With cyberattack techniques on the rise, there have been increasing developments in the detection techniques that defend against such attacks. However, cyber attackers are now developing fileless malware to bypass existing detection techniques. To combat this trend, security vendors are publishing analysis reports to help manage and better understand fileless malware. However, only fragmentary analysis reports for specific fileless cyberattacks exist, and there have been no comprehensive analyses on the variety of fileless cyberattacks that can be encountered. In this study, we analyze 10 selected cyberattacks that have occurred over the past five years in which fileless techniques were utilized. We also propose a methodology for classification based on the attack techniques and characteristics used in fileless cyberattacks. Finally, we describe how the response time can be improved during a fileless attack using our quick and effective classification technique.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.33-38
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2022
The main purpose of the study is to determine the key aspects of the mechanisms of state management of the exchange of information about cyberattacks, cyber incidents, and information security incidents. The methodology includes a set of theoretical methods. Modern government, on the one hand, must take into account the emergence of such a new weapon as cyber, which can break various information systems, can be used in hybrid wars, influence political events, pose a threat to the national security of any state. As a result of the study, key elements of the mechanisms of state management of the exchange of information about cyberattacks, cyber incidents, and information security incidents were identified.
국가 배후의 사이버공격 활동이 갈수록 증가하고 있으며, 국가 배후의 사이버공격은 개인 및 민간단체의 공격에 비해 규모와 영향이 커서 국가안보를 위협하고 있다. 이에 미국·영국을 비롯한 주요국과 EU·OECD 등 국제기구는 사이버공격에 대해 비례적 대응을 권고하고 있다. 우리나라도 2019년에 국가사이버안보전략을 발표하고, 사이버공격에 대한 억지력 확보를 위한 능동적 대응 의지를 밝혔다. 그러나 이후 관련된 정책이나 제도가 마련된 적이 없으며, 사이버공격 발생 시 비례적 대응을 위한 심각도 평가 및 대응방안이 미비한 상황이다. 본 논문에서는 국가 차원에서 사이버공격에 대한 대외 대응기준을 마련하고, 대응 시 비례적 대응이 가능하도록 피해의 규모와 영향을 측정할 수 있는 방법론을 제안한다. 또한, 제안하는 심각도 평가방법론을 이용해 한국 공격사례에 대해 심각도 평가를 수행하였으며, 평가결과를 기반으로 한국의 사이버위협 동향 및 심각도별 사이버공격 대응방안을 분석하였다.
사이버 공격을 수행하는 주체와 그 목적이 점차 다양화되고 고도화되고 있다. 과거 사이버 공격은 개인 혹은 집단의 자신감 표출을 위해 수행되었지만, 최근에는 국가 단위의 후원을 받은 정치적, 경제적 목적의 공격도 활발히 이루어지고 있다. 이에 대응하고자 시그니처 기반의 악성코드 패밀리 분류, 공격 주체 분류 등이 이루어졌지만 공격 주체가 의도적으로 방어자를 속일 수 있다는 단점이 있다. 또한 공격의 주체, 방법, 목적과 목표가 다양해짐에 따라, 공격의 모든 과정을 분석하는 것은 비효율적이다. 따라서 방어자 관점에서 사이버 공격의 최종 목표를 식별해 유연하게 대응할 필요가 있다. 사이버 공격의 근본적인 목표는 대상의 정보보안을 훼손하는 것이다. 정보보안은 정보자산의 기밀성, 무결성, 가용성을 보존함으로써 달성된다. 이에 본 논문에서는 MITRE ATT&CK® 매트릭스에 기반하여 공격자의 목표를 정보보안의 3요소 관점에서 재정의하고, 이를 머신러닝 모델과 딥러닝 모델을 통해 예측하였다. 실험 결과 최대 80%의 정확도로 예측하는 것을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.857-880
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2016
Due to an increasing number of cyberattacks globally, cybersecurity has become a crucial part of national security in many countries. In particular, the Digital Pearl Harbor has become a real and aggressive security threat, and is considered to be a global issue that can introduce instability to the dynamics of international security. Against this context, the cyberattacks that targeted nuclear power plants (NPPs) in the Republic of Korea triggered concerns regarding the potential effects of cyber terror on critical infrastructure protection (CIP), making it a new security threat to society. Thus, in an attempt to establish measures that strengthen CIP from a cybersecurity perspective, we perform a case study on the cyber-terror attacks that targeted the Korea Hydro & Nuclear Power Co., Ltd. In order to fully appreciate the actual effects of cyber threats on critical infrastructure (CI), and to determine the challenges faced when responding to these threats, we examine factual relationships between the cyberattacks and their responses, and we perform analyses of the characteristics of the cyberattack under consideration. Moreover, we examine the significance of the event considering international norms, while applying the Tallinn Manual. Based on our analyses, we discuss implications for the cybersecurity of CI in South Korea, after which we propose a framework for strengthening cybersecurity in order to protect CI. Then, we discuss the direction of national policies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권2호
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pp.494-510
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2024
Internet users are exposed to sophisticated cyberattacks that intrusion detection systems have difficulty detecting. Therefore, research is increasing on intrusion detection methods that use artificial intelligence technology for detecting novel cyberattacks. Unsupervised learning-based methods are being researched that learn only from normal data and detect abnormal behaviors by finding patterns. This study developed an anomaly-detection method based on unsupervised machines and deep learning for a network intrusion detection system (NIDS). We present a hybrid anomaly detection approach based on unsupervised learning techniques using the autoencoder (AE), Isolation Forest (IF), and Local Outlier Factor (LOF) algorithms. An oversampling approach that increased the detection rate was also examined. A hybrid approach that combined deep learning algorithms and traditional machine learning algorithms was highly effective in setting the thresholds for anomalies without subjective human judgment. It achieved precision and recall rates respectively of 88.2% and 92.8% when combining two AEs, IF, and LOF while using an oversampling approach to learn more unknown normal data improved the detection accuracy. This approach achieved precision and recall rates respectively of 88.2% and 94.6%, further improving the detection accuracy compared with the hybrid method. Therefore, in NIDS the proposed approach provides high reliability for detecting cyberattacks.
