제4차 산업혁명 시대가 진전되어 정보통신기술이 획기적으로 발전하면서 사이버위협은 점점 더 지능적이고 고도화될 것이다. 그렇기 때문에 그 위협에 대한 대비책을 마련하면서 사고가 발생할 경우에도 체계적이고 신속한 조치를 취하기 위해서는 정보기관의 역할이 중요하다고 할 것이다. 그러나 우리나라는 이와 관련된 '국가사이버안보법안' 제정이나 "국가정보원법" 개정에 대한 논의가 지지부진하여 사이버위협을 대응하는데 어려움이 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 현행 법 체계상 정보기관의 사이버안보 기능, 최근의 법 제 개정 논의 동향과 우리 실정에 맞는 정보기관의 역할에 대한 시사점을 살펴본 후 향후 사이버안보 수행체계 보강을 위한 정보기관의 역할 정립 방안으로 사이버안보에 관한 첩보수집 분석 집중, 사이버위협 예측 대응역량 제고, 법과 원칙 준수를 위한 법적 토대 구축 등을 제시하고자 한다.
Park, Jungsoo;Nguyen Vu, Long;Bencivengo, George;Jung, Souhwan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3420-3436
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2020
Due to the increasing number of malicious software (also known as malware), methods for sharing threat information are being studied by various organizations. The Malware Attribute Enumeration and Characterization (MAEC) format of malware is created by analysts, converted to Structured Threat Information Expression (STIX), and distributed by using Trusted Automated eXchange of Indicator Information (TAXII) protocol. Currently, when sharing malware analysis results, analysts have to manually input them into MAEC. Not many analysis results are shared publicly. In this paper, we propose an automated MAEC conversion technique for sharing analysis results of malicious Android applications. Upon continuous research and study of various static and dynamic analysis techniques of Android Applications, we developed a conversion tool by classifying parts that can be converted automatically through MAEC standard analysis, and parts that can be entered manually by analysts. Also using MAEC-to-STIX conversion, we have discovered that the MAEC file can be converted into STIX. Although other researches have been conducted on automatic conversion techniques of MAEC, they were limited to Windows and Linux only. In further verification of the conversion rate, we confirmed that analysts could improve the efficiency of analysis and establish a faster sharing system to cope with various Android malware using our proposed technique.
The need for cyber resilience is increasingly important in our technology-dependent society where computing devices and data have been, and will continue to be, the target of cyber-attackers, particularly advanced persistent threat (APT) and nation-state/sponsored actors. APT and nation-state/sponsored actors tend to be more sophisticated, having access to significantly more resources and time to facilitate their attacks, which in most cases are not financially driven (unlike typical cyber-criminals). For example, such threat actors often utilize a broad range of attack vectors, cyber and/or physical, and constantly evolve their attack tactics. Thus, having up-to-date and detailed information of APT's tactics, techniques, and procedures (TTPs) facilitates the design of effective defense strategies as the focus of this paper. Specifically, we posit the importance of taxonomies in categorizing cyber-attacks. Note, however, that existing information about APT attack campaigns is fragmented across practitioner, government (including intelligence/classified), and academic publications, and existing taxonomies generally have a narrow scope (e.g., to a limited number of APT campaigns). Therefore, in this paper, we leverage the Cyber Kill Chain (CKC) model to "decompose" any complex attack and identify the relevant characteristics of such attacks. We then comprehensively analyze more than 40 APT campaigns disclosed before 2018 to build our taxonomy. Such taxonomy can facilitate incident response and cyber threat hunting by aiding in understanding of the potential attacks to organizations as well as which attacks may surface. In addition, the taxonomy can allow national security and intelligence agencies and businesses to share their analysis of ongoing, sensitive APT campaigns without the need to disclose detailed information about the campaigns. It can also notify future security policies and mitigation strategy formulation.
COVID-19 펜데믹 상황으로 인해 비군사·초국경적으로 발생하는 비전통적 안보위협에 대한 국가적 관심은 더욱 높아지고 있다. COVID-19로부터 발생한 국가적 피해 규모와 강도가 상상을 초월하기 때문이다. 이와 관련하여 육군은 다양한 집단지성 플랫폼을 통해 미래 한반도에서 발생할 수 있는 비전통적 안보위협을 예측하는 노력을 강구하고 있다. 향후 기후변화, 4차 산업혁명 도래에 따른 사회변화 및 기술발전으로 인해 비전통적 안보위협은 다양화될 것이다. 특히, 도시화율, 인터넷 보급률 및 대륙과 해양의 대기가 충돌하는 지리적 위치 등을 고려했을 때 우리나라에 가해질 비전통적 안보위협은 다른 나라의 경우보다 더욱 치명적일 것이다. 따라서 범정부 차원에서 민·관·군·산·학·연의 집단지성 플랫폼을 활용하여 비전통적 안보위협을 예측하는 것이 무엇보다도 중요할 것이다.
