정보보호 (Security)

디지털 보안의 진화에 따른 자동화 통합 전략 사이버 위협 대응

날으는물고기 2024. 11. 15. 00:57

디지털 시대의 보안 과제와 자동화의 필요성
: RPA, BPA, SOAR, ELK, Splunk를 활용한 통합 보안 전략

디지털 혁신은 전 세계 기업과 조직에 새로운 기회를 열어주었지만, 동시에 사이버 보안 위협의 증가라는 심각한 도전 과제를 가져왔습니다. 인터넷과 클라우드 기술의 발전으로 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 보안 위협도 더욱 복잡하고 정교해지고 있습니다. 네트워크와 데이터에 대한 공격은 단순한 해킹 시도를 넘어 국가 주도의 사이버 전쟁, 기업 스파이 활동, 랜섬웨어 공격 등으로 다양화되고 있습니다.

이러한 환경에서 조직은 보안 인프라를 강화하고, 운영 효율성을 높이며, 인적 오류를 줄이기 위해 다양한 자동화 기술을 도입하고 있습니다. 디지털 시대의 보안 과제와 자동화의 필요성에 대해 살펴보고, RPA(로봇 프로세스 자동화), BPA(비즈니스 프로세스 자동화), SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화, 대응), ELK 스택, Splunk 등의 기술을 활용한 통합 보안 전략이 필요합니다.

디지털 시대의 보안 과제

사이버 공격의 증가와 다양화

  • 지능형 지속 위협(APT): 특정 조직이나 국가를 목표로 장기간에 걸쳐 지속적으로 이루어지는 공격으로, 탐지가 어렵고 피해 규모가 큽니다.
  • 랜섬웨어: 데이터를 암호화하여 인질로 삼고 금전을 요구하는 공격 방식으로, 최근 기업과 공공기관을 대상으로 빈번하게 발생하고 있습니다.
  • IoT 보안 위협: 사물인터넷 기기의 보안 취약점을 노린 공격이 증가하고 있으며, 이를 통해 네트워크에 침투하는 사례가 늘고 있습니다.

보안 운영의 복잡성 증가

  • 데이터의 폭발적인 증가: 로그와 이벤트의 양이 급증하여 수작업으로 관리하기 어려워졌습니다.
  • 다양한 보안 솔루션의 도입: 각종 보안 솔루션이 도입되면서 이들의 연계와 통합 관리가 필요한 상황입니다.
  • 인적 자원의 한계: 전문 보안 인력의 부족으로 인해 모든 위협에 신속하게 대응하기 어려운 현실입니다.

자동화의 필요성

보안 운영 효율성의 극대화

보안 담당자들은 방대한 양의 데이터와 로그를 처리해야 하며, 이들 중에서 위협을 식별하고 대응하는 데 많은 시간이 소요됩니다. 인력이 수작업으로 모든 위협을 분석하고 대응하기에는 한계가 있기 때문에, 자동화를 통해 보안 운영의 효율성을 극대화하는 것이 중요합니다.

인적 오류의 최소화

반복적인 작업은 인적 오류를 발생시킬 수 있으며, 이는 보안 취약점으로 이어질 수 있습니다. 자동화를 통해 이러한 오류를 최소화하고, 일관된 보안 프로세스를 유지할 수 있습니다.

신속한 위협 대응

사이버 공격은 실시간으로 발생하며, 대응이 지연될수록 피해 규모가 커집니다. 자동화된 시스템은 위협을 실시간으로 탐지하고 즉각적인 대응 조치를 취할 수 있습니다.

RPA와 BPA의 역할

RPA(로봇 프로세스 자동화)의 정의 및 활용

RPA(Robotic Process Automation)는 사람이 반복적으로 수행하는 규칙적인 작업을 소프트웨어 로봇으로 자동화하는 기술입니다.

  • 단순하고 정형화된 작업에 적합
  • 기존 시스템과 애플리케이션에 변경 없이 적용 가능
  • 빠른 구현과 ROI(Return on Investment)

보안 분야에서의 활용

  • 로그 분석 자동화: 대량의 로그 데이터를 자동으로 수집하고 분석하여 이상 징후를 탐지
  • 이벤트 모니터링: 실시간으로 이벤트를 모니터링하고 알림을 생성
  • 데이터 수집 및 보고서 생성: 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 정기적인 보고서를 자동으로 생성

BPA(비즈니스 프로세스 자동화)의 정의 및 활용

BPA(Business Process Automation)는 기업의 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하여 전체 업무의 효율성을 높이는 기술입니다.

