[논문]정책 기반의 프레임워크에서의 보안 시스템 모델링 및 시뮬레이션

이원영; 조대호

문제 정의

PEP는 에이전트로서 장치 안에서 동작하거나, 응용의 형태로 존재할 수도 있다. 또한 정책을 수행한 결과나 PEP내의 동 적인 정보들을 PDP에 보고한다.
본 논문에서는 여러 보안 시스템 모델들이 사용할 수 있는 취약성 정보들을 집약시킴으로 써 보안 시스템간의 정보 공유를 쉽게 할 수 있는 SVDB를 구축하였다. 또한 IETF 정책 프레임워크에 적용할 수 있는 기초적인 환경을 만들고 SVDB를 활용하여 정책 프레임워크에 적용할 수 있는 보안 규칙을 유도하여 적용하였다.
그리고 침입 차단 시스템과 침입 탐지 시스템이 사용할 수 있는 패킷 정보를 기술한다. 일반적인 패킷내의 정보뿐만 아니라 패킷에 대한 규칙을 적용할 때 정확성과 효율성을 높일 수 있는 정보를 기술한다.

제안 방법

그리고 취약점 스캐너와 같이 내부의 취약점 정보 리스트를 가지고 대상 시스템을 점검 하는 도구를 위해 취약한 시스템과 소프트웨어 및 버전을 기술한다[12]. 그리고 침입 차단 시스템과 침입 탐지 시스템이 사용할 수 있는 패킷 정보를 기술한다. 일반적인 패킷내의 정보뿐만 아니라 패킷에 대한 규칙을 적용할 때 정확성과 효율성을 높일 수 있는 정보를 기술한다.
본 논문에서는 여러 보안 시스템 모델들이 사용할 수 있는 취약성 정보들을 집약시킴으로 써 보안 시스템간의 정보 공유를 쉽게 할 수 있는 SVDB를 구축하였다. 또한 IETF 정책 프레임워크에 적용할 수 있는 기초적인 환경을 만들고 SVDB를 활용하여 정책 프레임워크에 적용할 수 있는 보안 규칙을 유도하여 적용하였다. 정책 기반의 프레임워크에서 보안 시뮬레이션을 수행함으로써 적용될 보안 정책이 기대되는 대로 동작하는지 검증할 수 있는 환경 을 제공할 수 있고 나아가 현재 네트워크 인프 라에 맞게 최적화 할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 취약성 데이터베이스 보안 정 책을 유도하고 침입 탐지 시스템의 침입 대응 으로부터 대응 정책을 생산하여 이 정책을 정 책 기반 네트워크에 적용한다.<그림 2>는 관 리자와 SVDB 및 침입 탐지 시스템의 대응에 의한 정책 설정을 나타내고 있다.
Rule Induction : 규칙 유도를 위해서 필요한 정보를 DB에서 가져온다. 분류 알고리즘을 거쳐 결정 트리를 구성하고 결정 트리에서 규칙 형태로 변환한다.
네트워크의 속도가 급속하게 증가하고 발전 하는 상황에서 많은 양의 데이터를 처리해야 하는 전체 네트워크 인프라를 직접 사용하여 성능을 평가하는 것은 효율적이지 못하다[3]. 이를 위하여 DEVS (Discrete EVent system Specification) 방법론에 의거한 시뮬레이션 모델을 구축하고, 이러한 모델들을 사용하여 시 뮬레이션 환경을 구축할 것이다. 또한 본 논문에서는 취약점 데이터베이스를 이용한 보안 정책의 유도와 이 정책을 정책 기반 프레임워크에 적용하는 시뮬레이션을 수행할 것이다.
또한 본 논문에서는 취약점 데이터베이스를 이용한 보안 정책의 유도와 이 정책을 정책 기반 프레임워크에 적용하는 시뮬레이션을 수행할 것이다. 이를 위하여 본 연구진은 여러 보안 시스템 모델 들이 사용할 수 있는 취약점 정보들을 집약시킴으로써 보안 시스템 간의 정보 공유를 쉽게 할 수 있는 SVDB (Simulation based Vulnerability Data Base)를 구축하고, 보안 정 책의 유도와 이 정책의 정책 기반 프레임워크 에 적용을 위한 인터페이스를 설계하고 이를 구현하였다. 정책 기반 프레임워크에서 취약점 데이터베이스를 이용한 정책 유도와 적용을 검 증하기 위해 서비스 거부 공격 (Denial of Service) 공격과 Probing 공격을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다.
이를 위하여 본 연구진은 여러 보안 시스템 모델 들이 사용할 수 있는 취약점 정보들을 집약시킴으로써 보안 시스템 간의 정보 공유를 쉽게 할 수 있는 SVDB (Simulation based Vulnerability Data Base)를 구축하고, 보안 정 책의 유도와 이 정책의 정책 기반 프레임워크 에 적용을 위한 인터페이스를 설계하고 이를 구현하였다. 정책 기반 프레임워크에서 취약점 데이터베이스를 이용한 정책 유도와 적용을 검 증하기 위해 서비스 거부 공격 (Denial of Service) 공격과 Probing 공격을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다.
<그림 5>는 위의 jolt2에 대한 규칙을 객체 로 나타낸 것이다. 패킷 크기나 IP 프래그 비트와 필터 액션을 나타내기 위하여 PCIMe 클래스를 상속하여 나타내었다. 이렇게 객체 형식 으로 변형된 규칙은 정책 기반 프레임워크의 정책 검증 과정을 거쳐 네트워크에 적용된다.

