• Title/Summary/Keyword: cyber security behavior

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Classification of HTTP Automated Software Communication Behavior Using a NoSQL Database

  • Tran, Manh Cong;Nakamura, Yasuhiro
    • IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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    • 제5권2호
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    • pp.94-99
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    • 2016
  • Application layer attacks have for years posed an ever-serious threat to network security, since they always come after a technically legitimate connection has been established. In recent years, cyber criminals have turned to fully exploiting the web as a medium of communication to launch a variety of forbidden or illicit activities by spreading malicious automated software (auto-ware) such as adware, spyware, or bots. When this malicious auto-ware infects a network, it will act like a robot, mimic normal behavior of web access, and bypass the network firewall or intrusion detection system. Besides that, in a private and large network, with huge Hypertext Transfer Protocol (HTTP) traffic generated each day, communication behavior identification and classification of auto-ware is a challenge. In this paper, based on a previous study, analysis of auto-ware communication behavior, and with the addition of new features, a method for classification of HTTP auto-ware communication is proposed. For that, a Not Only Structured Query Language (NoSQL) database is applied to handle large volumes of unstructured HTTP requests captured every day. The method is tested with real HTTP traffic data collected through a proxy server of a private network, providing good results in the classification and detection of suspicious auto-ware web access.

디지털 증거 선별 조사의 효율성을 위한 Digital Evidence Container 설계 및 구현 (A New Design and Implementation of Digital Evidence Container for Triage and Effective Investigation)

  • 임경수;이창훈;이상진
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제49권4호
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    • pp.31-41
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    • 2012
  • 최근 국내외 수사 기관은 초동 수사 시 현장에 컴퓨터가 있을 경우, 사이버 범죄 수사가 아닌 경우에도 시스템을 압수 또는 확보하는 것이 필수적인 단계로 자리 잡고 있다. 이렇게 확보한 시스템으로부터 용의자의 범죄 사실 입증을 위한 정황 증거를 확보하여 수사에 활용되고 있다. 하지만 사이버 범죄가 아닌 일반 범죄 사건에서 확보한 시스템에서 디스크 이미지를 확보한 후, 면밀히 조사하는 것은 시간이 많이 소요되며 신속한 사건 대응이 필요한 납치, 살인사건과 같은 범죄 유형에는 더욱 어려움이 따른다. 또한 기업 수사에서도 대용량 데이터베이스나 파일 서버 조사에서 나아가 클라우드 환경에서는 디스크 단위의 복제는 불가능하므로 선별 수집한 디지털 증거를 분석에 이용해야 한다. 하지만 다양한 종류의 디지털 증거를 선별 수집하더라도 이를 저장 및 보관하기 위한 표준화된 데이터 포맷이 존재하지 않아 법정에서 증거력을 증명하기 어려운 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 선별 수집된 다양한 디지털 증거를 보관하기 위한 새로운 증거 보관 포맷을 제시한다. 본문에서 제시하는 디지털 증거 포맷은 다양한 디지털 증거 자료에 활용할 수 있도록 범용성과 확장성에 중심을 두었으며, 일반적인 XML 기술과 압축 파일 포맷을 이용하여 기존 시스템에 적용하기 쉽도록 설계하여 기존 연구들보다 활용하기 쉬운 장점이 있다.

머신러닝을 활용한 행위 및 스크립트 유사도 기반 크립토재킹 탐지 프레임워크 (Behavior and Script Similarity-Based Cryptojacking Detection Framework Using Machine Learning)

  • 임은지;이은영;이일구
    • 정보보호학회논문지
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    • 제31권6호
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    • pp.1105-1114
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    • 2021
  • 최근 급상승한 암호 화폐의 인기로 인해 암호 화폐 채굴 악성코드인 크립토재킹 위협이 증가하고 있다. 특히 웹 기반 크립토재킹은 피해자가 웹 사이트에 접속만 하여도 피해자의 PC 자원을 사용해 암호 화폐를 채굴할 수 있으며 간단하게 채굴 스크립트만 추가하면 되기 때문에 공격이 쉽고 성능 열화와 고장의 원인이 된다. 크립토재킹은 피해자가 피해 상황을 인지하기 어렵기 때문에 크립토재킹을 효율적으로 탐지하고 차단할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 크립토재킹의 대표적인 감염 증상과 스크립트를 지표로 활용하여 효과적으로 크립토재킹을 탐지하는 프레임워크를 제안하고 평가한다. 제안한 크립토재킹 탐지 프레임워크에서 행위 기반 동적 분석 기법으로 컴퓨터 성능 지표를 학습한 K-Nearest Neighbors(KNN) 모델을 활용했고, 스크립트 유사도 기반 정적 분석 기법은 악성 스크립트 단어 빈도수를 학습한 K-means 모델을 크립토재킹 탐지에 활용했다. 실험 결과에 따르면 KNN 모델은 99.6%의 정확도를 보였고, K-means 모델은 정상 군집의 실루엣 계수가 0.61인 것을 확인하였다.