  • 다양한 시스템과의 통합과 조정
  • 프로세스 전반의 최적화
  • 워크플로우 자동화 및 관리

보안 분야에서의 활용

  • 계정 생성 및 권한 부여 자동화: 신규 입사자의 계정 생성부터 권한 부여까지의 프로세스를 자동화하여 인적 오류 최소화
  • 규정 준수 관리: 보안 정책과 규정 준수를 자동으로 모니터링하고 보고
  • 보안 승인 워크플로우 관리: 접근 권한 요청과 승인 과정을 자동화

SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화, 대응)의 중요성

SOAR의 정의와 기능

SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response)는 다양한 보안 도구와 시스템을 연동하고, 반복적인 보안 작업을 자동화하며, 보안 인시던트 발생 시 즉각적인 대응을 가능하게 하는 플랫폼입니다.

  • 보안 오케스트레이션: 여러 보안 도구와 시스템을 통합하여 일관된 작업을 수행
  • 자동화: 수동으로 처리하던 보안 작업을 자동화하여 효율성 증대
  • 대응: 인시던트 발생 시 사전에 정의된 절차에 따라 신속하게 대응

SOAR 플레이북 자동화

플레이북은 특정 인시던트에 대한 대응 절차를 문서화하거나 스크립트로 정의한 것입니다.

  • 신속하고 일관된 대응 가능
  • 인적 오류 감소
  • 보안 팀의 지식 공유 및 표준화

예시 플레이북 시나리오

  • 랜섬웨어 감지 시
    • 감염된 시스템 격리
    • 해당 시스템의 프로세스와 파일 분석
    • 백업 데이터 복구 절차 시작
    • 관리자 및 관련자에게 알림 발송
  • 피싱 이메일 신고 시
    • 이메일 내용 분석 및 악성 링크/첨부 파일 확인
    • 발신자 도메인 및 IP 조사
    • 해당 이메일 수신자에게 경고 메시지 발송
    • 필요 시 이메일 서버에서 해당 메일 삭제

ELK 스택과 Splunk의 역할 및 SOAR와의 연동 필요성

ELK 스택(Elasticsearch, Logstash, Kibana)

ELK 스택은 오픈 소스 기반의 로그 관리 및 분석 도구로 구성됩니다.

  • Elasticsearch: 분산형 검색 및 분석 엔진으로, 대용량 데이터를 실시간으로 처리
  • Logstash: 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 변환하여 Elasticsearch로 전달
  • Kibana: Elasticsearch의 데이터를 시각화하고 대시보드를 제공

활용 방안

  • 실시간 로그 모니터링: 시스템 및 네트워크의 로그 데이터를 실시간으로 수집 및 분석
  • 이상 징후 탐지: 패턴 매칭과 머신 러닝을 활용하여 비정상적인 활동 감지
  • 대시보드 구성: 보안 상태를 한눈에 파악할 수 있는 시각화 도구 제공

Splunk

Splunk는 머신 데이터의 수집, 인덱싱, 시각화, 분석을 위한 상용 플랫폼입니다.

  • 대규모 데이터 처리에 강점
  • 복잡한 쿼리 및 분석 기능 제공
  • 다양한 애플리케이션과의 통합 용이

활용 방안

  • 보안 이벤트 관리: 실시간으로 이벤트를 모니터링하고 경고 생성
  • 위협 인텔리전스 통합: 외부 위협 정보를 수집하여 보안 분석에 활용
  • 머신 러닝: 이상 행동 분석 및 예측 모델 구축

SOAR와의 연동 필요성

  • 자동화된 대응: ELK나 Splunk에서 탐지된 위협 정보를 SOAR로 전달하여 자동 대응 실행
  • 프로세스 통합: 데이터 수집부터 분석, 대응까지의 전체 보안 프로세스를 일관되게 관리
  • 효율성 향상: 중복 작업을 줄이고 대응 시간을 단축하여 보안 운영의 효율성 증대

실질적인 보안 강화 방안

통합 보안 전략 수립

RPA, BPA, SOAR, ELK, Splunk를 통합하여 보안 인프라를 강화하는 전략이 필요합니다.

