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생성형 AI 기반 보안 대응 업무 활용

인공지능(AI)을 활용하면 보안 경보 분석 업무를 더 효율적이고 쉽게 만들 수 있습니다. 보안 경보 분석에서는 방대한 양의 데이터가 실시간으로 생성되며, 이를 일일이 사람이 분석하기에는 한계가 있습니다. AI 기술을 적용하면 경보 분석에서 발생하는 주요 문제를 해결하고 자동화할 수 있습니다.

다음은 AI를 통해 보안 경보 분석 업무를 쉽게 하는 몇 가지 방법입니다:

1. 이상 탐지(Anomaly Detection)

AI 기반 이상 탐지 알고리즘은 정상적인 활동 패턴을 학습하고 비정상적인 활동을 실시간으로 탐지할 수 있습니다. 머신러닝 모델을 사용하여 평소의 네트워크 트래픽과 행동을 학습한 후, 이와 다른 활동이 나타날 경우 자동으로 경보를 생성하거나 분석 팀에 알림을 보냅니다.

활용 기술:

  • 머신러닝 (예: SVM, 랜덤 포레스트)
  • 딥러닝 (예: RNN, LSTM)

2. 경보 우선순위 지정

보안 시스템에서는 수많은 경보가 발생하므로 모든 경보를 동일하게 처리하는 것은 비효율적입니다. AI를 통해 경보의 심각도와 우선순위를 자동으로 평가하여 중요한 경보를 먼저 처리할 수 있게 합니다. 이는 경보의 과거 기록, 발생 시간대, 공격 패턴 등을 바탕으로 이루어집니다.

활용 기술:

  • 자연어 처리(NLP)를 통한 로그 분석
  • 기계 학습 기반의 경보 분류 시스템

3. 오탐지 감소

AI를 활용해 오탐(false positive) 경보를 줄일 수 있습니다. 기계 학습 모델은 반복적인 학습을 통해 오탐 경보의 패턴을 인식하고 이러한 경보가 다시 발생할 때 우선순위를 낮추거나 무시할 수 있게 됩니다. 이렇게 하면 보안팀이 중요한 경보에 더 집중할 수 있게 됩니다.

활용 기술:

  • 오탐과 실제 경고 데이터 학습
  • 딥러닝을 통한 패턴 인식

4. 자동화된 위협 인텔리전스 통합

AI는 다양한 보안 위협 정보(Threat Intelligence) 소스에서 자동으로 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 위협에 대한 정보를 경보 분석에 통합하여 보다 정확하고 최신의 경보 분석이 가능해집니다.

활용 기술:

  • 위협 인텔리전스 플랫폼과의 API 연동
  • 빅데이터 분석

5. 보안 이벤트 상관관계 분석

여러 개의 보안 이벤트가 동시에 발생할 때, AI는 이를 상관관계 분석하여 서로 관련 있는 이벤트를 그룹화하거나 특정 공격 시나리오를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 개별적으로는 무해해 보이는 이벤트들이 합쳐져 큰 보안 위협을 의미할 수 있음을 탐지할 수 있습니다.

활용 기술:

  • 상관관계 분석 알고리즘
  • 그래프 분석 및 패턴 매칭

6. 자동 대응 시스템

AI가 경보를 분석하는 동시에 자동 대응을 수행하도록 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 의심스러운 활동이 탐지되면 AI가 자동으로 방화벽 규칙을 수정하거나 특정 사용자의 접근 권한을 일시적으로 제한할 수 있습니다.

활용 기술:

  • SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response) 플랫폼
  • 자동화된 정책 실행 엔진

AI 기반 보안 경보 분석 도입의 장점

  • 시간 절약: 반복적이고 수작업이 많은 분석 과정을 AI가 자동화하여 보안 팀의 시간을 절약.
  • 정확도 향상: AI는 더 많은 데이터를 빠르게 분석하여 사람보다 더 일관되게 정확한 분석을 수행.
  • 위협 대응 속도 향상: 실시간 분석 및 자동화된 대응을 통해 위협에 신속히 대처.

이와 같은 AI 활용을 통해 보안 경보 분석의 효율성을 크게 높일 수 있습니다

휘발성 네트워크 세션 정보 수집

해커에 의해 시스템을 공격 받게 되면 그 흔적이 남게 된다. 운영체제와 네트워크 트래픽에 남아 있는 공격자의 흔적이 무엇인지 살펴 보자. 공격 흔적을 찾기 위해서 특정 툴이나, 내장 명령, 스크립트 등을 이용해 시스템에서 정보를 추출 할 것이다. 정보 추출을 위해 필요한 옵션과 분석 시 도움되는 정보들을 살펴보자.

운영체제 메모리에 올라와 있는 정보나 네트워크 통신 정보들은 시간이 지나면 사라지는 정보다. 휘발성 정보가 무엇이고, 어떤 흔적이 남아 있는지 살펴보자.

  • 세션 정보 수집

시스템에 남아 있는 정보 중 네트워크 통신 정보는 연결이 종료되면 사라진다. 키로깅 프로그램이나 백도어 프로그램은 피해 시스템에서 수집한 정보를 전송 하기 위해 외부와 통신을 해야 한다. 외부와 통신하기 위해 피해 시스템에 설치된 악의적인 프로그램은 프로세스를 생성한다. 백도어가 사용하는 프로세스를 확인하면 사용되는 파일과 통신 대상 정보를 알아 낼 수 있다.

정보를 수집할 때는 시스템의 내장 명령이 조작되었을 가능성이 있기 때문에 점검에 사용할 실행 프로그램을 따로 준비하는 게 좋다.

시스템간에 연결된 통신을 세션이라고 부른다. 이 세션 정보를 수집하기 위해 ‘netstat.exe’ 명령을 이용한다. 명령 옵션은 다음과 같다.

-a: 모든 연결 및 수신 대기 포트를 표시합니다.
-o: 각 연결의 소유자 프로세스 ID를 표시합니다.
-n 주소 및 포트 번호를 숫자 형식으로 표시합니다.

‘ao’ 옵션과 함께 명령을 실행 시키면 다음과 같은 결과 화면이 출력 된다. 현재 시스템에서 연결된 모든 세션 정보가 화면에 출력된다.

그림 세션별 PID

확인된 전체 세션 목록을 점검하여 비정상 세션이나 사용하지 않는 세션을 추출하고, 해당되는 PID(프로세스ID)를 통해 의심되는 프로세스를 점검한다. 이 경우 순간적으로 통신을 맺고 바로 세션을 끊는 경우 확인이 어려울 수 있다.

일부 악성코드는 히든프로세스로 시스템에서 대기 하고 있다 일정 주기나 특정 조건에 의해 세션을 연결하여 통신을 시도하고, 통신이 완료되면 세션을 종료한다.

일회성으로 연결을 맺고 금방 사라지는 세션을 점검하기 위해 실시간 모니터링 프로그램을 이용한다. 실시간 프로세스 모니터링은 TCPVIew , Seem(구Ekinx)  프로그램을 이용하여 확인 할 수 있다. 자동스크립트를 이용해 주기적으로 세션 정보를 저장해 일괄 확인하는 방법도 가능하다.

GUI 기반의 모티터링 프로그램을 실행시키면 다음 그림처럼 현재 시스템에 형성된 세션 정보를 출력한다. 세션 정보는 1초마다 자동 업데이트 된다. 업데이트 주기는 사용자가 메뉴에서 변경 할 수 있다.

그림 실시간 프로세스 모니터툴

실시간 모니터링 프로그램을 이용하면 외부로 연결을 시도하거나 내부로 연결을 시도하는 IP 정보를 확인하여 연관된 프로세스를 추출 할 수 있다. 윈도우처럼 리눅스도 동일하게 확인 가능하다. 필요에 따라 옵션항목을 조절해 사용 할 수 있다.

