최근에 스마트 폰을 비롯한 다양한 단말기를 통한 인터넷 서비스가 가능해졌다. ICT 발달로 인해 기업과 공공기관에서 크고 작은 해킹사고가 발생하는데 그 공격의 대부분은 APT공격으로 밝혀졌다. APT공격은 공격의 목적을 달성하기 위해 지속적으로 정보를 수집하고, 장기간 동안 공격대상의 취약점을 분석하거나 악성코드를 다양한 방법으로 감염시키고, 잠복하고 있다가 적절한 시기에 자료를 유출하는 공격이다. 본 논문에서는 APT 공격자가 짧은 시간에 타겟 시스템에 침입하기 위해 빅데이터 기술을 이용하는 정보 수집 기법을 살펴보고 빅데이터를 이용한 공격기법을 보다 효율적으로 방어할 수 있는 기법을 제안하고 평가한다.
최근의 사이버 공격은 보안패치가 발표되기 이전의 보안취약점을 악용하는 제로 데이(Zero Day) 공격, 웹 사이트를 대상으로 한 공격이 주를 이루고 있다. 이러한 공격은 소프트웨어 자체에 내장된 보안취약점을 이용하는 것이 대부분으로, 특히나 소스코드의 보안취약점을 이용한 사이버 공격은 보안장비로는 대응이 어려운 특성을 가진다. 따라서 이러한 공격을 예방하기 위해 소프트웨어를 구현하는 단계에서부터 보안취약점을 배제 시켜야한다. 본 논문에서는 구현단계에서부터 보안위협을 해소하는 Secure Coding 가이드 지원 도구를 설계하고자 한다.
기술의 진화와 함께, 사이버 물리 시스템(Cyber Physical System)은 향상되고 있고 이에 따라 새로운 유형의 사이버 공격도 발견되고 있다. 사이버 공격에는 여러 가지 형태가 있으며 모든 사이버 공격은 대상 시스템을 조작하기 위해 이루어진다. 사이버 물리시스템 중 대표적인 시스템이 사이버 물리 전력 시스템, 즉 스마트 그리드이다. 스마트 그리드는 신뢰할 수 있고 안전하며 효율적인 에너지 전송 및 분배를 제공하는 새로운 유형의 전력망이다. 본 논문에서는 스마트 그리드의 상태 추정과 에너지 분배를 타깃으로 하는 허위 데이터 주입 공격(False Data Injection Attack)으로 잘 알려진 특정 유형의 사이버 공격 구성 방법과 이러한 공격의 방어를 위한 보호 전략과 탐지를 위한 동적 모니터링 기법을 소개한다.
중소기업은 정보시스템의 안전성을 확보하기 위한 조치들이 대기업에 비해 미흡하다. 이런 상황에서 공격자의 공격으로부터 정보유출시 회사이미지, 법적 피해보상 등 어려움을 가지게 된다. 정보시스템을 악성코드을 이용한 정보 유출이나 APT 공격 등 해킹 기법을 알아본다. 특히, APT 공격은 '지능적 지속 위협(Advanced Persistent Threats, 이하 APT)' 공격으로 공격 대상에게 몰래 접근한 뒤 일정 기간 잠복기를 가지고 있다가 공격 대상과 관련한 모든 정보를 오랜 시간 동안 살펴보고, 은밀히 활동하면서 흔적을 남기지 않고 공격 대상의 보안 서비스를 무력화시킨 상태에서 정보를 유출한다. 공격의 흔적이 남지 않도록 로그 등 자신의 흔적을 삭제하면서 공겨하기 때문에 공격 사실을 시간이 지난 후에 인지하므로 그 피해가 크다. 본 논문에서는 공격 방법이나 과정을 알아보고, 공격에 대한 대응방안을 모색한다.
안드로이드는 앱 캐시 파일을 사용하여 앱 실행 성능을 향상시키고 있지만, 이런 최적화 기술은 검증 과정의 보안 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보를 유출시키거나 악성 행위를 수행하도록 악용하기 위해 공격 대상앱의 앱 캐시 파일을 변조하는 "안드로이드 앱 캐시 변조 공격"에 대한 실용적인 디자인을 제시한다. 공격 설계의 타당성을 입증하기 위해 공격 도구를 구현하고 실제 안드로이드 앱을 대상으로 실험을 수행했다. 실험 결과에 따르면 29개 앱 중 25개 앱(86.2 %)이 해당 공격에 취약한 것으로 확인되었다. 안드로이드 프레임워크는 체크섬 기반의 무결성 검사를 통해 앱 캐시 파일을 보호하고 있으나, 앱 캐시 파일에 저장된 체크섬 값을 변조함으로써 효과적으로 해당 보호 방법을 우회할 수 있음을 확인했다. 안드로이드 앱 캐시 변조 공격에 대응하기 위한 2가지 가능한 방어 방법으로 (1) 앱 캐시 파일의 무결성 검사 방법과 (2) 디컴파일 방지 기술을 제안한다.
록히드 마틴사(社)에서 제안한 사이버킬체인은 사이버 공격절차를 7단계로 표준화하고, 각 단계별로 적절한 대응방안을 제시함으로써 궁극적으로 공격자가 공격목적을 달성하지 못하도록 하는 사이버작전 수행 간 방어에 대한 방법론을 제공한다. 이와 같은 사이버킬체인 모델을 활용하면 기존의 방법들로는 대응하기 어려웠던 지능형 지속공격(APT)에 보다 효과적인 대응이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 최근의 사이버작전은 목표시스템을 직접 공격하는 기술적 사이버작전보다는 목표시스템 관리자나 사용자의 취약점을 통해 목표시스템을 우회적으로 공격하는 사회공학 사이버작전의 비중이 늘어가고 있는 추세이다. 이런 상황에서 기술적 사이버작전을 방어하기 위한 기존의 사이버킬체인 개념만으로는 사회공학 사이버작전에 효과적으로 대응할 수 없다. 따라서 본 논문에서 우리는 사회공학 사이버 작전에 효과적으로 대응할 수 있는 사회공학 사이버킬체인에 대한 개념을 정립하고자 한다.