  • 자동화 수준의 단계적 향상
    • 1단계: RPA를 통한 단순 반복 작업 자동화
    • 2단계: BPA를 통한 프로세스 전체의 자동화
    • 3단계: SOAR를 통한 보안 인시던트의 자동 탐지 및 대응
  • 데이터 수집 및 분석 체계 구축
    • ELK와 Splunk를 활용하여 로그와 이벤트 데이터를 체계적으로 수집 및 분석
  • 플랫폼 간 연동 강화
    • API와 웹훅(Webhook)을 활용하여 다양한 보안 도구와 시스템을 연동

지속적인 개선 및 교육

  • 보안 시스템 업데이트: 새로운 위협에 대비하여 보안 시스템과 소프트웨어를 최신 상태로 유지
  • 보안 인력 교육
    • 정기적인 교육을 통해 최신 보안 위협과 대응 방법 습득
    • 모의 해킹 및 침투 테스트를 통해 실전 대응 능력 강화
  • 프로세스 리뷰 및 개선
    • 정기적으로 보안 프로세스를 검토하여 개선 사항 반영
    • 인시던트 대응 후 사후 분석을 통해 교훈 도출

User Mode 후킹과 Kernel Level Hooking의 이해와 보안 전략

User Mode 후킹

정의: 애플리케이션 수준에서 API 함수 호출을 가로채거나 변경하여 기능을 수정하는 기법.

  • 위협 사례
    • 맬웨어가 보안 소프트웨어의 감지를 회피하기 위해 API 후킹 사용
    • 악성 코드가 정상 프로세스에 삽입되어 악의적인 행위 수행

보안 대응 방안

  • 무결성 검사 도구 활용: 시스템 파일과 프로세스의 무결성을 주기적으로 검사
  • 행위 기반 탐지 시스템 도입: 비정상적인 프로세스 행동을 실시간으로 모니터링
  • 최소 권한 원칙 적용: 애플리케이션과 사용자에게 필요한 최소한의 권한만 부여

Kernel Level Hooking

정의: 운영 체제의 커널 수준에서 시스템 호출이나 드라이버의 기능을 가로채는 기법.

  • 위협 사례
    • 루트킷(Rootkit)이 커널 후킹을 통해 자신의 존재를 숨김
    • 시스템 호출 테이블을 변경하여 악성 행위를 수행

보안 대응 방안

  • 커널 무결성 검사: 커널 메모리와 시스템 호출 테이블의 변경 사항 모니터링
  • 디지털 서명된 드라이버 사용: 신뢰할 수 있는 드라이버만 로드되도록 설정
  • 보안 솔루션 도입: 커널 수준에서의 활동을 감시하는 전문 보안 솔루션 활용

구체적인 활용 예시와 코드

1. RPA를 이용한 보안 로그 분석 자동화

사용 도구: UiPath

구현 방법

  • 로그 파일 수집: 지정된 경로에서 최신 로그 파일을 자동으로 가져옴
  • 로그 파일 분석: 정규식을 사용하여 특정 이벤트나 오류를 검색
  • 경고 생성 및 보고: 이상 징후 발견 시 이메일로 알림 발송 및 보고서 생성

예시 코드

<Sequence>
  <Assign>
    <Variable name="logFilePath" type="String" value="C:\Logs\Security.log" />
  </Assign>
  <ReadTextFile FileName="[logFilePath]" Output="logContent" />
  <Matches Input="[logContent]" Pattern="Failed login" Result="failedLoginMatches" />
  <If Condition="[failedLoginMatches.Count] > 5">
    <Then>
      <SendEmail To="security_team@example.com" Subject="Security Alert: Multiple Failed Logins" Body="Detected [failedLoginMatches.Count] failed login attempts." />
    </Then>
  </If>
</Sequence>

2. BPA를 이용한 계정 생성 및 권한 부여 자동화

사용 도구: Power Automate

구현 방법

  • 트리거 설정: HR 시스템에서 신규 입사자 정보가 입력되면 자동으로 프로세스 시작
  • 계정 생성: Azure AD에 사용자 계정 생성
  • 권한 및 라이선스 할당: 역할에 따른 권한 및 라이선스 자동 부여
  • 알림 전송: 관련 부서와 신규 직원에게 안내 이메일 발송