리눅스 분석 시 유용한 프로그램을 추천한다. LSOF[1]라는 오픈 소스 프로그램이다.

프로그램을 실행 시키면 현재 프로세스들에 의해 열려진 세션과 사용 중인 파일을 확인 할 수 있다. 다음은 그림은 프로그램을 실행한 화면이다.


[1] https://ko.wikipedia.org/wiki/Lsof

그림 리눅스 프로세스별 세션

생성된 세션이 비정상이거나 시스템과 관련이 없을 경우 해당 프로세스에 대해 좀더 자세히 점검하고, 실제로 프로세스가 사용중인 파일에 대해 점검한다. 다음으로 세션을 유발 시킨 실행 파일을 확인하는 방법을 살펴보자.

  • 세션별 실행파일

윈도우 실행파일 별로 PID번호와 현재 연결 상태, Local&Remote IP, Port정보를 점검 한다. 프로세스정보와 함께 분석한다. 악성 코드에 의한 연결 인지 정상 통신인지 확인한다. 점검은 윈도우 내장 명령이 아닌 별도의 무료 프로그램을 이용해 점검 할 수 있다.

tcpvcon을 다운받아 윈도우 명령 창에서 다음과 같이 실행 한다.

tcpvcon -n /accepteula

프로그램을 실행시키면 아래처럼 실행 파일별 PID정보와 연결 상태 및 상세 정보를 확인 할 수 있다.

[TCP] jqs.exe
        PID:    2508
        State:  CLOSE_WAIT
        Local:  127.0.0.1:5152
        Remote: 127.0.0.1:1188

세션 정보를 수집하는 방법을 살펴 봤다. 이번에는 여러분이 수집한 통신 연결 정보와 상세 실행 파일 정보를 활용하는 방법을 살펴 보자.

침해사고 분석에 어떻게 활용될 수 있는지 다음 사례를 같이 살펴 보자.

  • 사례 분석

스팸 메일이 유포되었던 시스템을 분석했던 사례다.

침해가 발생한 시스템에서 특정 수신인을 대상으로 스팸 메일이 발송 되었다. 침해사고가 발생한 시스템이 중간 경유 시스템으로 이용되었는지 여부에 대한 분석을 진행 했다.

점검 대상 시스템은 윈도우 운영체제가 사용되고 있었다. 네트워크 방화벽에서 웹 서비스를 제외한 원격 접근은 불가능 하였다. 서비스 확인 시 웹 서비스 외 추가 서비스는 구동하지 않았다.

스팸 메일이 발송된 원인을 조사하기 위해 침입탐지시스템(Intrusion Detection System) 탐지 로그를 확인 하던 중 의심스런 통신 내역이 확인 되었다. 사용하지 않는 암호화 통신(SSL, Secure Sockets Layer)통신이 발생된 것이 확인 되었다. 상세 분석 시 점검 대상 시스템을 통해 해외 웹 메일 사이트에 접근 내역이 확인 됐다. HTTPS 통신을 통해 외부 웹 메일 서비스를 이용하였다.

프록시 설정이 의심되었고, 점검 결과 스팸 메일이 발송된 시스템을 거쳐 웹 메일 사이트에 접속하였고, 웹 서비스에서는 스팸 발송자를 해당 IP로 지목했던 것이다.

익명 웹 프록시 설정이 활성화 돼있을 경우 해당 시스템을 통해 타 사이트로 접근이 가능하게 되고, 이 경우 아래와 같은 구조로 중간(B Server)에서 중계 역할을 한다.

공격자 -> 중간 경유 서버(프록시서버) -> 웹 사이트

분석한 시스템은 중간 경우 서버에 해당 된다. 웹 사이트에는 공격자 IP가 아니라 중간 경유 서버 정보가 남는다. 참고로 익명 프록시 설정이 열리게 되면 해당 정보는 익명 프록시 서버 목록에 올라간다. 이 정보는 관리자가 의도하지 않은 피해를 유발할게 될 수 있다.

그림 익명 프록시 허용 서버 목록

스팸 발송 IP로 의심된 서버는 익명 프록시 허용으로 피해가 발생한 것이다. 자 그럼 프록시 서버로 이용된 사실을 어떻게 확인했는지 살펴 보자.

점검항목분석 결과
세션 정보다수의 웹 서비스 세션이 확인80번 출발지 포트 아웃바운드 연결불특정 다수 사용자가 경유를 통해 타 사이트로 접근
취약 경로 분석익명 프록시 접근 허용
로그점검제공하지 않는 서비스 로그 확인경유로 인한 외부 서비스 URL 제공 로그
표 점검 요약

세션 분석 결과 다수의 아웃바운드 통신이 확인 됐다. 다수의 FIN_WAIT_2 상태가 확인 됐다.

TCP    192.168.0.1:80      95.XXX.XXX.12:13502     FIN_WAIT_2
TCP    192.168.0.1:80      95.XXX.XXX.12:13506     FIN_WAIT_2
TCP    192.168.0.1:80      95.XXX.XXX.12:13512     FIN_WAIT_2
TCP    192.168.0.1:80      95.XXX.XXX.12:13534     FIN_WAIT_2
TCP    192.168.0.1:80      95.XXX.XXX.12:13541     FIN_WAIT_2
<중략>

FIN_WAIT_2 상태는 통신을 종료하는 과정에서 FIN 패킷을 전송하고 상대방에서 ACK를 수신하지 못해 기다리고 있는 상태를 의미 한다. 다음 그림에서 FIN을 보내고 두 번째 단계로 ACK와 FIN요청을 받아야 되는데 ACK 응답이 오지 않아 기다리고 있는 상태가 FIN_WAIT_2다.

일반적으로 웹 서버는 클라이언트에서 FIN 요청을 보내면 ACK 응답을 보낸다.

하지만 이 경우 웹 서버가 마치 클라이언트처럼 웹 서버에 FIN 요청을 보내고 또 다른 웹 서버의 응답을 기다리고 있었다(FIN_WAIT_2). 통신을 주고 받는 주체가 반대로 보였다. 이 정보를 기반으로 프록시 설정을 의심했다.

이후 확인한 웹 로그에도 시스템에 없는 웹 서비스 경로가 남아 있었다.

127.0.0.1 – – [00/XXX/2010:00:00:00 +0900] “GET http://XXX.XXX.XXX.XXX/ HTTP/1.0” 200 220 127.0.0.1 – – [00/XXX/2010:00:00:00 +0900] “GET http://XXX.XXX.XXX.XXX/ HTTP/1.0” 200 220

웹 로그 분석을 통해 메일 관련 사이트와 IRC 사이트 접속 내역이 확인 되었고, 피해 원인이 웹 프록시에 의한 타 사이트 접근으로 분석 되었고, 최초 원인이 되었던 메일 유포는 프록시 설정을 통해 외부 메일 사이트에 접속하여 발송한 것으로 분석 되었다.

  • 세션테이블리스트

시스템의 세션 정보를 확인 한다. 확인은 윈도우에서 제공하는 명령을 이용하여 진행하기로 하자.

D:\>nbtstat –S -S   (Sessions)       Lists sessions table with the destination IP addresses

NBT명령을 이용하면 현재 연결된 넷바이오스 연결 정보를 확인할 수 있다. 윈도우 명령 창에서 명령을 실행 시키고 각각의 인터페이스에 연결된 상태 정보를 점검 한다.