Internet of Things (IoT) networks currently employ an increased number of users and applications, raising their susceptibility to cyberattacks and data breaches, and endangering our security and privacy. Intrusion detection, which includes monitoring and analyzing incoming and outgoing traffic to detect and prohibit the hostile activity, is critical to ensure cybersecurity. Conventional intrusion detection systems (IDS) are centralized, making them susceptible to cyberattacks and other relevant privacy issues because all the data is gathered and processed inside a single entity. This research aims to create a blockchain-based architecture to support federated learning and improve cybersecurity and intrusion detection in IoT networks. In order to assess the effectiveness of the suggested approach, we have utilized well-known cybersecurity datasets along with centralized and federated machine learning models.
사이버 공격 기술은 예측 불가할 정도로 진화하고 있으며, '언젠가는'이 아니라 '언제나' 일어날 수 있는 상황이다. 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(Internet of Things) 등으로 초연결 글로벌화되고 있는 인프라는 그 어느 때보다 사이버 공격에 큰 피해를 받을 수 있는 환경이며, 사이버 공격은 지금도 진행 중이다. 사이버 공격이나 천재지변 등 외부적인 영향으로 피해가 발생하더라도 사이버 자산(OS, WEB, WAS, DB)의 다운 타임을 최소화하기 위해 사이버 레질리언스 관점에서 지능형 자가복구로 진화해야 한다. 본 논문에서는 사이버 자산이 사이버 공격을 받아 고유의 기능이 제대로 발휘하지 못할 경우 지속가능한 사이버 레질리언스를 보장하기 위한 지능형 자가복구기술을 제안한다. 평상시 사이버 자산의 원본 및 업데이트 이력을 타임슬롯 설계 및 스냅샷 백업 기술로 실시간 관리한다. 상용화된 파일 무결성 모니터링 프로그램과 연동하여 피해 상황을 자동 탐지하고 지능형 기반으로 피해 파일에 대한 백업 데이터의 연관성 분석을 통해 사이버 자산의 다운타임을 최소화하여 최적의 상태로 자가복구할 수 있는 기술을 확보해야 한다. 향후에는 사이버 자산이 피해 받은 상태에 적합한 자가복구 전략 학습 및 분석을 수행할 수 있는 운영모델과 자가복구기술의 고유기능이 적용된 시범체계 연구를 수행할 예정이다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.1-12
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2021
An operation of an organization is currently using a digital environment which opens to potential cyber-attacks. These phenomena become worst as the cyberattack landscape is changing rapidly. The impact of cyber-attacks varies depending on the scope of the organization and the value of assets that need to be protected. It is difficult to assess the damage to an organization from cyberattacks due to a lack of understanding of tools, metrics, and knowledge on the type of attacks and their impacts. Hence, this paper aims to identify domains and sub-domains of cyber-attack taxonomy to facilitate the understanding of cyber-attacks. Four phases are carried in this research: identify existing cyber-attack taxonomy, determine and classify domains and sub-domains of cyber-attack, and construct the enhanced cyber-attack taxonomy. The existing cyber-attack taxonomies are analyzed, domains and sub-domains are selected based on the focus and objectives of the research, and the proposed taxonomy named AVOIDITALS Cyber-attack Taxonomy is constructed. AVOIDITALS consists of 8 domains, 105 sub-domains, 142 sub-sub-domains, and 90 other sub-sub-domains that act as a guideline to assist administrators in determining cyber-attacks through cyber-attacks pattern identification that commonly occurred on digital infrastructure and provide the best prevention method to minimize impact. This research can be further developed in line with the emergence of new types and categories of current cyberattacks and the future.
최근 코로나19 팬데믹 이후로 인터넷 사용량이 급증하고 기업들은 재택근무로 변화되면서 온프라미스 환경에서 빠르게 클라우드 환경으로 전환 되었다. 또한, 집에 있는 시간이 많아지고 게임이나 인터넷, 넷플렉스 등 스트리밍 서비스를 통한 네트워크 트래픽 급증과 동시에 사이버공격이나 위협들도 많아 지고 있다. 우리나라를 포함한 미국, EU, 일본 등 세계 여러나라에서는 다양한 클라우드 보안 정책을 가지고 있으나 다양한 취약점과 사이버공격 등으로 피해를 지속 당하고 있다. 본 논문은 현재 각 나라의 클라우드 보안 정책을 분석하여 우리나라 클라우드 보안 정책을 강화 하는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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