예시 코드

{
  "trigger": {
    "type": "When a new item is created",
    "parameters": {
      "ListName": "Employees"
    }
  },
  "actions": [
    {
      "type": "Create user",
      "parameters": {
        "DisplayName": "@{triggerBody()?['Name']}",
        "UserPrincipalName": "@{triggerBody()?['Email']}",
        "Password": "GenerateRandomPassword()",
        "AccountEnabled": true
      }
    },
    {
      "type": "Add user to group",
      "parameters": {
        "UserPrincipalName": "@{triggerBody()?['Email']}",
        "GroupName": "@{triggerBody()?['Department']}"
      }
    },
    {
      "type": "Send email",
      "parameters": {
        "To": "@{triggerBody()?['Email']}",
        "Subject": "Welcome to the Company",
        "Body": "Your account has been created. Please login with the provided credentials."
      }
    }
  ]
}

3. SOAR를 이용한 피싱 이메일 대응 자동화

사용 도구: Splunk Phantom

구현 방법

  • 피싱 이메일 신고 접수: 사용자가 의심스러운 이메일을 보안 팀에 전달하면 자동으로 플레이북 실행
  • 분석 단계
    • 이메일 헤더와 본문 분석
    • 악성 링크 및 첨부 파일 여부 확인
    • 발신자 도메인 및 IP 평판 조사
  • 대응 단계
    • 이메일 격리 또는 삭제
    • 관련 IP 및 도메인 차단
    • 사용자 교육 자료 전송

예시 플레이북 코드

playbook:
  name: "Phishing Investigation and Response"
  start: "email_artifact"
  nodes:
    email_artifact:
      action: "prompt"
      message: "New phishing email reported."
      next: "analyze_email"
    analyze_email:
      action: "run_script"
      script: "analyze_email.py"
      next:
        - condition: "is_malicious == True"
          next: "respond_malicious"
        - condition: "is_malicious == False"
          next: "close_case"
    respond_malicious:
      action: "block_ip_domain"
      next: "notify_user"
    notify_user:
      action: "send_email"
      message: "We have detected a phishing attempt. Please be cautious."
      next: "close_case"
    close_case:
      action: "close"

4. SOAR와 ELK 연동을 통한 실시간 위협 대응

사용 도구: Elastic Stack, Cortex XSOAR

구현 방법

  • Logstash 설정: 다양한 소스에서 로그 데이터를 수집하여 Elasticsearch에 저장
  • Elasticsearch 경고 설정: 특정 패턴이나 이상 행동에 대한 경고 규칙 생성
  • Kibana 대시보드 구성: 실시간 모니터링을 위한 시각화 도구 설정
  • SOAR 연동: Elasticsearch에서 발생한 경고를 SOAR로 전달하여 자동 대응 실행

예시 Logstash 설정

input {
  beats {
    port => 5044
  }
}

filter {
  if [type] == "syslog" {
    grok {
      match => { "message" => "%{SYSLOGLINE}" }
    }
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "logs-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

예시 Elasticsearch 경고 설정

{
  "trigger": {
    "schedule": { "interval": "1m" }
  },
  "input": {
    "search": {
      "request": {
        "indices": ["logs-*"],
        "body": {
          "query": {
            "match": { "message": "unauthorized access" }
          }
        }
      }
    }
  },
  "condition": {
    "compare": { "ctx.payload.hits.total": { "gt": 0 } }
  },
  "actions": {
    "notify_soar": {
      "webhook": {
        "method": "POST",
        "url": "http://soar_system/api/alerts",
        "body": "{{#toJson}}ctx.payload{{/toJson}}"
      }
    }
  }
}

5. SOAR와 Splunk 연동을 통한 자동화된 보안 인시던트 대응

사용 도구: Splunk, Splunk Phantom

구현 방법

  • Splunk에서의 이벤트 탐지: 검색 및 경고 설정을 통해 위협 이벤트 탐지
  • Phantom으로의 이벤트 전달: Splunk 알람 발생 시 Phantom에서 플레이북 실행
  • 자동 대응 및 보고: 위협 차단 및 관리자에게 상세 보고서 전송

예시 Splunk 검색 쿼리

index=security_logs action=blocked | stats count by src_ip | where count > 10

예시 Phantom 플레이북

playbook:
  name: "Automated Threat Response"
  start: "get_event"
  nodes:
    get_event:
      action: "get_event"
      next: "analyze_threat"
    analyze_threat:
      action: "geolocate_ip"
      next:
        - condition: "country == 'Unknown'"
          next: "block_ip"
        - condition: "country != 'Unknown'"
          next: "notify_admin"
    block_ip:
      action: "block_ip"
      next: "notify_admin"
    notify_admin:
      action: "send_email"
      message: "A threat has been detected and actions have been taken."
      next: "close_case"
    close_case:
      action: "close"