다음에 그림은 특정 인터페이스(로컬 영역 연결)에 연결정보가 남아 있을 때의 결과다. 현재 연결 상태와 방향성, 원격 호스트 정보 등을 확인할 수 있다.

그림 nbtstat 명령 실행

Snort(NDR) 솔루션 소개 및 탐지 엔지 구조 설명(헤더/바디)

스노트 는 오픈 소스 기반의 네트워크 침입탐지/차단시스템 이다. 현재 필드에서 사용중인 대부분의 침입탐지/차단시스템의 엔진이 스노트를 기반으로 만들어져 있다.

Snort® is an open source network intrusion prevention and detection system (IDS/IPS) developed by Sourcefire. Combining the benefits of signature, protocol and anomaly-based inspection, Snort is the most widely deployed IDS/IPS technology worldwide. With millions of downloads and approximately 300,000 registered users, Snort has become the de facto standard for IPS.

스노트 공식 홈페이지에서 rule파일을 배포하는데 배포하는 룰 파일은 2가지 종류가 있다. 첫번째 모든 사용자가 사용할 수 있는 Community Ruleset이 있고, 유료 회원에게 제공되는 Sourcefire VRT Certified Rulesets이 있다. 유료 사용자에게 제공되는 룰 셋에 최신버전이 포함되어 있다.

https://www.snort.org/products

라이센스타입가격
개인용$29.99 each
기업용$399 per sensor
  • The same Snort ruleset developed for our NGIPS customers, immediately upon release – 30 days faster than registered users
  • Priority response for false positives and rules
  • Snort Subscribers are encouraged to send false positives/negatives reports directly to Talos
  • For use in businesses, non-profit organizations, colleges and universities, government agencies, consultancies, etc. where Snort sensors are in use in a production or lab environment. This subscription type does not include license to redistribute the Snort Subscriber Rule Set except as described in section 2.1 of the Snort Subscriber Rule Set License.

스노트 엔진 구조에 대해 살펴 보자. 스노트 엔진의 구조 분석을 통해 침입탐지시스템 구조를 이해할 수 있다. 공개용 침입탐지 시스템인 스노트의 탐지 매커니즘이 실제로 적용되는 것을 살펴 보고, 설정 및 시그니처에 대해 알아보자. 실제로 많은 수의 상업용 침입탐지/차단 시스템이 스노트 엔진을 사용하고 있기 때문에 실제 상업용 제품과 스노트 엔진 구조가 매우 유사하다고 생각하면 된다.

​스노트의 구성은 크게 전처리기와 탐지엔진으로 구성된다. 전처리기는 스노트의 분석엔진에서 처리하기 전에 패킷에 대해 사전 검수를 진행 하는 역할을 한다. 전처리기의 종류는 프로토콜에 따라 다양하다.

​탐지엔진은 시그니처를 기반으로 패턴 매치를 하는 방식으로 스노트 엔진 구동 시 관련 시그니처를 엔진에 올려 패킷을 분석한다. 시그니처로 사용되는 룰 파일은 제공되는 룰 파일을 사용할 수 있고, 사용자에 의해 직접 제작도 가능하다.

​스노트 전처리기는 사용자에 의해 커스트마이징이 가능하고, 시그니처로 사용되는 룰파일 역시 커스트마이징 이나 직접 제작이 가능하다. 뒤 쪽에서 실제로 시그니처를 제작해보자. 먼저 시그니처 제작에 앞서 시그니처 작성 시 사용되는 변수 설정에 대해 살펴보고, 전처리기에 대해서도 살펴본 스노트 엔진의 설정과 관련된 내용은 Snort.conf 파일을 이용해 설정이 가능하다. 다음은 snort.conf 파일 일부다.

This file contains a sample snort configuration.
You can take the following steps to create your own custom configuration:
#
1) Set the variables for your network
2) Configure preprocessors
3) Configure output plugins
4) Add any runtime config directives
5) Customize your rule set

먼저 스노트 엔진에서 변수를 선언하는 방법을 살펴 보자.

 변수(Variables)

변수는 3가지 종류의 변수 선언이 가능 하다. 일반적인 변수 선언에 사용되는 var, 포트 설정 시 사용하는 portvar, IPv6관련 설정 시 사용하는 ipvar 3가지가 있다.

var HOME_NET 10.1.1.0/24
var RULE_PATH ../rules
(윈도우 시스템의 경우 절대 경로를 이용해야 합니다. ex c:\snort\rules)
단, var를 이용해 포트 변수를 선언할 때는 일반적으로 앞이나 뒤에 “PORT” 구문을 넣는다.
var HTTP_PORT [80], var PORT_HTTP [80]
var HTTP_PORT [80,8080]
var RESERVED_PORT [1:1024]
var MY_PORT [80,8080,1:1024] or var MY_PORT [80,8080,!1:1024]
portvar MY_PORTS [22,80,1024:1050]
ipvar MY_NET [192.168.1.0/24,10.1.1.0/24]
Ipvar 변수의 경우 IPv6가 지원되는 경우에만 사용하고 지원되지 않을 경우 var사용
alert tcp any any -> $MY_NET $MY_PORTS (flags:S; msg:”SYN packet”;)

참고로 변수 선언은 상수를 이용해 정적으로 선언할 수 있고, 변수를 이용해 동적으로 사용할 수 있다. 다음 예제를 보자.

정적선언

var <desired_variable_name> <variable_value>

동적선언

var <desired_variable_name> $<variable:static_default_address>

var <desired_variable_name> $<variable:?Error: the variable was undefined>

정적선언은 변수에 상수값을 선언해 사용하고, 동적 선언은 고정된 값을 사용하지 않고, 유동적인 값을 이용한다.

IP리스트 조합에서 부정의 의미인 “!”(NOT) 기호를 사용 시 스노트 버전에 따라 해석에 차이가 있다. 2.7.X 이전 버전에서는 IP리스트 조합에서 각각의 객체는 OR 관계를 형성한다. 하지만 이후의 버전에서 해석되는 방식은 IP리스트 간에 “!”(NOT)이 포함되지 않을 경우에는 OR 관계를 형성하지만 “!”포함하는 객체는 OR 객체들과 AND관계를 형성한다. 예제를 살펴 보자.

var HOME_NET [10.1.1.0/24,192.168.1.0/24,!192.168.1.255]

위와 같이 선언되었을 때 HOME_NET 변수에 포함되는 IP리스트는 10.1.1.0/24 또는 192.168.1.0/24 이지만 192.168.1.255(브로드캐스트 IP) IP는 제외한다.

즉 ((10.1.1.0/24 or 192.168.1.0/24) and !192.168.1.255))로 해석된다. 참고로 IP변수에 “!any”와 같이 선언은 불가능하다.

IP리스트와 IP변수를 사용할 때 오류가 발생하지 않도록 주의해야 한다. 다음 예제는 변수 사용 시 발생할 수 있는 선언 오류다. 참고로 선언 오류가 포함된 변수를 이용해 시그니처를 제작하여 엔진 구동 시 시그니처를 사용하면 엔진에서 오류를 파악해 엔진에 올리는 것을 중지한다. 그리고 오류가 발생된 시그니처에 대해 데몬 실행 로그로 기록한다. 나중에 직접 시그니처를 제작할 때 오류가 발생되는 항목을 확인하는 방법으로 사용할 것이다.