딥러닝 분류 모델에 대한 공격 중 하나인 적대적 공격은 입력 데이터에 인간이 구별할 수 없는 섭동을 추가하여 딥러닝 분류 모델이 잘못 분류하도록 만드는 공격이며, 다양한 적대적 공격 알고리즘이 존재한다. 이에 따라 적대적 데이터를 탐지하는 연구는 많이 진행되었으나 적대적 데이터가 어떤 적대적 공격 알고리즘에 의해 생성되었는지 분류하는 연구는 매우 적게 진행되었다. 적대적 공격을 분류할 수 있다면, 공격 간의 차이를 분석하여 더욱 견고한 딥러닝 분류 모델을 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 공격 대상 딥러닝 모델이 예측하는 클래스를 기반으로 은닉층의 출력값에서 특징을 추출하고 추출된 특징을 입력으로 하는 랜덤 포레스트 분류 모델을 구축하여 적대적 공격을 탐지 및 분류하는 모델을 제안한다. 실험 결과 제안한 모델은 최신의 적대적 공격 탐지 및 분류 모델보다 정상 데이터의 경우 3.02%, 적대적 데이터의 경우 0.80% 높은 정확도를 보였으며, 기존 연구에서 분류하지 않았던 새로운 공격을 분류한다.
Abdul ghani, ansari;Irfana, Memon;Fayyaz, Ahmed;Majid Hussain, Memon;Kelash, Kanwar;fareed, Jokhio
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.185-196
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2022
The Internet of Things (IoT) has become more and more widespread in recent years, thus attackers are placing greater emphasis on IoT environments. The IoT connects a large number of smart devices via wired and wireless networks that incorporate sensors or actuators in order to produce and share meaningful information. Attackers employed IoT devices as bots to assault the target server; however, because of their resource limitations, these devices are easily infected with IoT malware. The Distributed Denial of Service (DDoS) is one of the many security problems that might arise in an IoT context. DDOS attempt involves flooding a target server with irrelevant requests in an effort to disrupt it fully or partially. This worst practice blocks the legitimate user requests from being processed. We explored an intelligent intrusion detection system (IIDS) using a particular sort of machine learning, such as Artificial Neural Networks, (ANN) in order to handle and mitigate this type of cyber-attacks. In this research paper Feed-Forward Neural Network (FNN) is tested for detecting the DDOS attacks using a modified version of the KDD Cup 99 dataset. The aim of this paper is to determine the performance of the most effective and efficient Back-propagation algorithms among several algorithms and check the potential capability of ANN- based network model as a classifier to counteract the cyber-attacks in IoT environments. We have found that except Gradient Descent with Momentum Algorithm, the success rate obtained by the other three optimized and effective Back- Propagation algorithms is above 99.00%. The experimental findings showed that the accuracy rate of the proposed method using ANN is satisfactory.
2017년 10월 31일, 미국 맨해튼에서 ISIS를 추종하는 사이포브가 트럭으로 강변 자전거 도로에 난입하여 8명이 사망하고 20여명이 부상하는 테러 발생, 2017년 6월 5일, 이슬람 극단주의자 야쿱 카이리는 호주 멜버른 교회지역에서 여성을 납치하여 인질극을 벌이다 경찰에 사살되는 등 영국, 프랑스, 독일 등 세계 각 지역에서 테러와의 전쟁이 벌어지고 있다. 수법은 정부 요인 등 주요 하드타겟(Hard target)에서 불특정다수의 소프트타겟(Soft target)으로 바뀌면서 국민들의 공포감을 키웠고, 국가나 조직이 주도를 하던 방식에서 ISIS 등 추종세력이 독단으로 테러를 시도하는 자생테러로 바뀌었다. 또한, 일상생활에서 쉽게 구할 수 있는 차량, 압력 밥솥 등을 테러에 이용하면서 이에 대한 경찰의 대비도 어렵게 되었다. 한편, 일부 테러관련 학자들은 2001년 9월 11일 미국 세계무역센터 테러나 2016년 7월 14일 프랑스 니스 트럭 테러 같이 경찰에게 시간적 여유를 주지 않고 테러를 저지르는 사례들을 예로 들면서 이제는 경찰의 대화기법(협상)이 무용지물이며 전술적인 진압방법을 발전 시켜야 한다는 주장을 펼치기도 한다. 이와 관련, 본 연구에서는 경찰의 협상기법이 테러뿐만 아니라 지구대 파출소에서 만날 수 있는 주취자 등 경찰의 업무 전반에 필요한 부분임을 강조하면서 경찰기관의 대화법의 활성화 방향에 대한 대책을 제시하고자 한다.
We propose the model of Software Rejuvenation methodology, which is applicable for survivability. Software rejuvenation is a proactive fault management technique and being used in fault tolerant systems as a cost effective technique for dealing with software faults. Survivability focuses on delivery of essential services and preservation of essential assets, even systems are penetrated and compromised. Thus, our objective is to detect the intrusions in a real time and survive in face of such attacks. As we deterrent against an attack in a system level, the Intrusion tolerance could be maximized at the target environment. We address the optimal time to execute ad hoc software rejuvenation and we compute it by using the semi Markov process. This is one way that could be really frustrated and deterred the attacks, as the attacker can't make their progress. This Software Rejuvenation method can be very effective under the assumption of unknown attacks. In this paper, we compute the optimum time to perform an ad hoc Software Rejuvenation through intrusions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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