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제어시스템 보안을 위한 whitelist 기반 이상징후 탐지 기법
Whitelist-Based Anomaly Detection for Industrial Control System Security 원문보기

한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스, v.38B no.8, 2013년, pp.641 - 653  

유형욱 (아주대학교 컴퓨터공학과) ,  윤정한 (한국전자통신연구원 부설연구소) ,  손태식 (아주대학교 정보컴퓨터공학과)

초록
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최근 제어시스템을 대상으로 한 사이버공격이 점차 고도화 지능화됨에 따라 기존 시그니처(signature) 기반 탐지 기법은 한계에 봉착하였고, 이에 제어시스템 환경에 적합한 화이트리스트(whitelist) 기반 보안 기법이 새롭게 주목받고 있다. 그러나 최근 개발되고 있는 화이트리스트 기법들은 어플리케이션 레벨에서 한정적으로 사용되고 있으며, 무엇보다 블랙리스트(blacklist) 기반 보안 기법과 달리 이상 징후 유형에 대한 구체적 정보 제공이 불가능하다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 제어시스템에서 발생할 수 있는 이상 징후 유형들을 분류하고, 네트워크 레벨에서의 화이트리스트를 통해 이상 징후를 탐지할 수 있는 모델을 제시한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recent cyber attacks targeting control systems are getting sophisticated and intelligent notoriously. As the existing signature based detection techniques faced with their limitations, a whitelist model with security techniques is getting attention again. However, techniques that are being developed...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
스마트그리드의 제어시스템은 어떻게 사용되는가? 하지만 최근의 제어시스템은 정보통신 기술을 접목하여 네트워크를 통한 원격제어 및 자동제어가 일반화 되고 있다. 특히 스마트그리드의 제어시스템은 IT 네트워크를 통한 데이터 통신을 중추적인 기술로 적용하여 자동화 변전소 등의 제어에 사용한다. 이와 같은 제어시스템의 발전은 효율성 측면에서 많은 이점을 가지고 있지만, 보안적인 측면에서 보았을 때 과거에 비해 많은 취약점을 내포하게 되었다.
화이트리스트 보안 기법은 어떠한 환경에서 효과적인가? 화이트리스트 보안 기법은 시스템의 정상 행동을 화이트리스트로 정의하고 이에 반하는 모든 행위를 제한하는 방법으로 보안성은 매우 높지만 오경보(false alarm)율이 높아 일반적인 IT 시스템에서는 사용이 제한되어 왔다. 하지만 제어시스템 환경에서는 시스템 동작 패턴 또는 네트워크 통신 트래픽이 규칙적이기 때문에 화이트리스트 기법의 적용이 효과적일 수 있으며, 국내외 관련 벤더들은 이미 화이트리스트 기반 보안 제품들을 출시하고 있다.
과거의 제어시스템은 어떠한 환경에 설치 및 운영되었는가? 과거의 제어시스템은 외부 네트워크와 분리되어 한정된 소수의 사람만이 접근할 수 있는 환경에 설치 및 운영되었다. 하지만 최근의 제어시스템은 정보통신 기술을 접목하여 네트워크를 통한 원격제어 및 자동제어가 일반화 되고 있다.
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참고문헌 (12)

  1. A. Ginter, "An analysis of Whitelisting security solutions and their applicability in control systems," in SCADA Security Sci. Symp. (S4) 2010, Miami, U.S.A., Jan. 2010. 

  2. J. Yoon, W. Kim, and J. Seo, "Study on Technology Requirement using the Technological Trend of Security Products concerning Industrial Control System," J. Korea Inst. Inform. Security Crytology, vol. 22, no. 5, pp. 22-26, Aug. 2012. 

  3. B. Zhu, A. Joseph, and S. Sastry, "A taxonomy of cyber attacks on SCADA systems," in Proc. IEEE Int. Conf. Internet Things (iThings/CPSCom), pp. 308-388, Dalian, China, Oct. 2011. 

  4. I. N. Fovino, A. Coletta, and M. Masera, "Taxonomy of security solutions for the SCADA sector," ESCoRTS, Deliverable D22, Mar. 2010. 

  5. D.-J. Kang, J.-J. Lee, S.-J. Kim, and J.-H. Park, "Analysis on cyber threats to SCADA systems," in Proc. IEEE Transmission Distribution Conf. Expo.: Asia Pacific, pp. 1-4, Seoul, Korea, Oct. 2009. 

  6. M. Franz, "ICCP exposed: assessing the attack surface of the utility stack," in SCADA Security Sci. Symp. (S4), Miami, U.S.A., Jan. 2007. 

  7. Y. J. Won, "Fault detection, diagnosis, and prediction for IP-based industrial control networks," Ph.D. dissertation, Dept. Elect. Comput. Eng., Postech, Korea, Nov. 2009. 

  8. U.S. Homeland Security, "Common cybersecurity vulnerabilities in industrial control," Nat. Cyber Security Division, Control Syst. Security Program, May 2011. 

  9. IEC, "IEC 62351 part1 : communication network and system security - introduction to security issues," IEC TS 62351-1, May 2007. 

  10. Digital Bond, Quickdraw SCADA IDS, Retrieved June, 26, 2013, from http://www.digitalbond.com/tools/quickdraw/. 

  11. M. Jang, G. Lee, S. Kim, B.-G. Min, W.-N. Kim, and J. Seo, "Testing vulnerabilities of DNP3," J. Security Eng., vol. 7, no. 1, Feb. 2010. 

  12. X. Li, X. Liang, R. Lu, X. Shen, X. Lin, and H. Zhu, "Securing smart grid: cyber attacks," IEEE Commun. Mag., vol. 50, no. 8, pp. 38-45, Aug. 2012. 

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