정상 선언
ipvar EXAMPLE [1.1.1.1,2.2.2.0/24,![2.2.2.2,2.2.2.3]]
alert tcp $EXAMPLE any -> any any (msg:”Example”; sid:1;)
alert tcp [1.0.0.0/8,!1.1.1.0/24] any -> any any (msg:”Example”;sid:2;)

!any 오류
ipvar EXAMPLE any
alert tcp !$EXAMPLE any -> any any (msg:”Example”;sid:3;)

논리 오류: 선언한 IP를 부정하여 선언할 수 없다.
ipvar EXAMPLE [1.1.1.1,!1.1.1.1]

범위 오류: CIDR로 선언한 IP의 범위보다 더큰 범위로 !조건을 선언 할 수 없다.
ipvar EXAMPLE [1.1.1.0/24,!1.1.0.0/16]

IP를 변수로 사용할 때와 마찬가지로 포트를 변수로 선언하는 방법도 3가지 방식이 있다.

단일 포트 선언: 80
포트 범위 지정: 1:1024
조합: [80,21:23]

선언 가능한 포트 범위는 0부터 65535 이다. IP변수와 마찬가지로 !any 사용은 불가능하다.

포트 변수의 경우 portvar 변수로 지정해 선언 할 수 있다. IP변수나 포트변수로 var 형식으로 선언은 이후에 지원되지 않을 수 있다. 포트로 선언하는 변수의 경우 네이밍 방식을 ‘_PORT’ 또는 ‘PORT_’ 형식으로 작성한다. 이번에 살펴볼 예제도 앞선 IP변수 선언과 마찬가지로 포트 선언 시 발생할 수 있는 선언 오류 예제이다. 변수 선언 시 오류가 발생하지 않도록 주의하자.

정상 선언
portvar EXAMPLE1 80
var EXAMPLE2_PORT [80:90]
var PORT_EXAMPLE2 [1]
portvar EXAMPLE3 any
portvar EXAMPLE4 [!70:90]
portvar EXAMPLE5 [80,91:95,100:200]
alert tcp any $EXAMPLE1 -> any $EXAMPLE2_PORT (msg:”Example”; sid:1;)
alert tcp any $PORT_EXAMPLE2 -> any any (msg:”Example”; sid:2;)
alert tcp any 90 -> any [100:1000,9999:20000] (msg:”Example”; sid:3;)

!any 오류
portvar EXAMPLE5 !any
var EXAMPLE5 !any

논리 오류
portvar EXAMPLE6 [80,!80]

포트 범위 오류: 지정된 포트 범위를 초과한 포트 번호를 선언할 수 없다.
portvar EXAMPLE7 [65536]

사용 오류: IP 변수 위치에 포트 변수를 사용할 수 없다.
alert tcp $EXAMPLE1 any -> any any (msg:”Example”; sid:5;)

I룰 헤더를 구성하는 항목을 표는 다음 같다.P와 포트를 변수 선언하는 방법과 오류가 발생되지 않도록 주의해야 할 부분에 대해 살펴 보았다. 이제 패킷에 대해 사전 검수를 하는 전처리기(Preprocessor)에 대해 살펴보자.


 전처리기(Preprocessors)

앞서 전처리기의 역할이 패킷에 대한 사전 검수라고 했다. 이는 anomaly, 즉 비정상 트래픽의 경우 전처리기를 통해 처리 된다는 의미다. 비정상 헤더 구조의 패킷이나 비정상 트래픽을 전처리기에서는 구분 한다. 비정상 헤더 구조나 비정상 트래픽을 구분하기 위해서는 먼저 탐지한 패킷을 분해하는 과정이 필요하다. 이과정은 스노트 디코더를 통해 이뤄지고, 분해과정을 거쳐 전처리기에서는 패킷의 구조와 포함된 플래그 정보, 프로토콜 정보를 이용해 패킷이 갖춰야할 형식이나 프로토콜에 따른 패킷 구조를 해석한다.

출처: https://blog.snort.org/2015/04/snort-inspection-events.html

탐지된 패킷은 헤더와 메타데이터, 페이로드로 구분 된다. 패킷은 스노트 엔진의 전처리기에서 TCP/IP 헤더 정보에 대해 검증을 거치게 된다. 비정상 헤더 구조를 가지고 있거나 조각난(fragmented)패킷은 조합하여 적절성을 검사 하게된다. 이 때 서비스에 따라 관련 프로토콜 정보에 대한 해석도 같이 진행된다. 일련의 전처리기의 패킷 검사가 진행되면, 이후 스노트 분석 엔진에서 시그니처를 이용해 페이로드에 포함된 데이터를 분석해 공격 여부를 결정 한다. 패킷을 침입탐지엔진에서 분석하기 전에 사전 검수 역할을 하는 전처리기를 스노트에서는 커스터마이징도 가능하다. 다음이 설정 파일에서 전처리기에 대해 옵션을 조절할 때 사용하는 설정 방법이다.

preprocessor <name_of_processor>: <configuration_options>

설정 방법에서 알 수 있듯이 전처리기에 따라 옵션을 이용해 설정을 할 수 있다. 스노트에서 제공하는 전처리기 종류는 다음과 같다.

전처리기종류설명
frag2Frag2 전처리기는 조각난 패킷을 재조합 한다. 단편화된 패킷을 이용한 공격을 탐지하기 위해 사용 된다. 기본 설정은 60초 timeout이며 조각난 패킷을 조합하기 위해 4MB까지 버퍼를 사용한다.
frag3frag3 전처리기는 Target-based로 조각난 패킷을 재조합 한다.
Stream5전송 데이터를 끊김 없이 지속적으로 처리하는 기술, 주로 동영상이나 오디오 데이터에서 모든 데이터를 수신하기 전에 전송과 동시에 데이터의 표현을 실행할 수 있다.
sfPortscan소스파이어에서 개발한 모듈로 사전 공격 단계에 대해 탐지하는 모듈이다. 역할은 비정상 상황에 대해 탐지하는 것이다. 정상 통신이 아닌 정보를 수집하려 할 때는 사용하지 않는 포트 요청이나 IP요청이 자주 발생될 것이다. 예를 들어 정상 통신의 경우 오픈 또는 사용중인 포트나 IP로 통신이 많지, 사용하지 않는 IP또는 포트와 통신은 거의 드물다. 그래서 사용하지 않는 포트에 대해 요청이 많이 발생될 경우 비정상으로 인식을 하는 것이다. 다음은 몇 가지 비정상 상황에 대한 정의다.​• 단일 소스에서 단일 목적지로 다수의 포트를 스캔, one->one portscans주요 공격 유형 TCP Portscan, UDP Portscan, IP Portscan• 조작된(Spoofed) 소스에서 단일 목적 시스템 스캔 TCP Decoy Portscan, UDP Decoy Portscan, IP Decoy Portscan• 다수의 소스에서 단일 목적 시스템 스캔, many->one portscansTCP Distributed Portscan, UDP Distributed Portscan, IP Distributed Portscan
RPC DecodeRemote Procedure Call(RPC)는 한 프로그램이 네트웍 상의 다른 컴퓨터에 위치하고 있는 프로그램에 서비스를 요청하는데 사용되는 프로토콜이다. RPC Decode 전처리기는 는 여러 개로 단편화된 RPC 레코드를 하나의 RPC레코드로 재조합 한다. 111, 32771 포트로 통신하는 패킷에 대해 처리 한다.
Performance Monitor스노트 성능 모니터 전처리기• Attribute Table Reloads (Target Based)• Mbits/Sec (Snort)• Mbits/Sec (sniffing)• Mbits/Sec (combined)• KPkts/Sec (Snort)• KPkts/Sec (sniffing)• KPkts/Sec (combined)
HTTP InspectHTTP 통신에 대해 서버의 응답과 클라이언트의 요청을 스노트 분석 엔진에서 처리 하기 전에 normalize fields(정규화), decode를 담당한다. 추가로 각 필드에 대해서도 검색한다. 패킷 단위로 HTTP 필드를 처리하기 때문에 재조합 되지 않은 패킷을 처리하지 못한다. 재조합은 다른 모듈에 의지한다.• Decode 옵션ascii <yes|no>아스키 디코드 옵션utf 8 <yes|no>utf-8 디코드 옵션base36 <yes|no>base36 인코딩 문자의 디코드 옵션
SMTPSMTP command와 data header, body를 구분한다. ‘RCPT TO:’, ‘MAIL FROM:’ 은 SMTP 명령어 이다. Preprocessor 옵션 조절 시 해당 항목은 RCPT, MAIL로 참조 된다.
FTP/Telnet• FTP/Telnet 데이터 디코드• FTP 명령과 응답 구분• Telnet 필드 정규화
SSH탐지 가능한 공격 • Challenge-Response Overflow, CRC 32 attacks(20kb를 넘는 페이로드 전송 방식의 공격)• Secure CRT and protocol mismatch
DNS• DNS 응답 디코딩
SSL/TLSSSL Dynamic Preprocessor (SSLPP)에서 SSL과 TLS 통신에 대해 디코딩을 지원한다. 일반적으로 암호화된 트래픽은 성능 이슈와 오탐 소지 때문에 스노트 엔진에서 처리되지 않는다.
ARP SpoofARP 패킷을 디코딩하여 공격을 탐지 한다.
표 스노트 전처리기

