사이버 공격에 대한 방어 효과도 측정 방법에 관한 연구
Research on Method of Measurement of Effectiveness(MOEs) for Defense against Cyber-attacks
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초록
급변하는 첨단 IT기술의 발전에 따라 사이버 공격도 지능화, 고도화되는 등끊임없이 진화되고 있다. STUXNET, WormGPT 도구는 진화된 사이버 공격의대표적인 사례라고 볼 수 있다. 이러한 사이버 공격에 대한 해킹사건, 사고들을사전에 방어하여 피해를 방지하는것도 중요하지만, 이미 사이버 공격으로 피해가생겼더라도 재발생의 위험을 선제적으로 방지하는 예방적 활동도 매우 중요하다. 사이버 공격을 방어하기 위해서는 공격마다 적절한 방어 조치를 선정해야 하며, 공격마다 적절하지 않은 방어 조치는 의도치 않은 역효과를 발생시킬 수있으므로 사이버 공격에 적절한 방어 조치를 선정 방법이 필요하다. 본 논문은이러한 문제를 해결하기 위해 MITRE의 D3FEND와 ATT&CK 그리고 CVE, CVSS를 활용하여 방어 조치의 효과를 측정했다. 이를 통해 방어 조치의효과성을 자산별로 정량적으로 측정하는 방법을 제시한다.
Abstract
Cyberattacks are constantly evolving, becoming more sophisticated and advanced with the rapid development of advanced IT technologies. STUXNET and WormGPT tools can be seen as representative examples of evolved cyber attacks. It is important to prevent damage by preventing hacking incidents and accidents against these cyber attacks in advance, but preventive activities to prevent the risk of recurrence even if damage has already been caused by cyber attacks are also very important. In order to defend against cyber attacks, it is necessary to select appropriate defensive measures for each attack, and inappropriate defensive measures for each attack may have unintended adverse effects, so a method for selecting appropriate defensive measures for cyber attacks is needed. To solve this problem, this paper uses MITRE's D3FEND and ATT&CK, as well as CVE and CVSS to measure the effectiveness of defensive measures. This paper presents a method to quantitatively measure the effectiveness of defensive measures by asset.
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