이론/모형

데이터 베이스에서 규칙을 유도하기 위하여 데이터 마이닝 분류 알고리즘의 하나인 ID3 알고리즘을 이용하였다. ID3 알고리즘은 훈련 집합(training set)으로부터 정보 획득량 (information gain)을 측정하여 루트 노드를 결 정하고, 다시 재귀호줄을 통하여 결정 트리를 구축하는 하향식 (top-down) 방법을 사용하는 .
본 논문에서는 네트워크 영역의 정책 분배와 설정에 사용되는 표준인 IETF (Internet Engineering Task Force) 정책 프레임워크을 적용한다. 정책 프레임워크는<그림 1>과 같이 네 개의 요소로 이루어져 있다[4-6].
IETF에서는 규칙 기반 정책 표현을 선택하여 표준화를 진행하였다. 정책 정보를 표현하기 위한 방법으로는 IETF와 DMTF (Desktop Management Task Force) 에서 제시된 PCIM (Policy Core Information Model)을 사용한다. PCIMe 정책 정보 모델을 표현하기 위한 객체 지향 정보 모델이다[7, 8].

후속연구

이를 위하여 DEVS (Discrete EVent system Specification) 방법론에 의거한 시뮬레이션 모델을 구축하고, 이러한 모델들을 사용하여 시 뮬레이션 환경을 구축할 것이다. 또한 본 논문에서는 취약점 데이터베이스를 이용한 보안 정책의 유도와 이 정책을 정책 기반 프레임워크에 적용하는 시뮬레이션을 수행할 것이다. 이를 위하여 본 연구진은 여러 보안 시스템 모델 들이 사용할 수 있는 취약점 정보들을 집약시킴으로써 보안 시스템 간의 정보 공유를 쉽게 할 수 있는 SVDB (Simulation based Vulnerability Data Base)를 구축하고, 보안 정 책의 유도와 이 정책의 정책 기반 프레임워크 에 적용을 위한 인터페이스를 설계하고 이를 구현하였다.
또한 IETF 정책 프레임워크에 적용할 수 있는 기초적인 환경을 만들고 SVDB를 활용하여 정책 프레임워크에 적용할 수 있는 보안 규칙을 유도하여 적용하였다. 정책 기반의 프레임워크에서 보안 시뮬레이션을 수행함으로써 적용될 보안 정책이 기대되는 대로 동작하는지 검증할 수 있는 환경 을 제공할 수 있고 나아가 현재 네트워크 인프 라에 맞게 최적화 할 수 있을 것이다.
향후 과제로는 다양한 유형의 침입에 대한 시뮬레이션의 수행과 사용자의 입력으로 정책을 검증할 수 있는 환경을 위한 사용자 인터페 이스 개발이 이루어질 것이다.

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