출처: https://blog.snort.org/2015/04/snort-inspection-events.html

데이터베이스에 저장한 스노트 탐지 내역을 쿼리하고 분석할 수 있도록 웹 인터페이스를 제공하는 공개용 분석툴이 몇 가지 있다. 이중 Basic Analysis and Security Engine(BASE) 프로젝트는 Kevin Johnson이 프로젝트를 이끌고 있고, Analysis Console for Intrusion Databases(ACID) 코드를 기초로한 프로젝트 이다. ACID는 PHP기반의 다양한 종류의 침입탐지시스템, 방화벽, 네트워크 모니터툴의 이벤트 데이터베이스를 분석하고 검색할 수 있는 엔진으로 Query-builder and search interface, Packet viewer (decoder), Alert management, Chart and statistics generation 기능을 제공 한다.

https://github.com/NathanGibbs3/BASE

그림 Basic Analysis and Security Engine(BASE)

 스노트 시그니처

스노트 시그니처를 크게 2가지로 구분된다. 헤더 부분과 바디부분으로 나뉜다. 간단한 스노트 시그니처를 하나 살펴 보자. 예제로 살펴볼 시그니처는 HTTP_GET라는 이름의 스노트 시그니처다. 패킷의 데이터부분(페이로드)에서 GET이라는 문자열을 검색하여 탐지 하는 시그니처다.

alert tcp any any -> 10.10.10.0/24 80 (msg:”HTTP_GET”; content:”GET”)

해당 시그니처는 다음과 같이 헤더와 바디로 나눌 수 있다.

Header “alert tcp any any -> 10.10.10.0/24 80”Body “(msg:”HTTP_GET”; content:”GET”)”

헤더부분은 IP정보와 프로토콜 정보로 이뤄지고, 바디부분에 탐지 패턴과 규칙과 관련된 정보로 이뤄진다. 그럼 헤더부분과 바디부분에 어떤 항목이 있는지 자세히 살펴보자.

룰 헤더를 구성하는 항목을 표는 다음 같다.

항목설명
Rule Actions해당 Rule에 패킷이 탐지 되었을 때 취하는 액션으로 총 8가지로 대응 한다.
ProtocolsTCP, UDP, ICMP, IP 등의 통신 프로토콜을 지정
IP Addresses출발지, 도착지 IP 주소를 지정단일 IP와 CIDR block, IP 리스트로 지정할 수 있다.
Port Numbers출발지, 도착지 Port 주소를 지정단일 Port와 범위, Port 리스트로 지정할 수 있다.
The Direction Operator->, <>!주의, <- 방향 지시자는 없음
Activate/Dynamic Rules룰 액션에서 activate, dynamic 지시에 따라 룰의 활성여부가 변동, 한 쌍으로 만든다.
표 룰 헤더 구문

헤더를 구성하는 각각의 항목은 실제 예제를 통해 살펴보자. 앞서 예제로 살펴본 스노트 시그니처의 헤더부분을 항목별로 구분해보자. 헤더의 정보를 해석해 보면 탐지된 패킷 중 프로토콜이 TCP인 패킷에 대해 검사를 하고, 출발지 IP와 포트는 별도로 지정하지 않았기 때문에 모든 출발지 IP와 포트가 해당된다. 도착지 IP와 포트는 10.10.10.0/24 대역에 80번 포트로 접속하는 패킷을 구분해서 분석 하겠다는의미가 된다. 이때 조건에 매치가 되면 스노트 엔진에서는 Alert이라는 액션을 취하겠다는 시그니처 설정을 의미한다.

액션프로토콜출발지도착지방향성
alerttcpany any0.10.10.0/24 80->
표 룰 헤더 예제

액션 항목은 Alert을 포함해 총 8가지의 액션 옵션이 있다. 모두 스노트 엔진에서 취하는 액션을 의미한다.

룰 액션
alert – 정해진 방식에 따라 Alert을 발생 시키로, 패킷을 기록한다.
log – 패킷을 기록한다.
pass – 탐지된 패킷을 무시한다.
activate – Alert을 발생 시키고, 다이나믹룰을 활성화 시킨다.
dynamic – 4번 액티브 룰에 의해 일정시간 동안 활성화되면 2번 로그 액션과 동일한 액션을 취한다.
drop – iptable을 이용해 패킷을 드랍하고 패킷을 기록한다.
reject – iptable을 이용해 패킷을 드랍하고 패킷을 기록하고, TCP reset 패킷을 출발지로전송하거나 ICMP 패킷의 경우 unreachable 메시지를 반송한다.
sdrop – iptable을 이용해 패킷을 드랍하지만 로깅을 하지 않는다.
표 스노트 룰 액션

대부분의 시그니처의 액션이 Alert을 사용하고, activate 옵션과 dynamic 옵션은 잘 사용하지 않지만 사용은 다음과 같이 사용 가능 하다.

특정 BoF공격이 발생된 후에 다이나믹 룰이 활성화 되면 50개의 패킷을 로깅한다.
공격이 성공했을 때 이후에 발생된 행위에 대해 분석하기 위한 자료로 사용한다.
activate tcp !$HOME_NET any -> $HOME_NET 143 (flags: PA; content: “|E8C0FFFFFF|/bin”; activates: 1; msg: “IMAP buffer overflow!”;)
dynamic tcp !$HOME_NET any -> $HOME_NET 143 (activated_by: 1; count: 50;)

통신 프로토콜은 TCP, UDP, ICMP, IP 4개의 프로토콜을 지원한다.

출발지와 도착지에 대한 범위를 제한하기 위해 출발지/도착지 항목에 IP나, 포트정보를 입력하게 된다. 일반적으로 출발지 정보는 공격자의 IP를 알지 못하는 경우가 대부분이기 때문에 any로 지정하는 경우가 대부분이다.
다음은 IP/포트 정보를 선언하는 몇가지 예제로 참고하기 바란다.

