• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권4호
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• pp.675-689
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• 2021

Nowadays, cloud computing is being adopted for more organizations. However, since cloud computing has a virtualized, volatile, scalable and multi-tenancy distributed nature, it is challenging task to perform attack detection in the cloud following conventional processes. This work proposes a solution which aims to collect web server logs by using Flume and filter them through Spark Streaming in order to only consider suspicious data or data related to denial-of-service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for posterior analysis with the frequent pattern (FP)-Growth algorithm. With the proposed system, we can address some of the difficulties in security for cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and consequently enabling an almost real-time attack detection.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1601-1614
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• 2008

최근 대부분의 인터넷 환경이 쳅 기반 시스템으로 발전하면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 일반 사용자가 대형 포털 사이트 웹 서버 접속시 생성되는 로그 정보를 분석하여 웹 서버에 대한 공격을 탐지하거나 웹 마이닝 기술과 접목하기 위해서는 대용량의 웹 로그 정보에 대한 효율적인 분석 기법이 필요하다. 기존 웹 로그 전처리 기법은 로그 문자열의 순차적인 탐색을 수행하므로 대용량의 웹 로그 고속화 처리에 적합하지 않다. 본 연구에서는 대용량 웹 로그 정보에 대해 B-트리 인덱싱 벡터 구조를 이용하여 필드별 분류 및 고속 검색 알고리즘을 개발하였다 이를 통해 효율적으로 대용량 로고로부터 효율적인 세션 분석 기능과 개선된 검색 성능을 제공할 수 있었으며 웹 서버에 대한 공격 탐지에도 활용할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권10호
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• pp.349-360
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• 2015

웹을 이용하는 사용자가 증가함에 따라 피싱 공격이 점차 증가하고 있다. 다양한 피싱 공격에 효과적으로 대응하기 위해서는 피싱 공격에 대한 올바른 이해가 필요하며 적절한 대응 방법을 활용할 수 있어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 피싱 공격의 절차를 접근 유도 단계와 공격 실행 단계로 정의하고 각 단계에서 발생하는 피싱 공격의 유형을 분석한다. 이와 같은 분석을 통해 피싱 공격에 대한 인식을 재고하고 피싱 공격의 피해를 사전에 예방할 수 있다. 또한, 분석된 내용을 기반으로 각 피싱 유형에 대한 대응 방안을 제시한다. 제안하는 대응 방안은 각 단계별로 적합한 웹사이트 특징을 활용한 방식이다. 대응 방안의 유효성을 판단하기 위하여 제안한 특징 추출 방안을 통해 휴리스틱 기반 악성 사이트 분류 모델을 생성하고 각 모델의 정확도를 검증한다. 결론적으로 본 논문에서 제안하는 방안은 안티 피싱 기술을 강화하는 기초가 되고 웹사이트 보안 강화의 기반이 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.157-165
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• 2004

본 논문에서는 현재 증가하고 있는 웹 서비스 공격을 정확하고 빠르게 탐지할 수 있고, 잘못된 공격탐지를 줄여줄 수 있는 웹서버 보안관리시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 단위보안모듈들의 결과를 실시간으로 수집하고 상호연관성 분석과정을 통해 탐지의 정확성을 향상시킨다. 단위보안모듈은 네트웍기반 침입탐지시스템 모듈, 파일무결성 검사 모듈, 시스템로그분석 모듈 그리고 웹로그분석 모듈로 구성되며, 그리고 각각의 단위보안모듈들의 결과에 연관성을 부여하여 실시간으로 분석하는 상호연관성 분석 모듈이 있다. 제안한 시스템은 공격탐지의 정확성 뿐 아니라 단위보안모듈의 추가 그리고 상호연관성 분석의 범위확장이 용이한 프레임워크를 제공한다. 그리고 제안한 시스템의 단위보안모듈 중 침입탐지시스템 모듈은 다중 쓰레드 기반으로 Snort를 재구성하여 보다 빠른 공격 탐지 시간을 갖는다. 처리량이 많은 단위보안모듈의 처리시간을 단축함으로서 웹서버 보안관리시스템 처리 성능을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.449-455
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• 2021

본 논문에서는 기존의 웹애플리케이션 모니터링 시스템을 기반으로 한 암호화 웹트랜잭션 공격탐지 시스템을 제안한다. 기존의 웹트래픽 보안 시스템들은 클라이언트와 서버간의 암호화 구간인 네트워크 영역에서 암호화된 패킷을 기반으로 공격을 탐지하고 방어하기 때문에 암호화된 웹트래픽에 대한 공격 탐지가 어려웠지만, 웹애플리케이션 모니터링 시스템의 기술을 활용하게 되면 웹애플리케이션 서버의 메모리 내에서 이미 복호화 되어 있는 정보를 바탕으로 다양한 지능적 사이버 공격에 대한 탐지가 가능해 진다. 또한, 애플리케이션 세션 아이디를 통한 사용자 식별이 가능해지기 때문에 IP 변조 공격, 대량의 웹트랜잭션 호출 사용자, DDoS 공격 등 사용자별 통계기반의 탐지도 가능해 진다. 이와 같이 암호화 웹트래픽에 대한 비 암호화 구간에서의 정보 수집 및 탐지를 통하여 암호화 트래픽에 숨어 있는 다양한 지능적 사이버공격에 대한 대응이 가능할 것으로 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.23-34
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• 2008