역방향 인덱스 기반의 저장소를 이용한 이상 탐지 분석 (Anomaly Detection Analysis using Repository based on Inverted Index)

  • 박주미;조위덕;김강석
    • 정보과학회 논문지
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    • 제45권3호
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    • pp.294-302
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    • 2018
  • 정보통신 기술의 발전에 따른 새로운 서비스 산업의 출현으로 개인 정보 침해, 산업 기밀 유출 등 사이버 공간의 위험이 다양화 되어, 그에 따른 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르게 되었다. 본 연구에서는 기업 내 개인 정보 오남용 및 내부 정보 유출에 따른, 대용량 사용자 로그 데이터를 기반으로 기존의 시그니처(Signature) 보안 대응 방식에 비해, 실시간 및 대용량 데이터 분석기술에 적합한 행위 기반 이상 탐지방식을 제안하였다. 행위 기반 이상 탐지방식이 대용량 데이터를 처리하는 기술을 필요로 함에 따라, 역방향 인덱스(Inverted Index) 기반의 실시간 검색 엔진인 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 사용하였다. 또한 데이터 분석을 위해 통계 기반의 빈도 분석과 전 처리 과정을 수행하였으며, 밀도 기반의 군집화 방법인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 이상 데이터를 분류하는 방법과 시각화를 통해 분석을 간편하게 하기위한 한 사례를 보였다. 이는 기존의 이상 탐지 시스템과 달리 임계값을 별도로 설정하지 않고 이상 탐지 분석을 시도하였다는 것과 통계적인 측면에서 이상 탐지 방식을 제안하였다는 것에 의의가 있다.

정보전을 위한 소프트웨어 순항 기반 공격 모델 (An Attack Model Based on Software Cruise for Information Warfare)

  • 류호연;남영호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제5권5호
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    • pp.49-60
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    • 2004
  • 정보전은 새로운 전쟁 양상으로 정보보안뿐만 아니라, 국가 안보 차원에서 관심과 연구가 집중되고 있는 분야이다. 차세대 정보전에서는 방어와 공격이 모두 중요시되고 있으며 이와 같은 정보전에서 우위를 차지하기 위해서는 네트워크 및 시스템을 보호하기 위한 다양한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 공격적 양상으로 변화해 가고 있는 정보전에 대비하여 소프트웨어 순항 기반 정보전 모델을 제안한다. 소프트웨어 순항은 소프트웨어가 네트워크를 통하여 출발지에서 지정된 목적지로 자가이동할 수 있는 소프트웨어 행위이다. 제안된 모델은 순항 특성을 지니며, 네트워크를 통해 미리 정해진 특정 목적지를 향해 가상지도론 기반으로 순항한다. 또한. 자가이동을 하는 동안 상황에 따라 미리 정의된 작업을 수행할 수 있는 기능을 포함할 수 있다.

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기계학습 기반 네트워크 정상행위 모델링에 관한 연구 (A Study on Modeling Network Normal Behavior based on Machine Learning)

  • 권성문;손태식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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    • pp.164-165
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    • 2018
  • 네트워크 정상행위 모델링이란 대상 네트워크 및 시스템에서 동작 가능한 행위 중 허용된 행위를 모델링하는 것을 의미한다. 정상행위 모델은 해당 모델의 정상 이외 범주의 알려지지 않은 비정상 행위의 탐지 가능성을 가지고 있어 활용도가 높다. 네트워크 및 시스템의 복잡도가 증가할수록 특성의 파악이 힘들며 이로 인해 주요 특징의 누락이 발생할 수 있어 대상 네트워크의 다수의 데이터에 기반한 기계학습 기반의 네트워크 정상행위 모델링에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다 본 논문에서는 딥러닝을 포함하여 네트워크 정상행위 모델링에 사용될 수 있는 다양한 기계학습 기반의 기법을 제시한다.

공격시스템을 위한 보안-역-공격공학 생명주기 모델과 공격명세모델 (Security-Reverse-Attack Engineering Life-cycle Model for Attack System and Attack Specification Models)

  • 김남정;공문수;이강수
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.17-27
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    • 2017
  • 최근 사이버공격이 활성화됨에 따라 이러한 많은 공격사례들이 다양한 매체를 통해 접해지고 있다. 사이버공격에 대한 보안공학이나 역공학에 대한 연구는 활발하지만, 이들을 통합하고 비용효과적인 공격공학을 통해 공격시스템을 연계하여 적용시킨 연구는 부족하다. 본 논문에서는, 보안강화형 정보시스템을 보안공학적으로 개발하고, 역공학을 통해 취약점을 식별한다. 이 취약점을 이용하여 공격공학을 통해 공격시스템을 구축하거나 리모델링하는 생명주기모델을 비교 분석하여 각 시스템의 구조 및 행동을 명세화하고, 더욱 실효성 있는 모델링을 제안한다. 또한, 기존의 모델 도구를 확장하여 공격방법 및 시나리오를 기능적, 정적, 동적과 같은 모델의 관점에서 명세하는 도형적 공격명세모델을 제시한다.