탐지 범위 선언 스노트 형식
IP 대역alert tcp !192.168.1.0/24 any -> 192.168.1.0/24 111 (content: “|00 01 86 a5|”; msg: “external mountd access”;)
alert tcp ![192.168.1.0/24,10.1.1.0/24] any -> [192.168.1.0/24,10.1.1.0/24] 111 (content: “|00 01 86 a5|”; msg: “external mountd access”;)
PORT 정의any port에서 도착지 ports 1 에서 1024 사이l log udp any any -> 192.168.1.0/24 1:1024
any port에서 도착지 port 6000 이하l log tcp any any -> 192.168.1.0/24 :6000
예약된 포트인 1024이하에서 도착지 port 500 이상l log tcp any :1024 -> 192.168.1.0/24 500:
도착지 port가 6000~6010이 아닌 portl log tcp any any -> 192.168.1.0/24 !6000:6010
표 스노트 룰 선언

헤더 구문의 경우 크게 복잡한 항목이 없기 때문에 여러분도 쉽게 이해하고 사용할 수 있다.

스노트 탐지 시그니처는 헤더부분만 선언 해도 사용하는데 오류는 없다. 하지만 헤더 정보 만으로는 위협을 정교하게 탐지하기 어렵기 때문에 상세 패턴을 적용해 탐지 시그니처를 생성한다.

 시그니처 바디 구성

정교한 시그니처를 만들기 위해 제공되는 옵션을 살펴 보자. 각 항목별 자세한 설명은 표를 참조하자. 바디에서 제공되는 옵션은 시그니처 특성이나 형식 정보를 나타내는 옵션과 페이로드에서 공격 패턴을 찾기 위해 사용되는 옵션이 있다. 다음 표는 형식 옵션 항목 이다.

항목설명
msg메시지 옵션에 기록된 내용이 로그와 Alert발생 시 이름으로 사용된다.<형식>msg: “<message text>”;
reference룰과 관련된 외부 취약점 정보를 참고 시 사용한다.Bugtraq http://www.securityfocus.com/bid/Cve http://cve.mitre.org/cgi-bin/cvename.cgi?name=Nessus http://cgi.nessus.org/plugins/dump.php3?id=Arachnids (currently down) http://www.whitehats.com/info/IDSMcafee http://vil.nai.com/vil/dispVirus.asp?virus k=url http://reference에 포함된 데이터는 관련 데이터를 이용해 사이트로 연결 된다.reference:nessus,10321​<형식>reference:nessus,10321;
gidgid (generator id)는 특정 룰이 발생했을 때 스노트 엔진의 어느 부분에서 룰을 발생 시켰는지 구분하기 위해 사용한다. gid 1-100은 전처리기와 디코더에서 사전에 할당되어 있다. 실제로 잘 사용하지 않는다.<형식>gid: <generator id>;
sidSid는 스노트 룰의 고유한 시그니처 ID다. 관련해서 사용 범위는 아래와 같다. • <100 Reserved for future use• 100-1,000,000 Rules included with the Snort distribution• >1,000,000 Used for local rules<형식>sid: <snort rules id>;
revRule이 얼마나 많이 수정되었는지 표기 한다. “rev:6;”의 경우 6번 수정되었음을 의미 한다.<형식>rev: <revision integer>;
classtypeClasstype은 룰이 사전에 정의된 공격 형태에 대해 어떤 유형의 공격인지를 분류할 때 사용 한다. 룰에 대해 이벤트 유형을 분류한 것이다. 하지만 classtype을 사용하기 위해서는 snort.conf 파일에 classification 옵션이 설정되어야 한다.<형식>classtype: <class name>;
priority룰의 위험도에 대해 숫자로 표기 한다. Priority 값은 중복 가능 한다.<형식>priority: <priority integer>;
metadatametadata 항목은 룰에 key-value 형식으로 추가 정보를 작성할 때 사용 한다.
KeyDescription ValueFormat
engineIndicate a Shared Library Rule”shared”
SoidShared Library Rule Genrator and SIDgid|sid
ServiceTarget-Based Service Identifier”http”
<형식>metadata: key1 value1;metadata: key1 value1, key2 value2;
표 시그니처 바디 옵션 항목

 페이로드 탐지 옵션

앞서 살펴본 옵션은 일반적인 시그니처 형식 정보를 나타내는 옵션이고, 이번에 살펴볼 옵션 항목은 페이로드에서 공격 패턴을 탐지하기 위해 사용되는 옵션이다.

항목설명
content문자열 기반의 패턴 매치의 스노트 룰에서 가장 핵심 옵션 항목으로 데이터 페이로그 값에서 원하는 문자열을 탐지 하기 위해 사용하는 옵션이 content 항목 이다.문자열 앞에 “!”을 사용할 경우 reverse개념으로 사용할 수 있다. ; \ “ 3개 캐릭터의 경우 구문 오류를 발생 시킬 수 있다. 반드시 이스케이 처리를 해야 한다.<형식>content: [!] “<content string>”;<example>alert tcp any any -> any 139 (content:”|5c 00|P|00|I|00|P|00|E|00 5c|”;)alert tcp any any -> any 80 (content:!”GET”;) GET문자를 포함하지 않는 TCP 80 트랙픽을 탐지 한다.
nocase대소문자를 구분할 경우 ‘A’탐지 패턴은 ‘a’ 패킷을 탐지할 수 없게 된다. 대소문자를 구분하지 않게 하려면 nocase 옵션을 사용 한다.<형식>nocase;
rawbytes탐지된 패킷 내용 데이터를 원시 데이터로 유지하여 비교한다. 앞서 살펴본 전처리기에선 일부 공격 패턴의 경우 엔진에서 정규화 시키기 때문에 패킷 원본과 비교가 필요 할 때 사용하는 옵션 이다.
depth페이로드에서 찾은 내용의 범위를 지정 한다. 10으로 지정하면 페이로드 처음 시작에서 10바이트 안에서 패턴 검색을 한다.불필요한 부분을 건너뛸 수 있어 엔진을 효율적으로 사용할 수 있지만 이벤트 누락이 발생될 수 있으므로 사용 시 주의해야 하는 옵션 이다.depth옵션을 사용하기 위해서는 반드시 content 옵션이 depth옵션 앞에 와야 한다.<형식>depth: <number>;
offset페이로드에서 찾을 내용의 시작 위치를 지정 한다. 10으로 지정하면 페이로드 처음 시작에서 10바이트 떨어진 곳에서부터 패턴 검색을 한다.불필요한 부분을 건너뛸수 있어 엔진을 효율적으로 사용할 수 있지만 이벤트 누락이 발생될 수 있으므로 사용 시 주의해야 하는 옵션 이다.offset옵션을 사용하기 위해서는 반드시 content옵션이 offset옵션 앞에 와야 한다.<형식>offset: <number>;<example>alert tcp any any -> any 80 (content: “cgi-bin/phf”; offset:4; depth:20;)
distance룰 작성 시 이전 항목의 content와 매치되는 부분을 찾으면 distance에서 지정한 byte만큼 떨어진 지점부터 다음 content에 포함된 항목을 페이로드에서 찾는다.content옵션이 distance 옵션 앞에 와야 한다.<형식>distance: <byte count>;<example>alert tcp any any -> any any (content:”ABC”; content: “DEF”; distance:1;)페이로드에서 ABC문자열을 찾으면 distance 1바이트 만큼 떨어진 곳에서부터 DEF 문자열을 찾습니다. (offset의 확장개념)
within룰 작성 시 이전 항목의 content와 매치되는 부분을 찾으면 매치된 부분부터 within에서 지정한 byte 내의 다음 content에 포함된 항목을 페이로드에서 찾는다.content옵션이 within옵션 앞에 와야 한다. (distance옵션과 같이 사용 된다.)<형식>within: <byte count>;<example>alert tcp any any -> any any (content:”ABC”; content: “EFG”; within:10;)
uricontentUricontent 옵션을 사용하면 URI필드에서 핵심적인 부분만을 검색하여 패턴문자열과 검색 한다. 핵심적인 부분의 의미는 NORMALIZED를 통해 일종의 정규화를 거쳐 공격 구문만을 추리는 형태이다.예를 들어 다음과 같이 directory traversal 공격 URI가 탐지 되었을 경우/scripts/..%c0%af../winnt/system32/cmd.exe?/c+ver정규화(normalized)를 거쳐 “/winnt/system32/cmd.exe?/c+ver” 구문을 추출하고, 해당 문자열과 공격패턴을 비교 한다.정규화를 사용하는 옵션이기 때문에 반대 옵션인 rawbytes와 같이 사용할 수 없다.<URI정규화 예제>/cgi-bin/aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa/..%252fp%68f?/cgi-bin/phf?<형식>uricontent:[!]<content string>;
urilenURI필드의 사이즈를 옵션으로 사용 한다. 공격 패턴 매치와 비교하고 추가로 탐지한 URI의 길이가 범위에 포함되는지 여부도 비교 한다. 비교 조건으로 크거나, 작거나, 같거나, 특정 범위 4가지 조건이 있다.urilen: 5urilen: < 5urilen: 5<>10<형식>urilen: int<>int;urilen: [<,>] <int>;<example>alert tcp any any -> any 80 (msg:”urilen”; content:”pattern”; urilen:5;)“pattern” 문자열이 포함될 경우 URI길이가 5바이트 인지 추가로 비교
isdataat페이로드의 특정 위치에 데이터가 존재하는지 확인하거나 옵션을 이용해 이전 content 패턴과 매치 후 상대적인 위치에 대해 데이터가 존재하는지 확인 하는 옵션 이다.<형식>isdataat:[!] <int>[,relative];<example>alert tcp any any -> any 111 (content:”PASS”; isdataat:50,relative; content:!”|0a|”; within:10;)111포트로 향하는 패킷에 “PASS” 문자열이 확인되면 50바이트 이후 시점에서 newline의 hex값(0a)을 찾는데 찾은 범위는 50바이트 떨어진 시점에서 10바이트 안에서 찾는다.
pcrePerl 기반의 정규표현식을 사용할 수 있게 하는 옵션 이다.<형식>pcre:[!]”(/<regex>/|m<delim><regex><delim>)[ismxAEGRUBPHMCOIDKYS]”;
표 페이로드 탐지 옵션

