IoT 봇넷 악성코드 기반 침해사고 흔적 수집 방법
Intrusion Artifact Acquisition Method based on IoT Botnet Malware
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초록
IoT와 모바일 기기 사용이 급격히 증가하면서 IoT 기기를 대상으로 한 사이버 범죄 역시 늘어나고 있다. IoT 기기 중 Wireless AP(Access Point)를 사용할 경우 자체 보안 취약성으로 인해 패킷이 외부로 노출되거나 Bot과 같은악성코드에 손쉽게 감염되어 DDoS 공격 트래픽을 유발하는 등의 문제점이 발견되고 있다. 이에 본 연구에서는 최근급증하는 IoT 기기 대상 사이버 공격에 능동적으로 대응하기 위해 공공분야 시장 점유율이 높은 IoT 기기를 대상으로침해사고 흔적을 수집하고, 침해사고 분석 데이터의 유효성을 향상시키기 위한 방법을 제시하였다. 구체적으로, 샘플IoT 악성코드를 대상으로 동작 재현을 통해 취약점 발생 요인을 파악한 후 침해 시스템 내 주요 침해사고 흔적 데이터를 획득하고 분석하는 방법을 제시하였다. 이에 따라 대단위 IoT 기기를 대상으로 한 침해사고 발생시 이에 효율적으로대응할 수 있는 체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
With the rapid increase in the use of IoT and mobile devices, cyber criminals targeting IoT devices are also on the rise. Among IoT devices, when using a wireless access point (AP), problems such as packets being exposed to the outside due to their own security vulnerabilities or easily infected with malicious codes such as bots, causing DDoS attack traffic, are being discovered. Therefore, in this study, in order to actively respond to cyber attacks targeting IoT devices that are rapidly increasing in recent years, we proposed a method to collect traces of intrusion incidents artifacts from IoT devices, and to improve the validity of intrusion analysis data. Specifically, we presented a method to acquire and analyze digital forensics artifacts in the compromised system after identifying the causes of vulnerabilities by reproducing the behavior of the sample IoT malware. Accordingly, it is expected that it will be possible to establish a system that can efficiently detect intrusion incidents on targeting large-scale IoT devices.
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