라이브 포렌식은 하드디스크 파일시스템 분석으로 획득할 수 없는 메모리 내의 활성 데이터를 얻을 수 있다는 장점으로 인해 최근의 포렌식 조사 시 활용되고 있다. 하지만 기존의 라이브 포렌식은 활성 시스템에서 시스템 정보를 획득하기 위한 명령어 기반의 도구를 사용함으로써, 악성코드에 의한 변조된 결과 획득 및 재분석이 용이하지 못한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 시스템 조사 도구를 이용한 라이브 포렌식의 단점을 보완하기 위한 윈도우즈커널 객체 구조 설명 및 분석 방법을 설명한다. 또한, 이를 활용하기 위한 도구를 설계 및 구현하였고, 실험 결과를 통해 그 효과를 입증한다.
쿠쿠 샌드박스(Cuckoo Sandbox)는 가상머신을 이용해 악성코드를 효율적으로 분석할 수 있는 도구이다. 가상머신에서 동작하기 때문에 악성코드에 거상머신 탐지기법(VM Detect)이 있다면, 분석을 하는데 어려움이 있다. 이러한 경우 악성코드를 분석하기 위해 실머신 기반에서 분석이 가능하도록 구현하고, 구현 과정에서 메모리 덤프(Memory Dump)문제가 존재한다. 이전 방식은 가상머신 소프트웨어들이 메모리 덤프 파일을 따로 만들고 해당 파일을 분석하였지만, 실머신에서는 메모리파일을 따로 가지지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실머신에서는 어떻게 메모리덤프 문제를 해결할 수 있는지를 알아보고 덤프를 하였을 때, 가상머신과 실머신에서 어떤 차이점이 나타나는지 알아보고자 한다.
게임 산업의 급격한 성장과 사회적 영향은 그에 비례하여 게임 서비스의 취약성을 공격하는 침해사고 건수는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 게임서비스 역기능 방지를 위한 차별화된 정보보안 기술연구는 아직 미진한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 현재 서비스되고 있는 온라인 게임서비스에 대한 침해현황을 조사하고, 가장 큰 보안 취약점으로 도출된 게임서비스 위변조에 기술적 대응 방안을 설계하였다. 게임 서비스의 위변조 방지를 위하여 실행파일을 암호화하고 실시간으로 복호화하며 게임서비스 역 분석 방지를 위하여 디버깅, 디스어셈블, 자체 메모리 덤프를 방지하고 모듈 의존성에 대한 정보를 은닉하도록 하였다.
본 논문에서는 RFC3227 문서[1]에 따른 일반적인 디지털 증거 수집 절차를 살펴보고 메모리 정보 수집에 대한 절차를 정립하였다. 또한 디지털 증거 수집 절차의 개선 사항으로 메모리 덤프 절차를 포함시키고 시스템 전체 메모리를 획득하는 방법을 제시하였다. 실 사용자들의 메모리를 덤프하고 가상 메모리 시스템의 페이지 파일을 수집하여 얼마나 많은 정보가 검출되는 지를 확인해 보았는데, 이 과정에서 핵심 보안정보인 사용자 ID와 패스워드가 페이지 파일의 절반 정도에서 검출되었으며 데이터복구를 통해 중요 정보를 획득할 수 있음을 확인하였다. 또한 각각에 대한 분석기법과 메모리 정보를 중심으로 하는 메모리 정보 획득 절차를 제시하였다.
컴퓨터 기술이 발전함에 따라 스마트폰, 태블릿 PC 등의 보급이 확산되고 디지털 매체로의 접근이 용이해졌다. 컴퓨터의 하드웨어 성능이 향상되고, 하드웨어 형태의 변화가 발생하였지만 기본적으로 이루어지는 동작 매커니즘의 변화는 이루어지지 않았다. 일반적으로 컴퓨터의 프로그램이 동작하게 되면 프로그램에서 사용하는 데이터가 메모리에 상주하게 된다. 이러한 데이터는 운영체제 동작의 효율성 때문에 메모리에 남아있게 되나, 메모리 덤프나 실시간 메모리 분석을 통해 메모리 내의 데이터에 접근이 가능하다. 이 데이터를 악용할 경우 사용자의 개인정보나 암호화 키, 기밀 데이터 등이 유출될 수 있기 때문에 대응 방안이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 가상 메모리의 주소를 이용해 해당 프로세스의 물리 메모리 주소를 찾아내고 해당 프로세스의 메모리 데이터 초기화를 이용하여 사용자의 데이터 유출을 최소화하는 방안을 제안한다.