페이로드에서 시그니처를 탐지하기 위해 사용하는 옵션 중 정교한 탐지 패턴을 구현하기 위해 사용하는 옵션이 pcre 옵션이다. content 항목은 단순 문자열 매치 기반이기 때문에 우회 공격이 발생되면 지정된 문자열로 탐지가 불가능해 질 수 있다. 그래서 이렇게 변화 가능한 상황을 가정해 탐지 유연성을 갖도록 pcre 옵션을 사용한다. 탐지 문자열은 정규표현식을 지원한다.

분석가의 기본 지식

  • 침해사고대응 전문가

전문 침해 대응 업무를 수행하기 위해서 필요한 기술의 종류는 다양하다. 트래픽 분석에서부터 악성코드 분석까지 보안 업무의 분야가 다양한 만큼 필요한 기술의 종류도 여러 가지다.

전문 침해 대응 업무를 수행하기 위해서 필요한 대표적인 업무 스킬 항목을 살펴 보자. 각 업무 마다 기술 수준에 따라 초급, 중급, 고급으로 나눌 수 있다. 기술수준을 나눌 때 어떤 기준으로 나누는지 표를 통해 살펴 볼 것이다. 해당 수준 정의는 조직이나 기업의 상황에 따라 차이가 발생할 수 있다.

패킷 분석 레벨

Beginner

  • 단일 패킷 분석 – 처음 패킷을 분석하는 분석가는 개별 패킷을 구분하고 패킷 내용을 이해 합니다. 단편화된 패킷의 헤더와 페이로드 구성을 이해할 수 있습니다.
  • 헤더 정보 이해 – 패킷 헤더에 포함된 프로토콜 정보를 이해 할 수 있습니다. TTL 의미와 IP Flags, Fragment Offset이 의미하는 내용을 이해할 수 있어야 합니다.
  • 응용프로그램 식별 – 패킷 데이터의 페이로드 정보를 통해 통신 애플리케이션(응용프로그램)이 무엇인지 식별할 수 있어야 합니다. 식별을 위해 HTTP/FTP/SSH 등 응용 프로그램 프로토콜 통신 형식에 대해서 이해가 필요 합니다.
  • IP/Port정보 식별 – 클라이언트와 서버의 통신 주소와 통신 포트를 식별할 수 있습니다.

Intermediate

  • 단일 패킷 분석 – 패킷을 분석하는 분석가는 개별 패킷을 구분하고 패킷 내용을 이해 합니다. 단편화된 패킷의 헤더와 페이로드 구성을 이해할 수 있습니다.
  • 헤더 정보 이해 – 패킷 헤더에 포함된 프로토콜 정보를 이해 할 수 있습니다. TTL 의미와 IP Flags, Fragment Offset이 의미하는 내용을 이해할 수 있어야 합니다.
  • 응용프로그램 식별 – 패킷 데이터의 페이로드 정보를 통해 통신 애플리케이션(응용프로그램)이 무엇인지 식별할 수 있어야 합니다. 식별을 위해 HTTP/FTP/SSH 등 응용 프로그램 프로토콜 통신 형식에 대해서 이해가 필요 합니다.
  • IP/Port정보 식별 – 클라이언트와 서버의 통신 주소와 통신 포트를 식별할 수 있습니다.
  • 페이로드 분석 – 통신 애플리케이션 형식에 대한 이해를 바탕으로 전달된 파라미터 정보를 구분할 수 있습니다. 정상 파라미터 유형에 대해서 이해하고 있습니다. HTTP 통신에 사용되는 표준 통신 메소드 종류. Ex. GET / POST / HEAD 등
  • 공격 패킷 구분 – 공격 관련 통신 애플리케이션과 비정상 통신 애플리케이션 특징을 구분할 수 있어야 합니다. 페이로드 분석을 통해 정상 통신 패킷의 파라미터 정보와 공격을 시도하는 패킷을 구분할 수 있어야 합니다.
  • 공격 경로 식별 – 공격 패킷 페이로드에 포함된 정보를 분석해서 공격에 사용된 특징을 분석 할 수 있어야 합니다. HTTP URL 정보나 시스템 명령 실행 경로 등을 분석해서 공격이 발생한 대상과 위치를 식별할 수 있어야 합니다.
  • 공격 영향 구분 – 공격 패킷 페이로드에 포함된 정보를 분석해서 공격에 사용된 특징을 분석 할 수 있어야 합니다. 파악된 공격 유형과 패킷에 포함된 시스템 응답 정보를 분석해서 공격이 성공했는지 실패했는지 파악 할 수 있어야 합니다. 파악한 정보를 통해 시스템에 발생 가능한 영향을 분석 할 수 있어야 합니다.

