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조우연 (아주대학교) 김명종 (아주대학교) 박근호 (아주대학교) 홍만표 (아주대학교) 곽진 (아주대학교) 손태식 (아주대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제27권 제1호
발행연도
2017.2
수록면
25 - 38 (14page)

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국가 주요 기반 시설을 포함하여 보안사고 발생 시 심각한 피해를 발생시킬 수 있는 산업 제어시스템의 특성에 의해 세계적으로 많은 보안 침해 사고가 발생하고 있다. 따라서 산업 제어시스템 네트워크에 오가는 트래픽은 감시되고, 분석되어 공격을 사전에 파악하거나 사고 이후 재빠른 대응을 수행할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 제어시스템 프로토콜인 DNP3를 대상으로 모든 공격의 가능성을 갖는 트래픽들을 대상으로 합리적인 의심이 가능하도록 네트워크 포렌식 관점에서 시각화를 연구를 수행해 정상행위기반 룰을 정의하고 시각화 요구사항을 도출했다. 이를 기반으로 제어시스템 네트워크상에 캡처된 패킷 파일을 대상으로 DDoS와 같은 급작스런 네트워크 트래픽의 변화를 일으키는 경우 혹은 정상행위를 위반한 공격이 탐지 가능한 시각화 도구를 개발했고, 디지털본드 패킷과 같이 치명적인 공격이 포함된 네트워크상에서 성공적으로 비정상행위 탐지를 수행하였다.
#Industrial Control System #Industrial IoT #Visualization #Network Forensics #DNP3

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. DNP3 정상행위 분석
Ⅳ. 제안하는 DNP3 시각화 기반 포렌식
Ⅴ. 제어시스템 네트워크 시각화 방안 검증
Ⅵ. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
ICS-CERT, “ICS-CERT Monitor November-December 2015”, Nov, 2016. ICS Security Summit, What’s the DFIRe nce for ICS?, https://www.sans.org/event-downloads/42402/agenda.pdf, p.4, Fe b. 2016 IEEE Power and Energy Society, IEEE Standard for Electric Power Systems Communications.Distributed Network Protocol (DNP3), 2012 NETRESEC, NetworkMiner, http://www.netresec.com/?page=NetworkMiner, 2016. FireEye, Industrial Control Systems Health Check, https://www.fireeye.com/services/mandiant-industrial-control-system-gap-assessment.html, 2016.

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