[논문]디지털트윈 기반의 스마트공장에서 랜섬웨어 공격과 피해 분석을 위한 정보보안 실습콘텐츠 시나리오 개발

남수만; 이승민; 박영선

doi:10.13089/jkiisc.2021.31.5.1001

디지털트윈 기반의 스마트공장에서 랜섬웨어 공격과 피해 분석을 위한 정보보안 실습콘텐츠 시나리오 개발
Development of Information Security Practice Contents for Ransomware Attacks in Digital Twin-Based Smart Factories 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.31 no.5, 2021년, pp.1001 - 1010

남수만 (두두아이티) , 이승민 (두두아이티) , 박영선 (두두아이티)

초록
AI-Helper

스마트공장은 운영 기술에 최신 정보 기술이 융합된 복합 체계이다. 스마트공장은 복합 기술의 융합으로 기존 공장에 비해 제조 능력 향상, 맞춤형 생산, 자원 절감 등을 목표로 두고 있다. 이처럼 스마트공장은 개방된 환경으로 공장의 효율성을 증가시킬 수 있음에도, 기존 정보 기술의 취약점이 그대로 전이되어 공장의 보안 수준은 낮다. 게다가 스마트공장의 보안 전문가의 부재로 피해 발생 시 업무연속성계획의 대응 및 복구가 미흡한 실정이다. 상기 문제에 대응하기 위해, 우리는 실제와 유사한 디지털트윈 기반의 스마트공장에서 랜섬웨어 공격을 발생 시켜 피해를 분석하는 정보보안 실습 콘텐츠를 제안한다. 우리의 정보보안 콘텐츠에서는 디지털트윈의 실습 환경 구축을 위해 물리적 기기들을 가상 머신 또는 시뮬레이션 모델로 전환하는 기술을 소개한다. 이 콘텐츠는 구현된 디지털트윈에서 정해진 시나리오에 따라 두 가지 유형의 랜섬웨어 공격을 발생한다. 이 발생된 공격이 성공적으로 완료될 경우 23대의 가상 요소 중 최소 8대와 5대에서 각각 피해를 본다. 그리하여 우리의 제안 콘텐츠는 가상세계의 스마트공장에서 두 가지 유형의 랜섬웨어를 발생시켜 이의 피해를 직접 확인한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Smart factories are complex systems which combine latest information technology (IT) with operation technology (OT). A smart factory aims to provide manufacturing capacity improvement, customized production, and resource reduction with these complex technologies. Although the smart factory is able to increase the efficiency through the technologies, the security level of the whole factory is low due to the vulnerability transfer from IT. In addition, the response and restoration of the business continuity plan are insufficient in case of damage due to the absence of factory security experts. The cope with the such problems, we propose an information security practice content for analyzing the damage by generating ransomware attacks in a digital twin-based smart factory similar to the real world. In our information security content, we introduce our conversion technique of physical devices into virtual machines or simulation models to build a practical environment for the digital twin. This content generates two types of the ransomware attacks according to a defined scenario in the digital twin. When the two generated attacks are successfully completed, at least 8 and 5 of the 23 virtual elements are take damage, respectively. Thus, our proposed content directly identifies the damage caused by the generation of two types of ransomware in the virtual world' smart factory.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Smart Factory Architecture
그림 Fig. 2. Technologies of Digital Twin using P2V and M&S.
그림 Fig. 3. A Digital Twin-based The Smart Factory Architecture
그림 Fig. 4. Our Digital Twin Conversion Technology
표 Table 1. Components of Proposed Digital Twin
표 Table 2. Tactics and Techniques
그림 Fig. 5. Ransomware Content Scenario #1
그림 Fig. 6. Ransomware Content Scenario #2
표 Table 3. Analysis Result of Damage