Advanced

  • 단일 패킷 분석/ 풀패킷 분석 – 패킷을 분석하는 분석가는 개별 패킷을 구분하고 패킷 내용을 이해 합니다. 단편화된 패킷의 헤더와 페이로드 구성을 이해할 수 있습니다. 전체 패킷을 조합해서 세션 기반의 통신 정보를 분석 할 수 있어야 합니다. 공격자가 시스템에 연결한 시간, 시스템과 주고 받은 전체 데이터 양, 다운받거나 업로드한 파일 정보를 분석할 수 있어야 합니다.
  • 패킷 재조합, 패킷 필터 – 키워드 또는 통신 유형에 따라 패킷을 재 구성하거나 방대한 패킷에 분석에 필요한 패킷을 효율적으로 분석 할 수 있습니다.
  • 헤더 정보 이해 – 패킷 헤더에 포함된 프로토콜 정보를 이해 할 수 있습니다. TTL 의미와 IP Flags, Fragment Offset이 의미하는 내용을 이해할 수 있어야 합니다.
  • 응용프로그램 식별 – 패킷 데이터의 페이로드 정보를 통해 통신 애플리케이션(응용프로그램)이 무엇인지 식별할 수 있어야 합니다. 식별을 위해 HTTP/FTP/SSH 등 응용 프로그램 프로토콜 통신 형식에 대해서 이해가 필요 합니다.
  • IP/Port정보 식별 – 클라이언트와 서버의 통신 주소와 통신 포트를 식별할 수 있습니다.
  • 페이로드 분석 – 통신 애플리케이션 형식에 대한 이해를 바탕으로 전달된 파라미터 정보를 구분할 수 있습니다. 정상 파라미터 유형에 대해서 이해하고 있습니다. HTTP 통신에 사용되는 표준 통신 메소드 종류. Ex. GET / POST / HEAD 등
  • 공격 패킷 구분 – 공격 관련 통신 애플리케이션과 정상 통신 애플리케이션 특징을 구분할 수 있어야 합니다. 페이로드 분석을 통해 정상 통신 패킷의 파라미터 정보와 공격을 시도하는 패킷을 구분할 수 있어야 합니다.
  • 공격 경로 식별 – 공격 패킷 페이로드에 포함된 정보를 분석해서 공격에 사용된 특징을 분석 할 수 있어야 합니다. HTTP URL 정보나 시스템 명령 실행 경로 등을 분석해서 공격이 발생한 대상과 위치를 식별할 수 있어야 합니다.
  • 공격 영향 구분 – 공격 패킷 페이로드에 포함된 정보를 분석해서 공격에 사용된 특징을 분석 할 수 있어야 합니다. 파악된 공격 유형과 패킷에 포함된 시스템 응답 정보를 분석해서 공격이 성공했는지 실패했는지 파악 할 수 있어야 합니다. 파악한 정보를 통해 시스템에 발생 가능한 영향을 분석 할 수 있어야 합니다.

이외에도 다양한 보안 관련 이벤트에 대해서 분석 가능한 역량이 구분 됩니다.

 초급중급고급
패킷분석단일 패킷 분석헤더 정보 이해응용프로그램 식별IP/Port정보 식별단일 패킷 분석헤더 정보 이해응용프로그램 식별IP/Port정보 식별 페이로드 분석공격 패킷 구분공격 경로 식별공격 영향 구분단일 패킷 분석/ 풀패킷 분석패킷 재조합, 패킷 필터헤더 정보 이해응용프로그램 식별IP/Port정보 식별 페이로드 분석공격 패킷 구분공격 경로 식별공격 영향 구분
로그분석윈도우/유닉스 로그 타입 이해로그 저장 경로로그 내용 이해윈도우/유닉스 로그 타입 이해로그 저장 경로로그 내용 이해비정상 로그 식별윈도우/유닉스 로그 타입 이해로그 저장 경로로그 내용 이해비정상 로그 식별 트러블 슈팅원인 분석
네트워크 침입탐지IDS/IPS 이해오픈 소스(Snort)위험도 구분IDS/IPS 이해침입탐지원리 이해오픈 소스(Snort)위험도 구분룰셋 이해기본 구성 및 설정IDS/IPS 이해침입탐지원리 이해오픈 소스(Snort)위험도 구분룰셋 이해기본 구성 및 설정설정 최적화룰셋 제작네트워크 구성 및 설치
방화벽방화벽 이해접근제어리스트(ACL)  방화벽 이해침입차단원리 이해접근제어리스트(ACL)ACL 작성방화벽 이해침입차단원리 이해접근제어리스트(ACL)ACL 작성네트워크 구성 및 설치ACL 관련 고급 설정방화벽 운영 및 설정최적화
호스트기반 침입탐지HIDS 이해오픈 소스(OSSEC)HIDS 이해침입탐지원리 이해오픈 소스(OSSEC)탐지 항목 이해룰셋 이해기본 구성 및 설정호스트 기반의 침입HIDS 이해침입탐지원리 이해오픈 소스(OSSEC)탐지 항목 이해룰셋 이해기본 구성 및 설정호스트 기반의 침입HIDS 설치 및 구성 설계HIDS 탐지 및 수집 항목 정의

표 침입대응 수준 정의

침해사고대응 프로세스 단계별 설명

기업이나 정부 기관에서는 침해사고가 발생하면 사전에 정의된 업무 절차에 따라 사고대응 활동을 수행한다. 금융권 혹은 개인정보 유출과 연관된 사고의 경우에는 기업 내부뿐만 아니라 관리 기관과 함께 사고 조사를 수행하기도 한다.
침해사고 대응 활동을 통해 사고 원인을 파악하고 피해가 재발하지 않도록 재발방지 방안을 수립하는 것이 침해사고대응 활동의 목적인다. 침해사고 대응 하는 과정을 요약 하면 다음과 같다.

표 침해사고분석 과정 요약

표 침해사고분석 과정 요약

사고의 유형은 다양하다. 랜섬웨어에 의해 시스템의 중요한 데이터가 암호화되는 피해를 입거나, 사전식 대입 공격을 통해서 시스템에 공격자가 침입할 수 있다. 사고 유형에 따라 침해사고를 어떻게 분석할지 분석가는 조사 방법을 정의 한다.
증거 수집 과정은 침해사고원인을 파악하기 위해 필요한 정보를 모으는 과정이다. 사전식 대입 공격에 의해서 사고가 의심되는 경우에는 침해사고원인 분석을 위해서 시스템의 로그인 로그가 필요하다. 만약 랜섬웨어에 의해 파일이 암호화 되었다면 시스템 명령 실행내역과 프로그램 설치 내역이 사고원인 분석을 위해 필요하다. 사고 원인을 정확히 파악하기 위해서는 공격자의 흔적이 기록된 정보를 활용한다.
증거 수집 과정에서는 다양한 보안 솔루션이 활용된다. 엔드포인트에서 수집된 로그에서 부터 클라우드 기반의 로그까지 다양한 로그를 활용한다. SOC팀에서 운영하는 보안 솔루션 장비가 분석가가 사고 조사 시 수집 대상으로 고려가 필요한 로그 정보다.
다음 그림은 SOC 보안 모니터링을 위한 솔루션 아키텍처 그림이다.

그림 – SOC 솔루션 아키텍처

수집된 로그를 가공하고 분석에 필요한 정보만 추출하는 과정을 거쳐 침해사고와 핵심이 되는 정보를 분석하게 된다. 최근에는 다양한 보안 솔루션을 이용해서 상관분석을 수행한다. 서로 다른 보안 장비간에 연관된 사고 관련 이벤트를 그래프나 히트맵으로 시각화해 분석 시간을 효율적으로 활용할 수 있게 도와 준다.
머신러닝(Machine Learning)을 활용해 방대한 로그를 분석해 사고와 관련된 이벤트를 사전에 탐지 할 수 있는 방법도 다양하게 시도된다. 보안 위협 탐지와 분석 과정에 인공지능 기술이 활용되면 업무 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대 된다.
침해사고 원인이 확인되면 재발방지를 위해 필요한 조치를 정의 하고, 개인정보가 유출되거나 기업 고객 정보와 관련된 피해가 발생했다면 관련 규정에 따라 필요한 조치가 포함된 의사 결정이 이뤄진다. 일련의 침해사고분석 과정이 정상적으로 완료되면 침해사고 케이스를 종료한다.