$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

실시간 분산 제어시스템 보안 원문보기

情報保護學會誌 = KIISC review, v.24 no.5, 2014년, pp.39 - 45  

신인철 (목포대학교 정보보호학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

최근, 에너지, 정보통신, 방위산업, 정부, 금융 등 국가기반시설(national critical infrastructures)들에 대한 사이버 보안 위협이 급격히 증가하고 있으며 이에 대응하기 위해 미국을 비롯한 주요 국가에서는 감시제어 및 데이터 취득 시스템(SCADA: Supervisory Control and Data Acquisition)에 대한 사이버 보안에 많은 노력을 기울이고 있다. 특히, 주요 국가 기반시설은 다양한 실시간 분산 제어시스템 및 네트워크를 통해 사이버 세계(cyber world)와 물리적 세계(physical world)를 연계한다. 하지만 이 같은 역동성(dynamic), 확장성(scalability), 다양성(diversity)으로 특징지어질수 있는 실시간 분산 제어시스템간의 상호연결과 연동을 통해 구성되는 해당시설은 기존의 보안기술 적용을 통해 보안성향상을 기대할 수 없다. 따라서 본고에서는 실시간 분산 제어시스템과 다양한 네트워크로 구성되는 기반시설들을 대상으로 하는 여러 가지 보안 위협 및 특징을 소개하고 이에 대응하기 위한 전략 및 연구기술 동향을 간략히 서술한다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 심층방어기법에서는 기능적 특성분석을 기반으로 상호 연동되는 기기 및 네트워크를 악성행위나 혹은 네트워크 침입으로부터 보호함으로써, 가용성 (availability), 감내 (tolerance) 및 생존성 (survivability)을 극대화함으로써 보호대상 제어시스템의 주요 기능 및 데이터들을 보호하는데 그 목적이 있다. 본 지에서는 실시간 분산 제어시스템을 위협하는 공격과 이에 대응하는 심층방어, 공격완화 및 복구기법들을 간략히 소개한다.
  • 하지만 역동성(dynamic), 확장성(scalability), 다양성(diversity)으로 특징지어질수 있는 실시간 분산 제어시스템간의 네트워크 상호연결과 연동을 통해 구성되는 해당시설은 기존의 보안기술 적용만으로 보안성향상을 기대할 수 없다. 본 지에서는 이 같은 실시간 분산 제어시스템의 특성 및 보안 위협을 나열하고 이를 극복하기 위한 대응 기술의 연구 방향에 대해 논의하였다.
  • 이를 극복하기 위해 많은 보안기술 연구가 수행되었으며, 심층방어(Defense-in-Depth)기법을 통한 네트워크 보호기법이 현재까지 제시되고 있다. 심층방어기법에서는 기능적 특성분석을 기반으로 상호 연동되는 기기 및 네트워크를 악성행위나 혹은 네트워크 침입으로부터 보호함으로써, 가용성 (availability), 감내 (tolerance) 및 생존성 (survivability)을 극대화함으로써 보호대상 제어시스템의 주요 기능 및 데이터들을 보호하는데 그 목적이 있다. 본 지에서는 실시간 분산 제어시스템을 위협하는 공격과 이에 대응하는 심층방어, 공격완화 및 복구기법들을 간략히 소개한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
국가기반시설을 구성하는 제어시스템은 어떤 시스템인가? 국가기반시설들은 다양한 제어시스템과 사이버시스템으로 구성되어 있다. 특히 제어시스템은 실시간에 즉각적으로 자료를 수집, 처리, 제어를 결정하여 수행하는 독립적인 실시간 시스템(센서, 액추에이터 및 원격단말기)들로써, 상호의존적으로 동작 가능하도록 지리적으로 넓은 지역에 분산되어 다양하고 복잡한 형태로 구성, 상호연계 및 연동을 통해 네트워크화(networked) 되는 실시간 분산 제어시스템이다. 기존 정보통신기술에서 사용되는 네트워크는 데이터 교환을 통한 통신을 주된 역할로 분류한다면, 실시간 제어 분산 제어시스템은 상태정보, 데이터, 제어신호, 통신 메시지 등의 흐름을 위한 통합 감시제어 및 데이터취득 시스템의 일부로 정의한다.
국가기반시설은 어떤 시설인가? 행정안전부에 따르면, 국가기반시설은 에너지·통신·교통·금융·의료·수도 등 국가기반체계의 보호를 위하여 계속적으로 관리할 필요가 있다고 인정되는 시설 중 다른 기반시설이나 체계 등에 미치는 연쇄효과, 둘 이상의 중앙행정기관의 공동대응 필요성, 재난이 발생하는 경우 국가안전 보장과 경제·사회에 미치는 피해규모 및 범위, 재난의발생가능성 또는 그 복구의 용이성을 고려하여 지정된 시설로 규정하고 있다. 하지만, 현재 국민의 생명과 재산, 경제에 막대한 영향을 미칠 수 있는 에너지(발전소 및 송ㆍ변전시설) 정보통신(주요 전산시스템) 교통수송(주요 철도, 공항, 복합 화물기지, 무역항, 고속ㆍ국도), 금융, 산업(방위산업체), 의료ㆍ보건(혈액원, 백신제조업체), 원자력(원자력발전소), 건설ㆍ환경 (소각 및 매립시설, 종말처리장), 식ㆍ용수(다목적댐, 정수장)시설 내 물리적 공간과 사이버 공간의 개별적인 운영으로 인하여, 재해 사각지대가 존재할 뿐 아니라 해당 국가기반시설을 대상으로 하는 사이버공격 발생 시 그 파급효과는 전쟁 이상의 재앙으로 이어질 수 있다.
제어시스템을 대상으로 하는 공격 유형은 어떻게 분류되는가? 제어시스템을 대상으로 하는 공격은 크게 5가지 형태로 분류된다. A1과 A3는 센서나 제어시스템으로부터의 정상적인 메시지가 아닌 부정확한 측정값, 시간, 전송기기 식별자 등을 포함 등의 조작된 임의 정보를 의미한다. A2와 A4는 서비스거부 공격이 발생 가능한 지점으로서 관련된 측정데이터를 제어 시스템에서 수신하지 못하거나 물리적 시스템에서 제어명령을 수신을 불가능 하도록 공격가능하다. A5의 경우 외부에서 작동기 등과 같이 외부에 설치된 물리 시스템에 직접적으로 공격 가능한 지점을 말한다. 많은 실험과 연구를 통해 보안 알고리즘만을 통해 이와 같은 물리적 사이버공격(physical cyber attack)들을 방어 하기는 불가능하다고 알려져 있으며, 이로 인해 복합적인 물리적 방호시스템 또한 요구되고 있다[11-15].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (20)