최신 정보를 반영한 보안 운영 방안

1. 제로 트러스트 아키텍처 도입

  • 다단계 인증(MFA): 모든 사용자와 디바이스에 대해 MFA 적용
  • 세분화된 네트워크 분할: 마이크로 세그멘테이션을 통해 네트워크를 분할하여 이동 공격 차단
  • 지속적인 신뢰 검증: 접근 요청 시마다 인증 및 권한 검증 수행

2. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기반 위협 탐지

  • 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA): 정상적인 행동 패턴을 학습하고 이상 행동 탐지
  • AI 기반 자동화 대응: 머신러닝 모델을 활용하여 위협 대응 절차 자동화

3. 클라우드 보안 강화

  • 클라우드 워크로드 보호 플랫폼(CWPP): 클라우드 환경에서의 워크로드 보안 강화
  • 클라우드 접근 보안 브로커(CASB): 클라우드 서비스 사용 시 보안 정책 적용 및 모니터링

4. 최신 취약점 관리 및 패치

  • 취약점 관리 솔루션 도입: 자동화된 취약점 스캐닝 및 보고서 생성
  • 패치 관리 프로세스 구축: 패치 우선순위 설정 및 신속한 배포

5. 침입 탐지 및 대응(EDR/XDR) 강화

  • EDR 솔루션 도입: 엔드포인트에서의 실시간 모니터링 및 위협 탐지
  • XDR로의 확장: 네트워크, 클라우드, 이메일 등 다양한 영역에서의 위협 통합 관리

6. 로그 관리 및 SIEM 솔루션 활용

  • 로그 수집 표준화: 모든 시스템에서 일관된 형식으로 로그 수집
  • 실시간 분석 및 경고: SIEM을 통해 실시간으로 이벤트 분석 및 경고 발송
  • 규정 준수 보고서 생성: 컴플라이언스 요구 사항에 따른 보고서 자동 생성

디지털 시대의 보안 환경은 빠르게 변화하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 자동화와 통합 보안 전략이 필수적입니다. RPA, BPA, SOAR, ELK, Splunk와 같은 기술을 효과적으로 활용하여 보안 작업을 자동화하고, 위협 탐지와 대응을 통합적으로 관리함으로써 조직은 사이버 위협으로부터 효과적으로 보호될 수 있습니다.

 

또한, User Mode 후킹과 Kernel Level Hooking과 같은 보안 위협에 대한 이해와 대응 전략을 마련하여 시스템의 무결성을 유지해야 합니다. 최신 기술과 정보를 지속적으로 습득하고, 조직 내 보안 문화를 정착시키는 노력이 필요합니다.

 

마지막으로, 제로 트러스트 아키텍처, AI 및 ML 기반 위협 탐지, 클라우드 보안 강화 등 최신 보안 운영 방안을 도입하여 미래의 보안 위협에 대비해야 합니다. 이를 통해 보안 팀은 더 전략적인 역할을 수행할 수 있으며, 조직의 전반적인 보안 태세를 강화하는 데 기여할 수 있습니다.

 

User mode 후킹과 kernel level hooking은 보안 모니터링 및 공격 탐지를 위한 두 가지 중요한 기술입니다. 이들 각각의 특성과 보안 전략에서의 활용 방법, 그리고 관련 보안 솔루션에 대해 살펴보겠습니다.

User Mode 후킹

User mode 후킹은 사용자 모드에서 실행되는 프로세스나 애플리케이션 수준에서 발생합니다. 이 기법은 일반적으로 API 함수 호출을 가로채거나 수정하여 작업을 수행합니다.

  • 접근성: 프로그래머와 애플리케이션에 의해 쉽게 사용될 수 있습니다.
  • 활용: 디버깅, 사용자 인터페이스 사용자 정의, 기능 확장 등에 사용됩니다.
  • 보안 위협: 맬웨어는 이 기술을 사용하여 보안 소프트웨어의 감지를 회피할 수 있습니다.

보안 전략

  • API 호출의 무결성을 확인하고, 의심스러운 후킹 활동을 모니터링합니다.
  • 행위 기반 탐지 시스템을 사용하여 비정상적인 행동을 감지합니다.

관련 도구 및 솔루션

  • Microsoft Detours: 사용자 모드의 API 호출을 후킹하기 위한 라이브러리입니다.
  • SpyStudio: API 호출과 프로세스 활동을 모니터링할 수 있는 도구입니다.

