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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 527 - 545 (19page)
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본 연구에서는 조직화된 공격 주체가 수행하는 APT 공격을 효과적으로 탐지하기 위하여, 공격체인을 구성하여 공격을 탐지하는 시스템을 구축하였다. 공격체인 기반 APT 공격 탐지 시스템은 다양한 호스트 및 네트워크 모니터링 도구에서 생성하는 이벤트를 수집하고 저장하는 ‘이벤트 수집 및 저장부’, 이벤트로부터 MITRE ATT&CK<SUP>®</SUP>에 정의된 공격기술 수준의 단위공격을 탐지하는 ‘단위공격 탐지부’, 단위공격으로 생성된 이벤트로부터 Provenance Graph 기반의 인과관계 분석을 수행하여 공격체인을 구성하는 ‘공격체인 구성부’로 구성하였다. 시스템을 검증하기 위하여 테스트베드를 구축하고 MITRE ATT&CK Evaluation 프로그램에서 제공하는 모의공격 시나리오를 수행하였다. 실험 결과 모의공격 시나리오에 대해 공격체인이 효과적으로 구성되는 것을 확인하였다. 본 연구에서 구현한 시스템을 이용하면, 공격을 단편적인 부분으로 이해하기보다 공격의 진행 흐름 관점에서 이해하고 대응할 수 있을 것이다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 공격체인 기반 APT 탐지 시스템
IV. 시스템 구축
V. 시스템 검증을 위한 실험
VI. 실험 결과
VII. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (50)
참고문헌 신청
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Michaell Gordon, Jordan Eikenberry, Anthony Eden, Jeffrey Perkins, Malavika Samak, Henny Sipma and Martin Rinard, “ClearScope: Full stack provenance graph generation for transparent computing on mobile devices,” AFRL-RY-WP-TR-2020-0013, Massachusetts Institute of Technology, Jul. 2020
Josyula Rao, Yan Chen, R. Sekar, Venkat Venkatakrishnan, “Mitigating advanced and persistent threat (APT) damage by reasoning with provenance in large enterprise network (MARPLE) Program,” AFRL-RY-WP-TR-2019-0285, International Business Machines Corporation, Jan. 2020
Ryan Wright, Alan Fern, Anthony Williams, James Cheney, Ghita Berrada and Sid Ahmed Benabderrahmane, “A diagnostics approach for persistence threat detection (ADAPT),” AFRL-RY-WP-TR-2019-0140, Galois, Inc., Nov. 2019
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