2018년까지 알려진 표적공격 그룹은 꾸준히 증가하여 현재 155개로 2016년 대비 39개가 증가하였고, 침해사고의 평균 체류시간(dwell-time)은 2016년 172일에서 2018년 204일로 32일이 증가하였다. 점점 다양해지고 심화되고 있는 APT(Advanced Persistent Threat)공격에 대응하기 위하여 국내외 기업들의 사이버 위협 인텔리전스(CTI; Cyber Threat Intelligence) 활용이 증가하고 있는 추세이다. 현재 KISA에서는 글로벌 동향에 발맞춰 CTI를 활용할 수 있는 시스템을 개발 중에 있다. 본 논문에서는 효율적인 CTI 활용을 위한 OSINT(Open Source Intelligence)기반 사이버 위협 정보 수집 및 연관관계 표현 시스템을 소개하고자 한다.
On Study is to presidential security service in Korea and U.S Secret Service. U.S Secret Service give emphasis a right of a people. This become the center of attention that Special Agent enforced comprehensive authority with Law enforcement, intelligence, security. Presidential security service in Korea emphasis a threat of North Korea in the past. but recent circumstances changed a threat of terrorism based Islamic Fundamentalism and emphasis a right of a people. You can't overemphasize the value of this point.
Threat hunting is defined as a process of proactively and iteratively searching through networks to detect and isolate advanced threats that evade existing security solutions. The main concept of threat hunting is to find out weak points and remedy them before actual cyber threat has occurred. And HMM(Hunting Maturity Matrix) is suggested to evolve hunting processes with five levels, therefore, CSOC(Cyber Security Operations Center) can refer HMM how to make them safer from complicated and organized cyber attacks. We are developing a system for cyber situation awareness system with pro-active threat hunting process called unMazeTM. With this unMaze, it can be upgraded CSOC's HMM level from initial level to basic level. CSOC with unMaze do threat hunting process not only detecting existing cyber equipment post-actively, but also proactively detecting cyber threat by fusing and analyzing cyber asset data and threat intelligence.
현대 기술의 발전과 인터넷의 보급이 확대되면서 사이버 위협도 증가하고 있다. 이러한 위협에 효과적으로 대응하기 위해 CTI(Cyber Threat Intelligence)의 활용에 대한 중요성이 커지고 있다. 이러한 CTI는 과거의 사이버 위협 데이터에 기반하여 새로운 위협에 대한 정보를 제공하지만, 데이터의 복잡성과 공격 패턴의 변화 등 다양한 요인으로 인해 분석의 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 다차원적 관계를 포괄적으로 나타낼 수 있는 그래프 데이터의 활용하고자 한다. 구체적으로는 악성코드 데이터를 대상으로 이기종 그래프를 구축하고, metapath2vec의 노드 임베딩 방법을 활용하여 사이버 공격 그룹을 더 효과적으로 식별하고자 한다. 결론적으로 토폴로지 정보를 기존 악성코드 데이터에 추가로 활용하였을 때 탐지성능에 미치는 영향을 분석함으로써, 사이버 보안 분야에 새로운 실질적 적용 가능성을 제시하며, CTI 분석의 한계를 극복하는 데 기여하고자 한다.
ICT 기술의 혁신적인 발전에 따라 해커의 해킹 수법도 정교하고 지능적인 해킹기법으로 진화하고 있다. 이러한 사이버 위협에 대응하기 위한 위협탐지 연구는 주로 해킹 피해 조사분석을 통해 수동적인 방법으로 진행되었으나, 최근에는 사이버 위협정보 수집과 분석의 중요성이 높아지고 있다. 봇 형태의 자동화 프로그램은 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하기 위해 홈페이지를 방문하여 악성코드를 추출하는 다소 능동적인 방법이다. 그러나 이러한 방법도 이미 악성코드가 유포되어 해킹 피해를 받고 있거나, 해킹을 당한 이후에 식별하는 방법이기 때문에 해킹 피해를 예방할 수 없는 한계점이 있다. 따라서, 이러한 한계점을 극복하기 위해 사이버 거점을 식별, 관리하면서 위협정보를 획득 및 분석하여 실질적인 위협을 탐지하는 모델을 제안한다. 이 모델은 방화벽 등의 경계선 외부에서 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하는 적극적이고 능동적인 방법이다. 사이버 거점을 활용하여 위협을 탐지하는 모델을 설계하고 국방 환경에서 유효성을 검증하였다.
최근 국내에서 발생되고 있는 사이버 공격들의 대부분은 기존 보안장비로 탐지가 어려운 지능형 공격으로 2017년 한 해 동안 발생한 사이버 공격의 경제적 피해액은 약 77조원에 달하고 있다. 또한 이러한 공격을 탐지하는데 평균 145일 정도가 소요되고 있으며 국내 기업 중 약 70% 가량은 사이버 공격을 적극적으로 대응하고 있지 않다. 이러한 공격들은 대부분 과거에 발생한 공격의 변형이거나, 특정 공격 집단이 수행하는 유사/변종 공격들이다. 이러한 사이버 공격을 사전에 탐지하거나 이미 발생된 공격의 변형된 공격을 신속하게 탐지하기 위해서 본 논문에서는 기존 사이버 공격에 사용된 다양한 정보들을 능동적으로 수집하여, 이들 간의 연관성을 분석하고, 실시간으로 유입되는 공격 의심정보와 비교분석하는 기술을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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