Kernel Level Hooking

Kernel level hooking은 운영 체제의 핵심인 커널에서 실행되며, 시스템 호출이나 드라이버의 기능을 가로채는 데 사용됩니다.

  • 저수준 접근: 시스템의 가장 깊은 수준에서 모니터링하고 개입할 수 있습니다.
  • 강력한 제어: 전체 시스템에 영향을 줄 수 있는 변경사항을 구현할 수 있습니다.
  • 보안 위협: 고도의 맬웨어가 이 방법을 사용할 경우 탐지와 제거가 어려울 수 있습니다.

보안 전략

  • 커널 모듈과 드라이버의 로딩을 철저히 감시하고 검증합니다.
  • 커널 메모리와 시스템 호출을 정기적으로 검사하여 무단 변경을 찾아냅니다.

관련 도구 및 솔루션

  • Volatility: 메모리 포렌식 도구로, 메모리에서 커널 후킹 등의 악성 행위를 탐지할 수 있습니다.
  • OSSEC: 시스템 호출을 모니터링하고 의심스러운 활동을 경고하는 오픈 소스 호스트 기반 침입 탐지 시스템입니다.

보안 활용 방법

  1. 감시 및 감사: User mode와 Kernel level에서의 후킹 활동을 모니터링하고 기록합니다.
  2. 행동 분석: 이상 행동을 식별하고 위협을 탐지하기 위해 고급 분석 도구를 사용합니다.
  3. 위협 인텔리전스: 최신 위협 인텔리전스를 활용하여 알려진 공격 유형과 비교 분석합니다.
  4. 업데이트 및 패치 관리: 시스템과 애플리케이션을 최신 상태로 유지하고, 보안 패치를 정기적으로 적용합니다.

이러한 전략과 도구를 활용하여 User mode 후킹과 Kernel level hooking의 보안 위협을 효과적으로 관리할 수 있습니다.

 

User mode 후킹과 kernel mode 후킹은 보안 모니터링과 맬웨어 방어에 있어서 중요한 기술입니다. 여기서 언급한 문제와 관련하여, user mode 후킹은 애플리케이션 또는 프로세스가 운영 체제의 기능을 호출할 때, 그 호출을 가로채거나 변경하는 기술을 의미합니다. 이는 맬웨어가 보안 소프트웨어의 감지를 회피하기 위해 사용될 수 있습니다.

 

보안 솔루션은 주로 kernel mode hooking을 사용하여 시스템 활동을 모니터링합니다. Kernel mode hooking은 운영 체제의 핵심 부분인 커널에서 실행되며, 시스템 호출, 중단, 또는 하드웨어 이벤트와 같은 저수준 이벤트를 가로채는 것입니다. 이 방법은 보안 솔루션이 시스템 전반에 대한 깊은 통찰력을 얻을 수 있게 하지만, 동시에 복잡성과 안정성 문제를 일으킬 수 있습니다.

User Mode 후킹 위험성

  • 회피 기술: 맬웨어 개발자들은 user mode 후킹을 사용하여 악성 코드를 보안 솔루션으로부터 숨기는 기술을 개발했습니다. 예를 들어, CreateProcessW 같은 Windows API 함수를 후킹하여 맬웨어가 실행될 때 보안 솔루션이 감지하지 못하게 할 수 있습니다.
  • 안정성 문제: 잘못 구현된 후킹은 시스템의 안정성에 영향을 줄 수 있으며, 때로는 시스템 충돌을 일으킬 수 있습니다.

대응 방법

  1. 행위 기반 탐지: 시그니처 기반 탐지에만 의존하지 않고, 시스템의 비정상적인 행동 패턴을 감지하는 행위 기반 탐지 기술을 활용합니다.
  2. 무결성 검사: 시스템 파일과 중요한 프로세스의 무결성을 주기적으로 검사하여 변경사항을 감지합니다.
  3. 최신 상태 유지: 운영 체제와 보안 소프트웨어를 최신 상태로 유지하여 알려진 취약점에 대한 보호를 강화합니다.
  4. 권한 제한: 애플리케이션과 서비스가 필요한 최소한의 권한을 가지도록 설정하여, 맬웨어가 시스템에 광범위한 변경을 가하는 것을 방지합니다.

관련 솔루션

보안 시장에는 user mode 후킹을 감지하고 대응할 수 있는 다양한 솔루션이 있습니다.

