대부분의 조직에서 정보시스템의 의존도가 높아짐에 따라 정보시스템 보안 사고에 대한 위험이 증가하고 있다. 본 논문에서는 정보보호관리체계와 위험분석방법을 적용하여 보안 위험분석을 위한 안정성 평가시스템을 설계 및 구현하였다. 또한, 위험평가 시 동일한 가중치를 적용한 평가와 조직의 특성에 따라 보안요소의 가중치를 가변적으로 적용한 평가를 할 수 있도록 하였으며 각 조직이 자체적으로 보안 점검을 할 수 있도록 설계함으로서 관리 측면에서 취약점을 쉽게 찾을 수 있도록 지원하며. 안정성 확보를 위하여 수행해야 할 권고를 제시한다.
With the development of information technology, the cybersecurity threat continues as digital-related technologies are applied to the instrumentation and control system of nuclear power plants. The malfunction of the instrumentation and control system can cause economic damage due to shutdown, and furthermore, it can lead to national disasters such as radioactive emissions, so countering cybersecurity threats is an important issue. In general, the study of cybersecurity in instrumentation and control systems is concentrated on safety systems, and diverse protection systems perform protection and reactor shutdown functions, leading to reactor shutdown or, in the worst case, non-stop situations. To accurately analyze cyber threats in the diverse protection system, its linked facilities should be analyzed together. Risk analysis should be conducted by analyzing the potential impact of inter-facility cyberattacks on related facilities and the impact of cybersecurity on each configuration module of the diverse protection system. In this paper, we analyze the linkage of the diverse protection system and discuss the cybersecurity linkage threat by analyzing the availability of equipment, the cyber threat impact of the linked equipment, and the configuration module's cybersecurity vulnerability.
본 논문에서는 기업의 IT시스템에 대한 위협에 대응하고자 하는 기업의 자산을 지켜주는데 매우 중요한 영역인 보안관제 위협정보를 확인하고자 한다. 보안관제는 보안 장비에서 발생한 이벤트, 로그를 중심으로 실시간 분석하여 위협을 판정하고 대응한다. 보안관제 업무에 있어서 우선적으로 위협정보를 평판정보와 분석정보로 구분하여 우선순위를 도출하고자 한다. 평판정보는 Hash, URL, IP, Domain으로 구성하였으며, 분석정보는 E-mail, CMD-Line, CVE, 공격동향정보로 구성하여 분석하였다. 연구결과, 평판정보의 우선순위가 상대적으로 높았으며 위협정보에 대한 정확성과 대응성을 높이는 것에 의의가 있다.
본 논문은 로봇 전역경로계획을 위하여 위협맵을 생성하는 기법을 제안한다. 로봇의 무장 정보와 적 또는 장애물의 위험정보를 비교하고 신경망 이론 기반의 학습을 수행하여 절대적인 수치로 정량화한 위협맵을 생성한다. 또한 로봇이 제안된 기법으로 생성된 위협맵을 기반으로 경로를 이동한 결과와 기존의 결과를 비교하여 로봇의 위협정도를 파악하여 성능을 검증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.260-280
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2020
Cyber-attacks emerge in a more intelligent way, and various security technologies are applied to respond to such attacks. Still, more and more people agree that individual response to each intelligent infringement attack has a fundamental limit. Accordingly, the cyber threat intelligence analysis technology is drawing attention in analyzing the attacker group, interpreting the attack trend, and obtaining decision making information by collecting a large quantity of cyber-attack information and performing relation analysis. In this study, we proposed relation analysis factors and developed a system for establishing cyber threat intelligence, based on malicious code as a key means of cyber-attacks. As a result of collecting more than 36 million kinds of infringement information and conducting relation analysis, various implications that cannot be obtained by simple searches were derived. We expect actionable intelligence to be established in the true sense of the word if relation analysis logic is developed later.
Threat hunting is defined as a process of proactively and iteratively searching through networks to detect and isolate advanced threats that evade existing security solutions. The main concept of threat hunting is to find out weak points and remedy them before actual cyber threat has occurred. And HMM(Hunting Maturity Matrix) is suggested to evolve hunting processes with five levels, therefore, CSOC(Cyber Security Operations Center) can refer HMM how to make them safer from complicated and organized cyber attacks. We are developing a system for cyber situation awareness system with pro-active threat hunting process called unMazeTM. With this unMaze, it can be upgraded CSOC's HMM level from initial level to basic level. CSOC with unMaze do threat hunting process not only detecting existing cyber equipment post-actively, but also proactively detecting cyber threat by fusing and analyzing cyber asset data and threat intelligence.