웹 기반 서비스가 다양한 형태로 제공되면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 웹 서버에 대한 SQL Injection, Parameter Injection 및 DoS 등의 공격 등의 취약점이 발견되고 있다. 이와 같은 형태의 웹 공격에 능동적으로 대응하기 위해 현재 웹 IDS 시스템을 구축하여 룰 기반 대응 시스템을 구축하고 있으나, 웹 서버에서 생성되는 로그 정보에 대한 전처리 과정 없이 룰 기반 IDS 시스템이 구동되기 때문에 효율적인 웹 공격 대응체계가 구축되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 로그 정보를 웹 IDS 기반 공격 탐지 시스템의 룰 비교 특성에 적합한 형태로 전처리하는 알고리즘을 제시하고 이를 구현하였다. 제안한 알고리즘은 웹 로그 정보에 대한 필드 단위 파싱 및 중복 문자열 처리 과정을 고속으로 수행하여 대용량의 로그 처리시 성능을 향상시켜 개선된 웹 IDS 시스템 구축이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.33-40
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• 2012

본 논문은 HTTP Outbound Traffic의 감시를 통해 다양한 웹 공격의 침입 경로에 대응하고, 학습 효율성을 높여 변종 또는 새로운 기법을 이용한 비정상 행위에 대한 오탐을 낮춘 기법을 제안한다. 제안 기법은 HMM(Hidden Markov Model)을 적용하여 HTML 문서속의 태그와 자바스크립트의 학습을 통한 정상 행위 모델을 생성한 후, HTTP Outbound Traffic속의 정보를 정상 행위 모델과 비교하여 웹 공격을 탐지한다. 실제 침입된 환경에서의 검증 분석을 통해, 제안기법이 웹 공격에 대해 0.0001%의 오탐율과 96%의 우수한 탐지능력을 보임을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1311-1319
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• 2019

현재 웹 환경은 정보 공유와 비즈니스 수행을 위해 보편적으로 사용되고 있는 영역으로 개인 정보 유출이나 시스템 장애 등을 목표로 하는 외부 해킹의 공격 타켓이 되고 있다. 기존의 사이버 공격 탐지 기술은 일반적으로 시그니처 기반 분석으로 공격 패턴의 변경이 발생할 경우 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 특히 웹 취약점 기반 공격 중 삽입 공격은 가장 빈번히 발생하는 공격이고 다양한 변형 공격이 언제든 가능하다. 본 논문에서는 웹서버 로그에서 정상상태를 벗어나는 비정상 상태를 탐지하는 이상상태 탐지 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웹서버 로그 내 문자열 항목을 머신러닝 기반 임베딩 기법으로 벡터로 치환한 후 다수의 정상 데이터와 상이한 경향성을 보이는 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 기반 이상상태 탐지 기법이다.

• ETRI Journal
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• 제42권3호
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• pp.433-445
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• 2020

A denial-of-service (DoS) attack is a serious attack that targets web applications. According to Imperva, DoS attacks in the application layer comprise 60% of all the DoS attacks. Nowadays, attacks have grown into application- and business-layer attacks, and vulnerability-analysis tools are unable to detect business-layer vulnerabilities (logic-related vulnerabilities). This paper presents the business-layer dynamic application security tester (BLDAST) as a dynamic, black-box vulnerability-analysis approach to identify the business-logic vulnerabilities of a web application against DoS attacks. BLDAST evaluates the resiliency of web applications by detecting vulnerable business processes. The evaluation of six widely used web applications shows that BLDAST can detect the vulnerabilities with 100% accuracy. BLDAST detected 30 vulnerabilities in the selected web applications; more than half of the detected vulnerabilities were new and unknown. Furthermore, the precision of BLDAST for detecting the business processes is shown to be 94%, while the generated user navigation graph is improved by 62.8% because of the detection of similar web pages.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2576-2590
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• 2020

The fundamental reason why most SQL injection detection methods are difficult to use in practice is the low reusability of the implementation code. This paper presents a reusable SQL injection detection method for Java Web applications based on AOP (Aspect-Oriented Programming) and dynamic taint analysis, which encapsulates the dynamic taint analysis processes into different aspects and establishes aspect library to realize the large-grained reuse of the code for detecting SQL injection attacks. A metamodel of aspect library is proposed, and a management tool for the aspect library is implemented. Experiments show that this method can effectively detect 7 known types of SQL injection attack such as tautologies, logically incorrect queries, union query, piggy-backed queries, stored procedures, inference query, alternate encodings and so on, and support the large-grained reuse of the code for detecting SQL injection attacks.