대부분의 해킹 과정에서는 장기간에 걸쳐 내부에 침입하고 목적 달성을 위해 우회접속을 이용한 외부와 통신을 시도한다. 고도화되고 지능화된 사이버 위협에 대응하는 연구는 주로 시그니처 기반의 탐지 및 차단 방법으로 진행되었으나, 최근에는 위협 헌팅 방법으로 확장되었다. 조직적인 해킹그룹의 공격은 장기간에 걸쳐 지능형 지속 공격이면서, 우회 원격 공격이 대부분을 차지한다. 그러나 지능화된 인지 기술을 활용한 침입 탐지 시스템에서도 기존의 침입 형태에만 탐지성능을 발휘할 뿐이다. 따라서, 표적형 우회 원격 공격에 대한 대응은 기존의 탐지 방법과 위협 헌팅 방법으로도 여전히 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 조직적인 해킹그룹의 표적형 우회 원격 공격 위협을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델은 우회 원격 접속자의 원점 IP 확인 방법을 적용한 위협 헌팅 절차를 설계하였고, 실제 국방 정보체계 환경에서 제안한 방법을 구현하여 유효성을 검증하였다.
최첨단 자산인 항공무기체계에 대한 사이버공격이 현실화되고 지속적인 위협으로 다가오고 있다. 그러나 현재 항공무기체계의 내장형 소프트웨어 특성상 평시 네트워크와 연결성 없이 관리되고 운용되어지고 있어 상대적으로 사이버공격에 대한 대응 관리가 취약한 실정이다. 따라서 사이버공격이 현실화 되었을 경우 그러한 공격이 항공임무명령서(ATO: Air Tasking Order) 수행에 미칠 악영향에 대한 평가방안과 대비가 절실하다. 본 논문에서는 항공무기체계에 대한 사이버공격이 발생할 경우 이에 대한 ATO수행의 혼란을 피하고 체계적인 대응을 위하여 작전영향성평가 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 항공무기체계 시스템별로 항공작전에 미치는 영향을 분석하고 이를 위한 대응조치들을 표준화함으로써 무경고하에 발생할 수 있는 사이버공격에 대하여 작전에 미치는 부정적 영향을 최소화할 수 있도록 설계되었다. 그리고 작전 지휘관이 사이버공격이 발생하는 상황 하에서도 작전수행을 위한 신속한 지휘결심을 할 수 있도록 지원한다.
스마트카드, USB token과 같은 저 전력 정보보호장치의 가장 큰 위협요소인 부채널 공격은 장치 내부에 구현된 암호 알고리즘의 이론적인 안전도와는 무관하게 적용될 수 있다. 특히, 부채널 공격들 중에서 차분 전력분석 공격은 적용이 쉽고 근본적인 방어가 어려워서 매우 위협적인 공격이지만 공격을 적용하기 위해서는 측정된 모든 신호가 시간축 상에서 매우 잘 정렬된 신호라는 전제조건이 필요하기 때문에, 트리거 지터링, 잡음, 차분 전력 분석 공격 방어책 등 여러 요인들에 의해 시간축 상에 정렬되지 않은 측정된 신호를 정렬하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 기존의 신호 정렬 방법들은 측정된 신호의 시간축 상의 위치만을 정렬하는 방법들이어서, 랜덤 클럭을 이용하여 알고리즘의 수행 시간(시간축 상의 신호 크기)을 변화시키는 차분 전력 분석 대응 방법에는 적용이 되지 않는다. 본 논문에서는 측정된 소비 전력 신호를 보간(interpolation)과 추출(decimation) 과정을 통해서 시간축 상에서 위치뿐만 아니라 크기도 동시에 정렬시키는 향상된 신호 정렬 방법을 제안하였다. 또한 랜덤 클럭 방식의 차분 전력 분석 공격 방어대책이 구현된 스마트카드 칩에 개선된 신호 정렬 방법을 적용하여 차분 전력 분석 공격이 효과적으로 적용됨을 실험적으로 확인하였다.