클라우드 컴퓨팅 기반의 인프라 구축이 활성화됨에 따라, 안전성과 보안성이 강화된 클라우드 구축을 위한 기술이 큰 화두로 인식되고 있다. 이에 대한 방안으로써, 클라우드 사용자 인스턴스의 시스템 보안 강화를 위한 다양한 보안 솔루션이 등장하고 있다. 특히 인스턴스(가상머신)의 메모리 분석을 통한 악성코드 분석 및 탐지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 메모리 분석을 통한 보안 모니터링 기술은 메모리 덤프 시 수반되는 연산 오버헤드로 인해 다수의 인스턴스가 하나의 물리적 서버 노드에서 구동되는 클라우드 플랫폼과 같은 환경으로의 적용에 어려움이 있어왔다. 본 논문에서는 메모리 덤프 시 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위해 악성코드 분석 및 탐지에 필요한 인스턴스 메모리의 특정 부분을 모니터링 하는 기술을 제안하고, 부분 메모리 모니터링 기반 악성코드 탐지 시스템을 통해 제안 기술의 실효성을 검증한다.
커널을 변조하는 루트킷과 같은 악성코드가 만약 메모리 분석을 회피하기 위한 메커니즘을 추가하게 될 경우, 분석이 어려워지거나 불가능하게 되면서 분석가의 판단에 악영향을 미칠 수 있다. 따라서 향후 고도화된 커널 변조를 통해 탐지를 우회하는 루트킷과 같은 악성코드에 선제적으로 대응하고자 한다. 이를 위해 공격자의 관점에서 윈도우 커널에서 사용되는 주요 구조체를 분석하고, 커널 객체를 변조할 수 있는 방법을 적용하여 메모리 덤프 파일에 변조를 진행하였다. 변조 결과 널리 사용되는 메모리 분석 도구에서 탐지가 되지 않는 것을 실험을 통해 확인하였다. 이후 분석가의 관점에서 변조 저항성의 개념을 사용하여 변조를 탐지할 수 있는 소프트웨어 형태로 만들어 기존 메모리 분석 도구에서 탐지되지 않는 영역에 대해 탐지 가능함을 보인다. 본 연구를 통해 선제적으로 커널 영역에 대해 변조를 시도하고 정밀 분석이 가능하도록 인사이트를 도출하였다는 데 의의가 있다 판단된다. 하지만 정밀 분석을 위한 소프트웨어 구현에 있어 필요한 탐지 규칙을 수동으로 생성해야 한다는 한계점이 존재한다.
효과적인 모니터링은 시스템을 진단하여 안정성을 향상시킨다. 하지만 타겟 시스템이 고장나거나 모니터링 시스템이 악의적인 공격을 당하면 신뢰성 있는 모니터링을 할 수 없다. 본 논문에서는 가상화를 이용하여 타겟 시스템이 고장나도 지속적인 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고 해당 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 동적 바이너리 계측을 이용하였고, 하이퍼바이저 계층에서 해당 작업을 수행하기 때문에 상위에 있는 운영체제 종류에 상관없이 사용가능한 유연성과 격리성으로 시스템의 안정성을 보장한다. 또한 특별한 디버깅 장비가 필요 없기 때문에 모니터링 비용 면에서 이점을 가져올 수 있다. 본 프레임워크의 소개와 함께 이를 사용한 디버깅 기능을 소개한다. 모니터링 시스템으로 인한 오버헤드를 알기 위해 연산 성능, 메모리 성능, 메모리 대역폭을 측정하였으며 메모리 성능에서 추가 오버헤드가 2% 발생했다.
최근 USB는 소형화되고 저장 공간도 대용량화되어 활성화되는 반면, USB를 통해 중요한 데이터들이 유출되는 사고로 이어지고 있다. 이와 같은 심각한 문제에 대처하기 위해 보안업체는 데이터 암 복호화, 사용자 인증 및 식별, 데이터의 임의복제 방지, 분실 시 데이터 삭제, 보안 USB 관리 시스템 등 다양한 보안기능을 적용한 보안 USB 제품들을 출시하고 있다. 하지만 물리적인 플래시 메모리 분리, 패스워드 해킹 및 메모리덤프를 통한 비밀번호 획득, 그리고 지문인증 우회 기법 등 다양한 공격 기법들이 등장하고 있다. 따라서 보안 USB에 관한 보안 기술도 많은 위협들을 고려하여 보완되어야 할 것이다. 보안 USB로서 기본적으로 갖추어야 할 요소는 강력하고 안전한 인증 및 데이터 암복호화 기술이다. 기존의 보안 USB에서는 패스워드를 통한 사용자 인증 기술을 적용하고 있으며 이에 대한 취약점들이 계속해서 등장하고 있기 때문에 더 안전한 인증 기법이 필요하다. 또한 데이터 암복화를 위해서는 암호모듈 칩을 활용하고 있지만 키 관리 문제도 고려할 사항이다. 그러므로 본 논문에서는 안전한 인증을 위해서 PUF (Physical Unclonable Function)를 기반으로 보안 USB와 인증서버 간에 상호인증 기법과 키 관리 기법을 제안한다. 또한 보안 USB는 USB 내에 저장되는 데이터의 메타정보와 인증정보 대한 로그를 인증서버에 저장함으로써 체계적인 관리를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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