  1. J. Eisenhauer, P. Donnelly, M. Ellis, and M. O'Brien, "Roadmap to Secure Control Systems in the Energy Sector," Energetics Incorporated, sponsored by the U.S. Department of Energy and the U.S. Department of Homeland Security, January 2006. 

  2. U. S. G. A. Office, Critical infrastructure protection: Multiple efforts to secure control systems are under way, but challenges remain, Technical Report GAO-07-1036, Report to Congressional Requesters, 2007. 

  3. R. J. Turk, Cyber incidents involving control systems, Technical Report INL/EXT-05-00671,Idaho National Laboratory, October 2005. 

  4. L. Lamport, R. Shostak, and M. Pease, "The Byzantine Generals Problem," ACM Trans. Programming Languages and Systems 4(3), 382-401, July 1982. 

    상세보기 crossref

  5. J. Sykes, K. Koellner, W. Premerlani, B. Kasztenny, and M. Adamiak, "Synchrophasors: A primer and practical applications," Power Systems Conference: Advanced Metering, Protection, Control, Communication, and Distributed Resources, 2007. PSC 2007, pp.213-240, March 13-16, 2007. 

  6. S. Amin, A. Cardenas, and S. Sastry, "Safe and Secure Networked Control Systems Under Denial-of-Service Attacks," Hybrid Systems: Computation and Control, Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin/Heidelberg, 30, pp. 31-45, April 2009. 

  7. "The Smart Grid: An Introduction," prepared for the U.S. Department of Energy by Litos Strategic Communication under contract No. DE-AC26-04NT41817, Subtask 560.01.04, http://www.oe.energy.gov/DocumentsandMedia/DOE_SG_Book_Single_Pages.pdf(checked 9/21/2009). 

  8. IEEE 100, The Authoritative Dictionary of IEEE Standards Terms, Seventh Edition, IEEE, 2000. 

  9. M. Jamshidi, Large-Scale Systems, Series Volume 9, North-Holland Series in System Science and Engineering, Elsevier Science Publishing, Inc., pp. 103-104, 1983. 

  10. H. J. Reekie and R. J. McAdam, A Software Architecture Primer, Angophora Press, Sydney, Australia, 2006. 

  11. "Top 10 Vulnerabilities of Control Systems and their Associated Mitigations-2006," North American Electric Reliability Council, Control Systems Security Working Group, U.S. Department of Energy, National SCADA Test Bed Program, March 16, 2006. 

  12. K. Stouffer et al., "Guide to Industrial Control Systems (ICS) Security," National Institute of Standards and Technology, U.S. Dept. of Commerce, Special Publication 800-82, Draft, September 2008. 

  13. Common Cybersecurity Vulnerabilities Observed in Control System Assessments by the INLNSTB Program, INL/EXT-08-13979, Idaho National Laboratory, November 2008. 

  14. R. Kisner et al., Design Practices for Communications and Workstations in Highly Integrated Control Rooms, NUREG/CR-6991, September 2009. 

  15. L. Xie et al., "Data Mapping and the Prediction of Common Cause Failure Probability," IEEE Trans. on Reliability 54(2), June 2005. 

  16. J. C. Cunha et al., "A Study of Failure Models in Feedback Control Systems," The International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN), Goteborg, Sweden, 1-4 July 2001. 

  17. T. Fleury et al., "Towards a Taxonomy of Attacks Against Energy Control Systems," Proceedings of the IFIP International Conference on Critical Infrastructure Protection, March 2008. 

  18. P. Marti et al., "Jitter Compensation for Real-Time Control Systems," Real-Time Systems Symposium, 2001 (RTSS 2001) Proceedings, 22nd IEEE, Dec. 3-6, 2001. 

  19. P. Marti et al., "An Integrated Approach to Real-time Distributed Control Systems Over Fieldbuses," pp. 177-182 in 8th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, 2001 Proceedings, Vol. 1, 2001. 

  20. R. Kisner et al., Design Practices for Communications and Workstations in Highly Integrated Control Rooms, NUREG/CR-6991, September 2009. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로