  • Endpoint Detection and Response (EDR): EDR 솔루션은 endpoint에서 발생하는 이벤트를 실시간으로 모니터링하고 분석하여 의심스러운 활동을 감지합니다.
  • 안티 바이러스 소프트웨어: 전통적인 안티 바이러스 소프트웨어는 시그니처 기반 탐지와 함께 행위 기반 탐지 기능을 통합하여 맬웨어를 탐지합니다.
  • 보안 정보 및 이벤트 관리 (SIEM): SIEM 시스템은 로그 데이터와 다른 보안 관련 정보를 수집, 분석하여 보안 위협을 식별합니다.

 

User mode 후킹은 보안 솔루션의 우회를 위한 맬웨어 개발자들의 기술 중 하나이므로, 보안 전략은 이를 고려하여 다각도에서 접근하는 것이 중요합니다. User mode 후킹과 Kernel level hooking을 효과적으로 감지하고 대응하기 위한 명령어, 코드, 설정 예시입니다. 이는 보안 전문가들이 이러한 기술을 실제 환경에서 적용하는 데 도움이 될 것입니다.

1. User Mode 후킹 감지 예시

API 후킹 감지를 위한 Python 스크립트 예시

import ctypes
from ctypes import wintypes

user32 = ctypes.WinDLL('user32', use_last_error=True)

# 기본 MessageBoxW 함수 원본을 저장합니다.
original_MessageBoxW = user32.MessageBoxW
original_MessageBoxW.argtypes = [
    wintypes.HWND,     # hWnd
    wintypes.LPCWSTR,  # lpText
    wintypes.LPCWSTR,  # lpCaption
    wintypes.UINT      # uType
]
original_MessageBoxW.restype = wintypes.INT

# 후킹 함수: 호출 시 커스텀 메시지로 변경
def custom_MessageBoxW(hWnd, lpText, lpCaption, uType):
    custom_text = "Custom Hooked Message: " + str(lpText)
    custom_caption = "Intercepted: " + str(lpCaption)
    print(f"MessageBoxW called - Original Text: {lpText}, Caption: {lpCaption}")
    return original_MessageBoxW(hWnd, custom_text, custom_caption, uType)

# 후킹 적용
user32.MessageBoxW = custom_MessageBoxW

# 테스트 코드: 원래의 MessageBoxW 함수 대신 후킹된 함수를 호출
user32.MessageBoxW(None, "Original Message", "Original Caption", 0)

2. Kernel Level Hooking 감지 예시

Sysmon을 사용한 시스템 호출 모니터링

Sysmon은 Windows 시스템에서 발생하는 중요한 활동을 로깅하는 도구입니다. 이를 설정하여 커널 후킹이 의심되는 활동을 모니터링할 수 있습니다.

<Sysmon schemaversion="4.0">
  <EventFiltering>
  
    <!-- 파일 삭제 감시 -->
    <FileDelete onmatch="include">
      <!-- 특정 경로 내 중요한 파일 삭제 모니터링 -->
      <TargetFilename condition="begin with">C:\important_data\</TargetFilename>
    </FileDelete>

    <!-- 비정상적인 네트워크 연결 감시 -->
    <NetworkConnect onmatch="include">
      <!-- 외부 IP 연결 모니터링 (예: 의심스러운 해외 IP 주소) -->
      <DestinationIp condition="is">192.168.0.10</DestinationIp>
      <!-- 특정 포트로의 연결 시도 모니터링 (예: 8080 포트) -->
      <DestinationPort condition="is">8080</DestinationPort>
    </NetworkConnect>

    <!-- 중요 레지스트리 키 변경 감시 -->
    <RegistryEvent onmatch="include">
      <TargetObject condition="begin with">\Registry\Machine\Software\MyCompany\SecuritySettings</TargetObject>
      <!-- 설정 값 변경 감시 -->
      <Details condition="contains">EnableFeature</Details>
    </RegistryEvent>
    
    <!-- 프로세스 생성 시, 악성 파일 경로 감시 -->
    <ProcessCreate onmatch="include">
      <!-- 의심스러운 위치에서 실행되는 프로세스 추적 -->
      <Image condition="begin with">C:\temp\suspicious_folder\</Image>
      <!-- 특정한 의심스러운 프로그램 이름 감시 -->
      <Image condition="end with">malware.exe</Image>
    </ProcessCreate>

  </EventFiltering>
</Sysmon>

3. OSSEC을 사용한 커널 활동 모니터링

OSSEC는 호스트 기반 침입 탐지 시스템으로, 파일 무결성 모니터링, 로그 분석, 실시간 경고 등을 제공합니다.