AI 본문요약
AI-Helper

제안 방법

그러므로 본 논문은 상기 연구들과 달리 P2V와 시뮬레이션 모델을 활용하여 스마트공장의 구성요소 들을 그대로 디지털트윈으로 구현하고, 거기서 두 유형의 랜섬웨어 공격을 시도하여 그 피해를 분석하는 정보보안 콘텐츠를 설계하고 개발하였다.
본 제안에서 디지털트윈으로 변환하기 위해서는 가상화 가능 요소와 불가능 요소로 구분하고, 가능한 요소는 P2V을 활용하고 불가능한 요소는 모델링 및 시뮬레이션을 활용한다. 그러므로 본 정보보안 콘텐츠는 디지털트윈 기반의 스마트공장에서 취약한 서버들을 통해 배포되는 랜섬웨어를 시도하고 그 피해를 분석한다.
그 결과 첫 번째 시나리오는 8개의 기기에서 피해가 있었고, 두 번째 시나리오는 5개의 기기에서 피해가 있었다. 그리므로, 제안 콘텐츠는 한 스마트공장을 디지털트윈으로 변환한 후 그 디지털트윈에서 랜섬웨어 공격을 시도하여 그 피해를 분석하는 콘텐츠이다. 향후 연구에서는 본 논문에서 제시한 랜섬웨어의 효율적인 방어 기법과 산업 제어 시스템을 위한 공격 프레임워크(칼데라 프레임워크)[33]를 사용하여 정보보안 콘텐츠를 확장할 것이다.
스마트공장을 디지털트윈으로 변환하기 위해서는 디지털트윈 변환 기술을 제안하였다. 변환 기술에서는 스마트공장의 구성요소 중 가상화가 가능한 요소들은 P2V를 사용하여 가상머신을 생성하고, 가상화가 불가능한 요소들은 DEVS 형식론으로 시뮬레이션 모델을 구현한다. 제안 콘텐츠는 변환된 디지털트윈에서 메일 서버와 웹서버를 이용하여 랜섬웨어가 네트워크 내부에 주입된다.
본 논문의 제안은 한 스마트공장을 디지털트윈으로 전환하여 두 가지 유형의 랜섬웨어 공격을 시도하는 정보보안 콘텐츠를 설계하고 개발한다. 스마트공장을 디지털트윈으로 변환하기 위해서는 디지털트윈 변환 기술을 제안하였다.
우리의 콘텐츠는 목표 공장을 디지털트윈으로 전환하여 랜섬웨어 공격에 따른 피해를 분석하는 정보보안 콘텐츠를 제안한다. 본 제안에서 디지털트윈으로 변환하기 위해서는 가상화 가능 요소와 불가능 요소로 구분하고, 가능한 요소는 P2V을 활용하고 불가능한 요소는 모델링 및 시뮬레이션을 활용한다. 그러므로 본 정보보안 콘텐츠는 디지털트윈 기반의 스마트공장에서 취약한 서버들을 통해 배포되는 랜섬웨어를 시도하고 그 피해를 분석한다.
본 논문의 제안은 한 스마트공장을 디지털트윈으로 전환하여 두 가지 유형의 랜섬웨어 공격을 시도하는 정보보안 콘텐츠를 설계하고 개발한다. 스마트공장을 디지털트윈으로 변환하기 위해서는 디지털트윈 변환 기술을 제안하였다. 변환 기술에서는 스마트공장의 구성요소 중 가상화가 가능한 요소들은 P2V를 사용하여 가상머신을 생성하고, 가상화가 불가능한 요소들은 DEVS 형식론으로 시뮬레이션 모델을 구현한다.
게다가 스마트공장의 모든 기기가 네트워크에 연결되어 접점 확대로 보안 취약성이 증가하고 있다. 우리의 콘텐츠는 목표 공장을 디지털트윈으로 전환하여 랜섬웨어 공격에 따른 피해를 분석하는 정보보안 콘텐츠를 제안한다. 본 제안에서 디지털트윈으로 변환하기 위해서는 가상화 가능 요소와 불가능 요소로 구분하고, 가능한 요소는 P2V을 활용하고 불가능한 요소는 모델링 및 시뮬레이션을 활용한다.
제안하는 정보보안 콘텐츠는 목표 공장을 디지털트윈으로 변환한 다음, [26]의 공격 콘텐츠 시나리오를 근거하여 MITRE ATT&CK을 활용한 소디노 키비의 두 가지 공격 유형을 도출했다.

대상 데이터

우리는 디지털트윈 기반 스마트공장에서 두 가지 유형의 랜섬웨어 공격하는 콘텐츠를 설계 및 개발하였다. 첫 번째에서는 외부 메일서비스의 첨부파일을 통한 공격이며, 두 번째에서는 내부 홈페이지에 게시된 악성파일을 통한 공격이다.

성능/효과

주입된 랜섬웨어는 응용시스템, 제어자동화, 현장자동화의 구성요소들에 침입하여 시스템을 파괴한다. 그 결과 첫 번째 시나리오는 8개의 기기에서 피해가 있었고, 두 번째 시나리오는 5개의 기기에서 피해가 있었다. 그리므로, 제안 콘텐츠는 한 스마트공장을 디지털트윈으로 변환한 후 그 디지털트윈에서 랜섬웨어 공격을 시도하여 그 피해를 분석하는 콘텐츠이다.

후속연구

그리므로, 제안 콘텐츠는 한 스마트공장을 디지털트윈으로 변환한 후 그 디지털트윈에서 랜섬웨어 공격을 시도하여 그 피해를 분석하는 콘텐츠이다. 향후 연구에서는 본 논문에서 제시한 랜섬웨어의 효율적인 방어 기법과 산업 제어 시스템을 위한 공격 프레임워크(칼데라 프레임워크)[33]를 사용하여 정보보안 콘텐츠를 확장할 것이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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