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문제 정의
- 본 논문에서는 악성코드 침투 이후의 콜백 단계를 차단하기 위하여 아웃바운드 트래픽을 분석하고 신뢰도 기법을 반영하여 APT 공격을 탐지할 수 있는 방안에 대해 제안한다.
- 지식기반의 시그니처 방식으로는 악성코드의 패턴이 변형된 경우나 알려지지 않은 침입에 대해서는 탐지가 어려우며, 행위기반 탐지 방식은 새로운 공격 유형을 탐지할 수는 있지만 과도한 오탐(False Positive)이 발생할 수 있으며, 실시간 시스템으로 작동하기에는 시스템의 부하를 가중시킬 수 있다. 행위 기반의 신뢰 모형을 고려한 악성 트래픽 탐지에서는 오탐을 줄여 에러율을 낮추는 것을 목적으로 한다.
- 네트워크 행위 분석(NBA: Network Behavior Analysis)은 네트워크 트래픽의 구조와 특성의 패턴을 사용하여 가능한 공격과 기술적인 문제를 식별하고 데이터의 정보 보호에 미치는 영향을 최소화 하는 침입 탐지 기술이다[4]. 즉 네트워크 행동 분석 시스템은 트래픽의 행동 분석을 통해 네트워크 인프라 구조와 호스트에 대한 공격을 판별하는 것을 목적으로 한다.
- 시스템의 네트워크 상의 동일한 트래픽일지라도 어떠한 목적을 가진 시스템인지에 따라 에이전트의 특성에 따라 중요도를 다르게 설정하면 더욱 효율적인 평가모델을 구성할 수 있다는 전제로, 본 논문에서는 각 에이전트의 신뢰모델에서 작성하여 제시한 신뢰도에 추가적인 가중치를 부여하는 방법을 제안한다.
- 본 논문에서는 특정 타겟을 정하여 공격하는 APT 공격을 탐지하기 위해 네트워크의 트래픽의 흐름을 이용한 행위 분석 시스템에서, 이상 탐지를 위하여 동시에 작동하는 각 에이전트에도 신뢰도를 반영하는 기법을 제안하였다. 이는 보안 시스템의 과도한 비용을 줄임으로서 한정된 리소스를 가진 시스템의 부하를 줄여 더욱 효율적인 시스템을 구성할 수 있을 것이라 기대한다.
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