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에너지 기반보호시설의 보안관제 방안에 관한 연구
A study on the managed security services(MSS) method for energy-based SCADA Systems 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.25 no.2, 2015년, pp.279 - 292  

장정우 (고려대학교 정보보호대학원) ,  김우석 (고려대학교 정보보호대학원) ,  윤지원 (고려대학교 정보보호대학원)

초록
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본 연구에서는 에너지 기반보호시설 내부에서 발생 가능한 악성코드를 효과적으로 탐지 할 수 있는 네트워크 보안관제 모델을 제안하였고, 제어시스템 운영환경과 유사한 네트워크 환경에서 취득된 데이터를 상세 분석하여 보안관제시스템에 적용 가능한 탐지요소 개발과 보안관제 방안을 제시하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안된 네트워크 보안관제 모델이 효과적으로 이상 트래픽을 탐지 가능함을 실증하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, we propose an effective network managed security services model that can detect a presence of potential malicious codes inside the energy-based SCADA Systems. Especially, by analyzing the data obtained in the same environment of SCADA Systems, we develop detection factors to applicabl...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 무엇보다 제어시스템은 무중단과 상시적인 가용성을 최우선으로 확보해야 한다는 측면에서, 향후 신규 제작·도입되는 설비에 대해서는 화이트리스트 탐지방법의 시스템 적용 가능성이 충분하리라 판단되지만, 현재 운영중인 에너지 기반보호시설에서는 직접 적용하기 어렵다는 실무적인 판단하에 본 논문에서는 화이트리스트 탐지방법에 대한 실증을 별도로 다루지 않았다.
  • 현장 필드장치에 대한 실제 제어명령 실행 시 제어시스템 운전 및 가용성에 큰 영향을 미칠 수 있는 중요 제어명령을 분류하여, 침입탐지시스템에서 중요 제어명령에 대한 실행이나 위·변조를 실시간 탐지할 수 있는 시그니쳐기반 탐지룰 개발 방향성 제시를 목표로 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
이상행위기반 탐지방법의 장점은 무엇인가? 이상행위기반 탐지방법은 네트워크상의 트래픽이나 시스템 자원의 사용이 정상적인 범주를 벗어나는 경우를 탐지하는 방법론이다. 이 방법은 제로데이 공격(zero-day attack)과 같은 알려지지 않은 취약점을 이용한 공격이나 정보보호시스템을 우회하여 탐지되지 않는 지능적이고 새로운 공격까지도 탐지 할 수 있는 장점이 있다.
화이트리스트 탐지방법은 무엇인가? 화이트리스트 탐지방법은 제어시스템에서 발생되는 모든 행위를 화이트리스트의 프로파일로 정의하고 정의된 서비스 외 모든 행위를 제한하는 방법으로 제어시스템의 가장 이상적인 탐지방법으로 연구되고 있다.
제어시스템에서 발생 가능한 사이버 위협을 탐지하기 위한 방법은 어떻게 구분할 수 있는가? 일반적으로 제어시스템에서 발생 가능한 사이버 위협을 탐지하기 위한 방법에는 이상행위기반 탐지(anomaly detection)와 시그니쳐기반 탐지(misuse detection) 그리고 화이트리스트기반 탐지 등으로 크게 구분할 수 있다[4],[5],[6].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (11)

  1. Dong-hwi Lee, Kyong-ho Choi, "A Study of an Anomalous Event Detection using White-List on Control Networks," Convergence security journal, 12(4), pp. 78-84, Sep. 2012. 

  2. Pauline Koh, Hwa-jae Choi, Se-ryoung Kim, Hyuk-min Kwon, Huy-kang Kim, "Intrusion Detection Methodology for SCADA system environment based on traffic self-similarity property," Journal of the Korean Institute of Information Security and Cryptology, 22(2), pp. 267-281, Apr. 2012. 

  3. K. Stouffer, J. Falco, and K. Kent, "Guide to supervisory control and data acquisition (SCADA) and industrial control systems security," Recommendations of the National Institute of Standards and Technology, pp. 498-506, Sep. 2006. 

  4. D. Yang, A. Usynin, and J. Hines, "Anomaly-based intrusion detection for SCADA systems," 5th International Topical Meeting on Nuclear Plant Instrumentation Controls and Human Machine Interface Technology, Nov. 2006. 

  5. R. Ramos, R. Barbosa, and A. Pras, "Intrusion detection in SCADA networks," Mechanisms for Autonomous Management of Networks and Services, LNCS 6155, pp. 163-166, 2010. 

  6. A. Carcano, I.N. Fovino, M. Masera, and Alberto Trombetta, "State-based network intrusion detection systems for SCADA protocols: a proof of concept," Critical Information Infrastructures Security, LNCS 6027, pp. 138-150, 2010. 

  7. Wan-jib Kim, Huy-kang Kim, Kyung-ho Lee, Heung-youll Youm, "Risk Analysis and Monitoring Model of Urban SCADA Network Infrastructure," Journal of the Korean Institute of Information Security and Cryptology, 21(6), pp. 67-81, Dec. 2011. 

  8. Homeland Security, ICS-CERT Year in Review, 2013 

  9. NCSC, MSIP, KCC, MOSPA, 2013 White Paper on National Intelligence, pp. 99-102, 2013 

  10. NCSC, The security guidelines for SCADA systems in national infrastructure, Apr. 2010 

  11. US Department of Commerce, NIST Special Publication 800-82, Guide to Industrial Control Systems(ICS) Security, June 2013 

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