전력 분석 공격이 소개되면서 다양한 대응법들이 제안되었고 그러한 대응법들 중 블록 암호의 경우, 암/복호화 연산도중 중간 값이 전력 측정에 의해 드러나지 않도록 하는 마스킹 기법이 잘 알려져 있다. 블록 암호의 마스킹 기법은 비선형 연산에 대한 비용이 가장 크며, 따라서 AES, ARIA, SEED의 경우 S-box에 대한 대응법을 효율적으로 설계해야만 한다. 하지만 기존의 AES, ARIA, SEED의 S-box에 대한 대응 방법은 마스킹 S-box 테이블을 사용하는 방법으로 하나의 S-box당 256 bytes의 RAM을 필수적으로 사용한다. 하지만 가용 RAM의 크기가 크지 않은 경량보안 디바이스에 이러한 기존의 대응법은 사용이 부적합하다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 마스킹 S-box 테이블을 사용하지 않는 새로운 대응법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 새로운 대응 기법은 비용이 적은 ROM을 활용, RAM의 사용량을 줄일 뿐 아니라 마스킹 S-box 테이블 생성 시간을 소요하지 않으므로 축소 라운드마스킹 기법 적용 시 고속화도 가능하다.
e-테러리즘은 테러리스트들의 국가적인 목적달성의 수단으로 인터넷 등의 사이버공간을 활용하여 테러에 이용하는 것이다. 최근에 일어나고 있는 테러사건들도 사이버라는 공간이 전략적 도구로 이용되었다는 사실을 확인할 수 있었다. 이 연구에서는 e-테러리즘의 주체자인 테러리스트의 다양한 공격형태 그리고 사이버상의 네트워킹 등에 대한 테러의 효율적 통제방안을 모색함으로써 현대적 의미에서의 테러 방지에 대하여 논의하였다. 사이버공간이라는 특수성으로 인해 개별국가에 적용되어지는 문제가 아니라는 점을 감안한다 하더라도 현재 나타나고 있는 국내의 해킹사고 급증, 특히 외국 해커의 경유지로서의 한국이 이용된다는점 그리고 이러한 상황임에도 불구하고, 외국에 비해 전문 보안인력이나 기반시설이 선진외국에 비해 부족하다는 점을 문제점으로 제시 할 수 있었다. 이에대한 대안으로 e-테러리즘에 대응할 수 있는 사이버 정보군 등의 인력양성과 예산확보, e-테러리즘에 대응체계를 종합화 체계화하기위한 네트워크 관리, 사이버 공격현황의 정보수집 및 분석 강화를 제시하였다.
최근 양자 내성 암호 표준화 사업을 진행 중인 미국의 국립표준기술연구소는 표준화가 확정된 4개의 알고리즘을 발표하였다. 본 논문에서는 PKE/KEM 분야에서 표준화가 확정된 CRYSTALS-KYBER 알고리즘의 복호화 과정 중 비프로파일링 기반 전력 분석 공격인 CPA(Correlation Power Analysis)와 DDLA(Differential Deep Learning Analysis)에 의해 개인 키가 노출될 수 있음을 보이고자 한다. 실험 결과 개인 키의 일차 다항식 계수복구에 성공하였으며, 특히 DDLA에서는 중간 값의 해밍 웨이트(Hamming Weight)를 라벨로 사용하는 모델에서 평가 기법인 NMM(Normalized Maximum Margin)의 값이 13.0으로 가장 높은 값을 가져 개인 키를 복구할 수 있는 것을 확인하였다. 또한, 복호화 과정 중 암호문을 랜덤하게 분할하고 계수별 곱셈 연산의 시작 지점을 랜덤화하는 방어 기법을 적용하면 상기한 공격을 방어하는 것을 확인하였다.
