이터가 개인정보임을 식별하기 어렵다는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 어플리케이션을 통해 유출되는 데이터를 분석하여, 해당 데이터가 실제로 개인정보에 해당하는 것인지를 파악하는 기준을 제시한다. 이를 위해 우리는 제어 흐름 그래프를 기반으로 소스와 싱크를 추출하며, 소스에서 싱크까지의 흐름이 존재하는 경우 사용자의 개인정보를 유출하는지 확인한다. 이 과정에서 우리는 구글에서 제공하는 위험한 권한 정보를 기준으로 개인정보와 직결되는 소스와 싱크를 선별하며, 동적분석 툴을 통해 각 API에 대한 정보를 후킹한다. 후킹되는 데이터를 통해 사용자는 해당 어플리케이션이 실제로 개인정보를 유출한다면 어떤 개인정보를 유출하는지 여부를 파악할 수 있다. 우리는 툴을 최신 버전의 API에 적용하기 위해 머신러닝을 통해 최신 버전의 안드로이드의 소스와 싱크를 분류하였으며, 이를 통해 86%의 정확도로 최신 배포 버전인 9.0 안드로이드의 API를 분류하였다. 또한 툴은 2,802개의 APK를 통해 평가되었으며, 개인정보를 유출하는 850개의 APK를 탐지하였다.
최근 경제적 이윤을 목적으로 한 해킹조직들이 국가 주요 웹사이트 및 포털사이트, 금융 관련 웹사이트 등을 해킹하여 국가적 혼란을 야기 시키거나 해킹한 웹사이트에 악성코드를 설치함으로서 해당 웹사이트를 접속하는 행위만으로도 악성코드에 감염되는 이른바 'Drive by Download' 공격이 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 이러한 웹사이트를 공격목표로 하는 사이버 위협에 대한 대응방안으로 웹사이트 위 변조 탐지 시스템이 주목을 받고 있으며, 국내에서는 국가사이버안전센터(NCSC)를 중심으로 분야별 사이버 보안을 담당하는 부문 보안관제센터에서 해당 시스템을 구축 운영하고 있다. 그러나 기존 위 변조 탐지기술의 대부분은 위 변조 탐지 시간이 오래 걸리고 오탐율 또한 높기 때문에, 신속성 및 정확성이 중요한 보안관제 분야에서는 직접적 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문은 웹사이트 위 변조 탐지시스템의 오탐률을 최소화하고 실시간 보안관제에 활용하기 위해 이미지 및 코드 분석기반의 웹사이트 위 변조 탐지 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 웹크롤러에 의해 비교검증의 대상이 되는 정보만을 수집하고 정규화를 통해 위 변조 판별에 영향을 미치는 이미지 및 코드를 추출하여 유사도를 분석하고 이를 시각화함으로서 보안관제요원의 직관적인 탐지 및 웹사이트 위 변조에 대한 신속성 및 정확성을 향상하는데 목적을 둔다.
최근 DDoS공격용 좀비, 기업정보 및 개인정보 절취 등 각종 사이버 테러 및 금전적 이윤 획득의 목적으로 웹사이트를 해킹, 악성코드를 은닉함으로써 웹사이트 접속PC를 악성코드에 감염시키는 공격이 지속적으로 증가하고 있으며 은닉기술 및 회피기술 또한 지능화 전문화되고 있는 실정이다. 악성코드가 은닉된 웹사이트를 탐지하기 위한 현존기술은 BlackList 기반 패턴매칭 방식으로 공격자가 악성코드의 문자열 변경 또는 악성코드를 변경할 경우 탐지가 불가능하여 많은 접속자가 악성코드 감염에 노출될 수 밖에 없는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 기존 패턴매칭 방식의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 탐지기술을 제시하였다. 제안방식의 실험 결과 현존기술인 악성코드 스트링을 비교하는 패턴매칭의 MC-Finder는 0.8%, 패턴매칭과 행위분석을 동시에 적용하고 있는 구글은 4.9%, McAfee는 1.5%임에 비해 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 기술은 10.8%의 탐지율을 보였으며, 이로써 제안방식이 악성코드 설치를 위해 악용되는 웹 사이트 탐지에 더욱 효과적이라는 것을 증명할 수 있었다.
최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
우리나라 재난안전통신망 제공 및 응용 서비스는 개발 추진, 초기 구축, 실증 및 초기 서비스 단계로 재난안전통신망 모바일 앱에 대한 보안 대응은 아직 미흡하다. 재난안전통신망(PS-LTE)에서 사용할 수 있는 단말은 개방형 안드로이드 기반 전용 단말로 다양한 모바일 악성코드에 사용될 수 있는 취약성이 잠재적으로 존재하기 때문에 미국의 FirstNet Certified 및 구글의 Google Play Protect와 비슷한 선제적 대응이 필요하다. 본 논문에서는 응용서비스 앱을 재난안전통신망 모바일 앱스토어에 등재하기 전, 악성 앱 및 정상 앱에 대해 데이터 셋을 구축하여 특징을 추출하고 가장 효과적인 AI 모델을 선정하여 정적 및 동적 분석을 수행하며, 분석 결과에 따라 악성 앱이 아닌 경우 앱 스토어에 등재하는 방안을 제안한다. 해당 방안으로 악성행위 앱 등재를 사전에 차단하는 서비스 제공이 필수가 되어 공인된 인증을 부여함으로써 재난안전통신망의 보안 사각지대를 최소화하고 인증된 앱을 재난안전 제공 및 응용 서비스 지원으로 재난상황에 대한 재난안전통신망의 안전성을 확보할 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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