ICT 기술의 혁신적인 발전에 따라 해커의 해킹 수법도 정교하고 지능적인 해킹기법으로 진화하고 있다. 이러한 사이버 위협에 대응하기 위한 위협탐지 연구는 주로 해킹 피해 조사분석을 통해 수동적인 방법으로 진행되었으나, 최근에는 사이버 위협정보 수집과 분석의 중요성이 높아지고 있다. 봇 형태의 자동화 프로그램은 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하기 위해 홈페이지를 방문하여 악성코드를 추출하는 다소 능동적인 방법이다. 그러나 이러한 방법도 이미 악성코드가 유포되어 해킹 피해를 받고 있거나, 해킹을 당한 이후에 식별하는 방법이기 때문에 해킹 피해를 예방할 수 없는 한계점이 있다. 따라서, 이러한 한계점을 극복하기 위해 사이버 거점을 식별, 관리하면서 위협정보를 획득 및 분석하여 실질적인 위협을 탐지하는 모델을 제안한다. 이 모델은 방화벽 등의 경계선 외부에서 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하는 적극적이고 능동적인 방법이다. 사이버 거점을 활용하여 위협을 탐지하는 모델을 설계하고 국방 환경에서 유효성을 검증하였다.
사이버 공격, 위협이 복잡해지고 빠르게 진화하면서, 4차 산업 혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI)을 이용하여 사이버 위협 탐지 시스템 구축이 계속해서 주목받고 있다. 특히, 기업 및 정부 조직의 보안 운영 센터(Security Operations Center)에서는 보안 오케스트레이션, 자동화, 대응을 뜻하는 SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) 솔루션 구현을 위해 AI를 활용하는 사례가 증가하고 있으며, 이는 향후 예견되는 근거를 바탕으로 한 지식인 사이버 위협 인텔리전스(Cyber Threat Intelligence, CTI) 구축 및 공유를 목적으로 한다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽, 웹 방화벽(WAF) 로그 데이터를 대상으로 한 사이버 위협 탐지 기술 동향을 소개하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 기술과 자동화된 머신러닝(AutoML)을 이용하여 웹 트래픽 로그 공격 유형을 분류하는 방법을 제시한다.
오늘날 정보공유는 점차 지능화, 고도화되어 나타나고 있는 사이버공격을 효과적으로 예방할 수 있는 수단으로 인식되어 미국, EU, 영국, 일본 등 전세계적으로 국가적 차원의 사이버 위협정보 공유체계를 구축하고 있다. 특히 미국은 지난 2015년 12월 "사이버위협정보공유법(CISA)"을 제정하는 등 오래전부터 위협정보 공유를 위한 법 제도 기반 마련, 수행체계 구축 이행을 추진해오고 있다. 우리나라는 국가사이버안전센터와 한국인터넷진흥원을 중심으로 각각 공공, 민간분야에서 사이버 위협정보를 수집, 공유하고 있으며 관련 법 제도의 도입 시행을 통한 일원화된 정보공유 절차의 마련과 수행체계 구축을 추진 중에 있으나, 사이버 위협정보 공유 과정에서 발생할 수 있는 기업 또는 개인의 민감정보 유출문제, 정보수집 관리 주체에 대한 신뢰, 효용성 등의 문제의 우려도 제기되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 미국과 우리나라의 사이버 위협정보 공유 현황의 비교 분석을 통해 향후 우리나라의 성공적인 사이버 위협정보 공유 체계정착이 이루어지는데 필요한 요구사항 및 시사점을 도출해보고자 한다.
네트워크를 기반으로 하는 시스템들의 발전으로 인하여 매우 다양한 침입이 확산되고 있다. 따라서, 침입자들로부터 위험을 줄이기 위해 평가도구에 관한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 위험평가시 동일한 가중치를 적용한 평가와 조직의 특성에 따라 보안요소의 가중치를 가변적으로 적용한 평가를 할 수 있도록 하였으며 각 조직이 자체적으로 보안 점검을 할 수 있도록 설계함으로서 관리 측면에서 취약점을 쉽게 찾을 수 있도록 지원하며, 수행해야 할 권고를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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