스마트카드, 전자여권 등과 같은 내장형 장치(embedded system) 환경이 늘어나고, 민감한 데이터의 보안에 대한 수요가 증가함에 따라 다양한 부채널 공격에 대한 암호시스템의 안전한 구현이 중요시 되고 있다. 특히, 오류 주입공격은 암호 시스템 구현에 큰 위협 중 하나이며, 하나의 평문-암호문 쌍에 의해 전체 시스템의 안전성이 위협을 받을수 있기 때문에 암호시스템 구현자에 의해 심각하게 고려되어야 한다. 오류 주입 공격을 방지하는 몇몇 기술은 다양한 암호시스템을 위해 도입되었지만 여전히 classical RSA 암호시스템에 적용되는 실질적인 오류 주입 공격 대응책으로는 부족하다. 본 논문은 classical RSA 암호시스템을 위한 효율적인 오류 주입 공격 대응법을 제안한다. 제안하는 대응방법은 페르마의 정리를 사용하며 추가 연산이 적다는 이점이 있다.
딥러닝 기술은 자율 주행 자동차, 이미지 생성, 가상 음성 구현 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 하드웨어 장치에서 고속 동작을 위해 딥러닝 가속기가 등장하게 되었다. 그러나 최근에는 딥러닝 가속기에서 발생하는 부채널 정보를 이용한 내부 비밀 정보를 복구하는 공격이 연구되고 있다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반 MNIST 숫자 분류기를 마이크로 컨트롤러에서 구현한 후 상관 전력 분석(Correlation Power Analysis) 공격을 시도하여 딥러닝 가속기의 가중치(weight)를 충분히 복구할 수 있음을 확인하였다. 또한, 이러한 전력 분석 공격에 대응하기 위해 전력 측정 시점의 정렬 혼돈(misalignment) 원리를 적용한 Node-CUT 셔플링 방법을 제안하였다. 제안하는 대응책은 부채널 공격을 효과적으로 방어할 수 있으며, Fisher-Yates 셔플링 기법을 사용하는 것보다 추가 계산량이 1/3보다 더 줄어듦을 실험을 통해 확인하였다.
스마트카드에 내재된 암호 알고리즘이 이론적으로 안전하더라도 실제 구현 환경에 따라 사이드 채널 공격에 취약하다는 사실이 근래에 알려졌다. 본 논문에서는 스마트카드에 구현된 암호 알고리즘의 안전성을 분석할 수 있는 툴을 직접 개발하여 현재 상용 중인 칩을 탑재한 스마트카드에 사이드 채널 공격 중 가장 강력한 공격 방법으로 알려진 전력분석공격과 오류주입공격을 적용하여 안전성 분석을 하였다. 전력분석공격은 대칭키 암호 시스템에 적용하기 쉬운 차분전력분석 공격을 SEED와 ARIA에 대해서 적용하였고, 오류주입공격은 스마트카드의 동작 클럭과 전원을 차단하는 방법으로 CRT기반의 RSA에 적용하였다. 공격 결과 대상 대응책이 없는 경우의 전력분석공격은 가능하지만 오류주입공격은 칩 내부에 사전 방어대책이 마련되어 있어 사이드 채널 공격에 안전했다.
현재 사회는 정보화 사회로 데이터를 활용하는 것이 필수불가결하다. 따라서 데이터베이스를 활용하여 방대한 양의 데이터를 관리하고 있다. 실생활에서 데이터베이스에 들어있는 데이터들은 대부분 한 그룹의 회원들의 개인정보들이다. 개인정보는 민감한 데이터이기 때문에 개인정보를 관리하는 데이터베이스 관리자의 역할이 중요하다. 하지만 이런 개인정보를 악의적으로 사용하기 위해 데이터베이스를 공격하는 행위가 늘고 있다. SQL Injection은 가장 많이 알려져 있고 오래된 해킹기법 중에 하나이다. SQL Injection 공격은 공격하기 쉬운 기법으로 알려져 있으나 대응방안 또한 쉽지만 많은 로그인을 요구하는 웹페이지에서 SQL 공격을 피하기 위한 노력을 많이 하지만 일부 사이트는 여전히 SQL 공격에 취약하다. 따라서 본 연구에서 SQL해킹 기술 사례 분석을 통하여 효과적인 방어책을 제시하여 웹 해킹을 막고 안전한 정보통신 환경을 제공하는 데 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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