• Nuclear Engineering and Technology
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• 제49권3호
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• pp.484-494
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• 2017

In industrial plants such as nuclear power plants, system operations are performed by embedded controllers orchestrated by Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) software. A targeted attack (also termed a control aware attack) on the controller/SCADA software can lead a control system to operate in an unsafe mode or sometimes to complete shutdown of the plant. Such malware attacks can result in tremendous cost to the organization for recovery, cleanup, and maintenance activity. SCADA systems in operational mode generate huge log files. These files are useful in analysis of the plant behavior and diagnostics during an ongoing attack. However, they are bulky and difficult for manual inspection. Data mining techniques such as least squares approximation and computational methods can be used in the analysis of logs and to take proactive actions when required. This paper explores methodologies and algorithms so as to develop an effective monitoring scheme against control aware cyber attacks. It also explains soft computation techniques such as the computational geometric method and least squares approximation that can be effective in monitor design. This paper provides insights into diagnostic monitoring of its effectiveness by attack simulations on a four-tank model and using computation techniques to diagnose it. Cyber security of instrumentation and control systems used in nuclear power plants is of paramount importance and hence could be a possible target of such applications.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.1027-1037
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• 2019

기존의 사이버 공격 탐지 솔루션은 일반적으로 시그니처 기반 내지 악성행위 분석을 통한 방식의 탐지를 수행하므로, 알려지지 않은 방식에 의한 공격은 탐지하기 어렵다는 한계가 있다. 시스템에서는 상시로 발생하는 다양한 정보들이 시스템의 상태를 반영하고 있으므로, 이들 정보를 수집하여 정상상태를 학습하고 이상상태를 탐지하는 방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문은 정상상태 학습 및 탐지에 활용하기 위하여 문자열을 그 순서와 의미를 보존하며 정량적 수치로 변환하는 머신러닝 임베딩(Embedding) 기법과 이상상태의 탐지를 위하여 다수의 정상데이터에서 소수의 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 이상치 탐지(Novelty Detection) 기법을 이용하여 사이버 공격에 의한 시스템 이상상태를 탐지하는 방안을 제안한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.181-191
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• 2018

IT발전과 함께 해킹 범죄는 지능화, 정교화 되고 있다. 침해대응에 있어 빅데이터 분석이란 정보보호 시스템에서 발생하는 정상로그 등 전체 로그를 수집, 저장, 분석 및 시각화하여 이상행위와 같은 특이점을 도출하는 것이다. 기존에 간과해왔던 데이터를 포함하는 전수 로그를 활용하여 사이버 침해의 초기단계에서부터 침해에 대한 이상 징후를 탐지 및 대응하고자 한다. 정보보호 시스템과 단말 및 서버 등에서 발생하는 비정형에 가까운 빅데이터를 분석하기 위해서 오픈소스 기술을 사용하였다. ELK Stack 오픈소스를 사용한다는 점은 해당 기관의 자체 인력으로 기업 환경에 최적화된 정보보호 관제 체계를 구축하는 것이다. 고가의 상용 데이터 통합 분석 솔루션에 의존할 필요가 없으며, 자체 인력으로 직접 정보보호 관제 체계를 구현함으로써 침해대응의 기술 노하우 축적이 가능하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.329-337
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• 2013

산업제어시스템의 사이버위협 특징은 의도하지 않았다고 하더라도 피해범위가 특정 시스템뿐만 아니라 네트워크의 서비스 제공을 위협하는 수준에 도달했다는 점이다. '보안'의 일부 범위는 단지 테러리스트나 사이버 해커의 고의적인 공격에 대한 시스템의 보호를 포함하지만, 종종 더 큰 피해는 의도적인 공격보다 부주의에 의한 설정 오류 또는 장비고장 등의 비고의적인 행위로 이루어 진다. 본 논문은 고의적 공격, 실수, 장비 고장 및 소프트웨어 문제를 포함한 ICS의 모든 비정상 행위에 대한 분류를 제안하였다. ICS의 비정상 행위 분류 기준은 고의적인 공격뿐만 아니라 부주의한 행동의 공통점과 중요한 특징을 강조하기 위해 선정되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.667-677
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• 2012

악성코드 유포자들은 웹 어플리케이션 취약점 공격을 이용해 주로 악성코드를 유포한다. 이러한 공격들은 주로 악성링크를 통해 이루어지며, 이를 탐지하고 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 현재의 악성링크 탐지 시스템은 대부분 시그니처 기반이어서 난독화 된 악성링크는 탐지가 거의 불가능하고 알려진 취약점은 백신을 통해 공격을 사전에 방지 할 수 있지만 알려지지 않은 취약점 공격은 사전 방지가 불가능한 실정이다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 기존의 시그니처 기반 탐지 방법을 지양하고 행위기반 탐지 시스템에 관한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 현재 개발된 탐지 시스템은 현실적으로 제약사항이 많아 실제로 활용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하고 탐지 효율을 높일 수 있는 새로운 웹 브라우저 기반 악성행위 탐지 시스템인 WMDS (Web-browser based Malicious behavior Detection System)를 소개 하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.131-138
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• 2020