인공지능기반 보안관제 구축 및 대응 방안 (Artificial Intelligence-based Security Control Construction and Countermeasures)

  • 홍준혁;이병엽
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.531-540
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    • 2021
  • 사이버 상의 공격과 범죄가 기하급수적으로 증가와 해킹 공격들이 지능화, 고도화되면서 해킹 공격방법 및 루트가 복자하고 예측 불가능하게 진화하고 있어 실시간으로 범죄 발생을 예측, 예방과 대규모의 지능적인 해킹 공격에 대한 선제적 대응력 강화하기 위해 스스로 학습해 이상 징후를 감시 및 공격을 차단하여 대응하는 인공지능을 활용한 차세대 보안 시스템 구축을 통한 인공지능기반 보안관제 플랫폼 개발 방안을 제시하고자 한다. 인공지능기반 보안관제 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 분석, 차세대 보안체계 운영, 보안체계 관리 등의 기반으로 개발되어야 한다. 빅데이터 기반과 관제시스템, 외부위협정보를 통한 데이터 수집 단계, 수집된 데이터를 전처리 후 정형화시켜 딥러닝 기반 알고리즘을 통해 정·오탐 선별과 이상행위 분석 등을 수행하는 데이터 분석 단계, 분석된 데이터로 통해 예방·관제·대응·분석과 유기적 순환구조의 보안체계를 운영하여 신규위협에 대한 처리범위 및 속도향상을 높이고 정상기반과 비정상행위 식별 등을 강화시키는 차세대 보안체계 운영, 그리고 보안위협 대응 체계 관리, 유해IP 관리, 탐지정책 관리, 보안업무 법제도 관리이다. 이를 통해 방대한 데이터를 통합적으로 분석하고 빠른 시간에 선제적으로 대처가 될 수 있도록 방안을 모색하고자 한다.

실시간으로 악성 스크립트를 탐지하는 기술 (The Real-Time Detection of the Malicious JavaScript)

  • 추현록;정종훈;김환국
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.51-59
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    • 2015
  • 자바 스크립트는 정적인 HTML 문서에 동적인 기능을 제공하기 위해 자주 사용되는 언어이며, 최근에 HTML5 표준이 발표됨으로써 더욱더 관심 받고 있다. 이렇게 자바 스크립트의 중요도가 커짐에 따라, 자바 스크립트를 사용하는 공격( DDos 공격, 개인 정보 유출 등 )이 더욱 더 위협적으로 다가오고 있다. 이 악성 자바 스크립트는 흔적을 남기지 않기 때문에, 자바 스크립트 코드만으로 악성유무를 판단해야 하며, 실제 악성 행위가 브라우저에서 자바 스크립트가 실행될 때 발생되기 때문에, 실시간으로 그 행위를 분석해야만 한다. 이러한 이유로 본 논문은 위 요구사항을 만족하는 분석 엔진을 소개하려 한다. 이 분석 엔진은 시그니쳐 기반의 정적 분석으로 스크립트 코드의 악성을 탐지하고, 행위 기반의 동적 분석으로 스크립트의 행위를 분석하여 악성을 판별하는 실시간 분석 기술이다.

국내에서의 '외로운 늑대'(Lone Wolf) 테러리스트 발생 가능성에 관한 연구: IS 가담 '김 모'군의 사이버공간에서의 행적을 중심으로 (A Study on the Feasibility of 'Lone Wolf' Terrorists in Korea: Focusing on IS Defector Student Kim's On-Line Behavior)

  • 윤봉한;이상진;임종인
    • 한국전자거래학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.127-150
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    • 2015
  • 9/11사건 이후 인터넷이 테러활동을 위한 주요 공간으로 등장하였고, '외로운 늑대'들은 사이버 공간에서 각종 테러 도구를 구입하고, 급진의식화에 이용하고 있다. 이러한 측면에서 2015년 1월 발생한 김 모 군의 이슬람국가(IS) 가담은 우리사회가 더 이상 '테러청정국가'가 아니라는 점을 경각시켜 주는 것과 동시에 '외로운 늑대' 테러리스트 발생 가능성에 대한 체계적인 연구의 필요성을 제기하고 있다. 이에 본 논문은 다양한 선행 논문과 담당 수사관 및 전문가 면담을 통해 확보한 자료를 기초로 '외로운 늑대 사이버 진화모델'을 개발하고, '김 군'의 '외로운 늑대' 진화과정을 분석하였다. 나아가, 다문화 사회화 국제 이동인구 증가 소외계층 급증 이념갈등 심화 등 우리 사회의 외로운 늑대 동인이 될 수 있는 요소들을 분석하여 '외로운 늑대'의 추가 발생 가능성을 예측하였다. 결론 부분에서는 한국에서 '외로운 늑대' 테러 예방을 위한 효과적인 정책적 대안들에 대해 살펴보았다.