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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,862 - 1,872 (11page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.11.1862
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측면이동(Lateral Movement)은 사이버 킬체인(Cyber Kill Chain) 단계 중 하나로 공격자가 초기 침투 이후 장악하는 대상을 늘려 나가는 과정이다. 공격자는 측면이동을 반복하여 점차적으로 활동 범위를 넓혀 나가 최종 목표물로 도달할 수 있기 때문에 측면이동을 탐지하여 공격자의 공격을 중간에 차단하면 공격자의 목적 달성을 제지할 수 있다. 하지만 공격자는 자신의 공격이 탐지되지 않기 위해 고도화된 공격 방법을 통해 은밀하게 공격을 수행하기 때문에 이러한 공격자의 행위를 탐지하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 대용량 인증 로그를 활용하여 공격자의 측면이동을 탐지하는 방안을 제시하며, 출발지 계정, 도착지 계정, 출발지 컴퓨터, 도착지 컴퓨터, 로그인 시각 정보를 활용하여 로그인 경로들의 평범도 지수를 산출하고 비정상적인 로그인을 식별하여 잠재적인 공격자의 측면이동을 탐지한다. 공개 데이터 셋인 로스 알라모스 연구소(Los Alamos National Laboratory) 데이터 셋을 대상으로 본 연구에서 제안하는 방법을 적용하여 실험하였으며, 1-홉(1-hop) 경로 분석의 경우 TPR은 98.66%, FPR은 0.74%, 정확도는 99.26%의 성능 수치를 기록하여 본 연구에서 제시하는 방법을 실제 데이터에 적용하였을 때 효과적이었음을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 인증 로그를 활용한 측면이동 (Lateral Movement) 탐지
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 토의 및 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
https://www.lockheedmartin.com/en-us/capabilities/cyber/cyber-kill-chain.html
G. M. Lee, et al., “The classification model of fileless cyber attacks,” J. KIISE, vol. 47, no. 5, pp. 454-465, 2020.
Q. Liu, et al., “Latte: Large-scale lateral movement detection,” IEEE MILCOM 2018, Los Angeles, CA, USA, Oct. 2018.
R. Basagoiti, et al., “Clustering of windows security events by means of frequent pattern mining,” Computat. Intell. Secur. Info. Syst., pp. 19-27, Springer, Berlin, Heidelberg, 2009.
H. Siadati and N. Memon, “Detecting structurally anomalous logins within enterprise networks,” in Proc. CCS’17, pp. 1273-1284, Dallas, TX, USA, Oct.-Nov. 2017.
G. M. Lee, et al., “The classification model of fileless cyber attacks,” J. KIISE, vol. 47, no. 5, pp. 454-465, 2020.
Q. Liu, et al., “Latte: Large-scale lateral movement detection,” IEEE MILCOM 2018, Los Angeles, CA, USA, Oct. 2018.
R. Basagoiti, et al., “Clustering of windows security events by means of frequent pattern mining,” Computat. Intell. Secur. Info. Syst., pp. 19-27, Springer, Berlin, Heidelberg, 2009.
H. Siadati and N. Memon, “Detecting structurally anomalous logins within enterprise networks,” in Proc. CCS’17, pp. 1273-1284, Dallas, TX, USA, Oct.-Nov. 2017.
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