멀웨어는 일반적으로 다른 사용자의 컴퓨터시스템에 침입하여 개발자가 의도하는 악의적인 행위를 일으키는 컴퓨터프로그램으로 인식되지만 사이버 공간에서는 적대국을 공격하기 위한 사이버 무기로써 사용되기도 한다. 사이버 무기로서 멀웨어가 갖춰야 할 가장 중요한 요소는 상대방의 탐지시스템에 의해 탐지되기 이전에 의도한 목적을 달성하여야 한다는 것인데, 하나의 멀웨어를 상대방의 탐지 시스템을 피하도록 제작하는 데에는 많은 시간과 전문성이 요구된다. 우리는 DCM 기법을 사용하여, 바이너리코드 형태의 멀웨어를 입력하면 변종 멀웨어를 자동으로 생성해 주는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크 안에서 샘플 멀웨어가 자동으로 변종 멀웨어로 변환되도록 구현하였고, 시그니쳐 기반의 멀웨어 탐지시스템에서는 이 변종 멀웨어가 탐지되지 않는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권4호
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• pp.457-467
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• 2002

가상 공격을 수행하고 이에 따른 네트워크의 행동 변화를 시뮬레이션하기 위하여는 네트워크 구성요소들의 특성을 시뮬레이션 모델에 반영할 수 있어야 하며, 다양한 사이버 공격과 이를 방어하는 시스템들의 특성을 표현할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 사이버 공격시 네트워크의 부하가 어떻게 변하는지를 실험하기 위하여, 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템인 SSF[9, 10]를 확장 구현하였다. 사이버 공격을 시뮬레이션하기 위해 보안 관련 클래스인 방화벽과 공격용 프로그램을 작성하기 위한 도구들의 모임인 패킷 조작기를 SSF의 구성요소인 SSFNet에 새로이 추가하였다. 이는 보안 체계를 가진 네트워크를 시뮬레이션 가능하게 할 뿐 아니라, 기존 사이버 공격 프로그램을 쉽게 이식하여 시뮬레이션에 적용할 수 있는 장점을 제공한다. 추가된 클래스들의 작동을 검증하기 위하여 가상 네트워크를 구성한 후, 대표적인 서비스-거부 공격인 smurf 공격을 시뮬레이션하고, 이 때의 네트워크의 행동 변화를 관찰하였다. 실험 결과 본 연구에 의하여 개발된 방화벽이나 패킷 조작기가 정상적으로 작동됨을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.225-238
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• 2012

온라인 게임의 다양한 보안 위협 가운데, 온라인 게임 봇의 사용이 게임 서비스에 가장 심각한 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 온라인 게임 봇 탐지를 위한 소셜 액티비티 분석 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 이용하여 게이머의 소셜 액티비티를 가장 많이 포함하고 있는 파티 플레이(party play) 로그를 분석하는 데에 적용하였다. 게임 봇은 일반 사용자들과 다르게, 사이버 자산을 빠르게 얻는데 특화되어 있기 때문에 소셜 액티비티를 분석할 경우 정상적인 사용자들과 행동 패턴에 차이가 있다. 이 특징을 이용하여 게임 봇 이용자와 일반 이용자들을 구분해 낼 수있도록, 사용자 행위를 분석하고 온라인 게임 봇 탐지를 위한 임계값을 정의하였다. 탐지 규칙을 포함하는 지식 기반 시스템을 구축한 뒤 이를 국내 최대, 세계 6위 규모의 게임에 적용하였다. 본 논문의 프레임워크를 활용하여 분류를 한 결과 95.92%의 높은 정확도를 보였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권1호
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• pp.152-156
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• 2020

The study is to examine the mediating effect of psychological empowerment on the causal relationship between high-performance work system and organizational citizenship behavior. This study collected data from public organizations that are responsible for social welfare provision in Daegu, Gyeongsangbuk-Do, and Pusan in South Korea. This study employs confirmatory factor analysis in Amos 21 to find the discriminant validity of all constructs and regression analysis by Baron and Kenny (1986) to test that psychological empowerment is a mediator of the causal relationship between high-performance work system and organizational citizenship behavior. As the result of the analysis, psychological empowerment has a significant mediating effect on the relationship between high-performance work system and organizational citizenship behavior. The study suggests to the managers in social welfare organizations how they need to enhance organizational citizenship behavior through psychological empowerment themselves.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.108-116
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• 2019

본 논문에서는 인공지능기술을 통합보안관제 기술에 효율적으로 적용하는 방안을 제안하였다. 즉, 통합보안관제시스템에 수집된 빅 데이터를 기반으로 머신러닝 학습을 인공지능에 적용하여 사이버공격을 탐지하도록 하고 적절한 대응을 한다. 기술의 발달에 따라서 늘어나는 보안장비와 보안 프로그램들로부터 쌓이는 수많은 대용량의 로그들을 사람이 일일이 분석하기에는 한계에 부딪히고 있다. 분석방법 또한 한 가지 로그가 아닌 여러 가지 이기종간의 보안장비의 로그까지 서로 상관분석을 해야 하기 때문에 더욱 더 통합보안관제에 적용되어서 신속한 분석이 이루어져야 하겠다. 이런 행위를 분석하고 대응하는 과정들이 효과적인 학습방법을 통해서 점진적으로 진화를 거쳐 성숙해가는 인공지능기반 통합보안관제 서비스모델을 새롭게 제안하였다. 제안된 모델에서 예상되는 핵심적인 문제점들에 대한 해결방안을 모색하였다. 그리고 정상 행위 기반의 학습모델을 개발하여 식별되지 않는 비 정상행위 위협에 대응력을 강화하는 학습방법을 도출하였다. 또한, 제안된 보안 서비스모델을 통하여 보안담당자들의 분석과 대응을 효율적으로 지원할 수 있는 보안관제에 대한 향후 연구방향을 제시하였다.