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최근 제어시스템을 대상으로 하는 사이버 공격들이 고도화, 지능화되고 있다. 제어시스템에 대한 실제 다양한 사이버 공격과 침투 시나리오 연구들이 발표되거나 진행되고 있으며, 이에 따라 제어시스템 보안의 중요성이 부각되고 있다. 특히 2010년 이란의 핵시설을 공격한 Stuxnet의 경우, 제어시스템을 대상으로 한 공격을 통해 사회적, 물리적인 큰 피해를 입혔다.
이에 따라, 제어시스템 환경에서 사이버 공격을 차단 및 탐지하고자 화이트리스트 기반의 이상징후 탐지시스템을 적용 및 연구 개발 중에 있다. 하지만 시스템의 높은 관리 부담 문제와 더불어 제어시스템의 실제 제어기기를 제어하는 제어망에서 실제 물리시스템을 제어 동작하는 PLC(Programmable Logic Controller)로의 ...

최근 제어시스템을 대상으로 하는 사이버 공격들이 고도화, 지능화되고 있다. 제어시스템에 대한 실제 다양한 사이버 공격과 침투 시나리오 연구들이 발표되거나 진행되고 있으며, 이에 따라 제어시스템 보안의 중요성이 부각되고 있다. 특히 2010년 이란의 핵시설을 공격한 Stuxnet의 경우, 제어시스템을 대상으로 한 공격을 통해 사회적, 물리적인 큰 피해를 입혔다.
이에 따라, 제어시스템 환경에서 사이버 공격을 차단 및 탐지하고자 화이트리스트 기반의 이상징후 탐지시스템을 적용 및 연구 개발 중에 있다. 하지만 시스템의 높은 관리 부담 문제와 더불어 제어시스템의 실제 제어기기를 제어하는 제어망에서 실제 물리시스템을 제어 동작하는 PLC(Programmable Logic Controller)로의 재전송 공격을 탐지하는데 어려움이 존재한다.
제어시스템으로의 다양한 침투 시나리오를 통하여 악성코드에 감염된 내부 PC를 통해 PLC나 HMI와 같은 제어 기기들에 대한 제어명령 위‧변조 공격이 발생할 수 있으며, 이는 가용성과 실시간성을 중요시하는 제어시스템에 큰 피해를 야기할 수 있다. 따라서 제어시스템 내의 제어망에서의 악의적인 행위를 하는 제어명령 재전송 공격 패킷에 대해 효과적으로 탐지할 수 있는 방안 연구가 필요하다.
본 논문에서는 기존에 발표된 PLC 통신 프로토콜 관련 보안 위협들을 조사 및 분석하여 실제로 공격 가능성을 입증하기 위해 테스트베드 환경을 구축하여 재현하고, 재현한 보안 위협을 효과적으로 탐지하기 위해 S7CommPlus 통신 프로토콜의 통신 패킷을 대상으로 인경신경망 알고리즘을 활용한 기계학습기반의 제어명령 재전송 공격 탐지 방안을 제안한다.

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