 

OSSEC 설정 예시

<ossec_config>
  <syscheck>
    <directories check_all="yes">/etc, /usr/bin, /usr/sbin</directories>
  </syscheck>
</ossec_config>
  • 위 설정은 /etc, /usr/bin, /usr/sbin 디렉터리의 파일 변경을 모니터링합니다.

 

이러한 도구와 설정을 통해 User mode와 Kernel level 후킹 활동을 효과적으로 감지하고 대응할 수 있습니다. 보안 전문가는 이를 기반으로 조직의 보안 정책을 강화할 수 있습니다.

 

최신 위협 동향 정보를 반영하여 보안 운영을 효과적으로 하기 위한 방안입니다.

1. 제로 트러스트 아키텍처 도입

제로 트러스트(Zero Trust) 아키텍처는 네트워크 내외부의 모든 접근을 기본적으로 신뢰하지 않고 검증하는 보안 모델입니다.

  • 다단계 인증(MFA): 사용자와 디바이스 인증 시 추가적인 인증 단계를 요구합니다.
  • 세분화된 접근 제어: 사용자와 애플리케이션의 최소 권한 원칙을 적용하여 필요한 자원에만 접근하도록 합니다.
  • 지속적인 모니터링: 네트워크 활동을 지속적으로 모니터링하고 비정상적인 접근 시도를 탐지합니다.

실행 예시

  • Azure AD에서 Conditional Access Policies를 설정하여 MFA를 적용합니다.
  • Windows Server에서 그룹 정책을 통해 사용자별 접근 권한을 세분화합니다.

2. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기반 위협 탐지

AI와 ML을 활용하여 비정상적인 활동과 패턴을 실시간으로 분석하고 위협을 탐지합니다.

  • 행동 분석: 사용자와 시스템의 행동 패턴을 학습하고 비정상적인 활동을 실시간으로 탐지합니다.
  • 자동화된 위협 대응: 위협 탐지 시 자동으로 대응 절차를 실행합니다.

실행 예시

  • Splunk: 머신러닝 툴킷을 사용하여 비정상적인 사용자 행동을 탐지하고 경고를 설정합니다.
  • Darktrace: 자율적 위협 탐지 및 대응 솔루션을 사용하여 네트워크 트래픽을 분석합니다.

3. 클라우드 보안 강화

클라우드 환경에서의 보안 위협을 효과적으로 관리하기 위해 클라우드 네이티브 보안 도구를 활용합니다.

  • 클라우드 보안 태세 관리(CSPM): 클라우드 인프라 설정 오류와 규정 위반을 탐지하고 수정합니다.
  • 컨테이너 보안: 컨테이너 이미지의 취약점을 분석하고 런타임 시 보안을 강화합니다.

실행 예시

  • Aqua Security: 컨테이너 보안을 위한 이미지 스캔 및 런타임 보안 설정.
  • Palo Alto Prisma Cloud: CSPM을 통해 클라우드 리소스의 보안 태세를 관리합니다.

4. 최신 취약점 관리 및 패치

최신 취약점을 지속적으로 모니터링하고 신속하게 패치를 적용하여 보안 상태를 유지합니다.

  • 자동화된 패치 관리: 시스템과 소프트웨어의 패치를 자동으로 배포하고 적용합니다.
  • 취약점 스캐닝: 정기적으로 시스템과 네트워크의 취약점을 스캔하고 보고서를 분석합니다.

실행 예시

  • Qualys: 취약점 관리 솔루션을 사용하여 네트워크와 시스템의 취약점을 스캔하고 보고서를 제공합니다.
  • WSUS (Windows Server Update Services): Windows 환경에서 패치 관리 자동화를 설정합니다.

5. 침입 탐지 및 대응(EDR/XDR) 강화

엔드포인트와 확장된 환경에서의 침입을 실시간으로 탐지하고 대응합니다.

  • Endpoint Detection and Response (EDR): 엔드포인트에서 발생하는 의심스러운 활동을 탐지하고 분석합니다.
  • Extended Detection and Response (XDR): 네트워크, 서버, 클라우드 등 확장된 환경에서 위협을 탐지하고 대응합니다.

실행 예시

  • CrowdStrike Falcon: EDR 솔루션을 사용하여 엔드포인트의 위협을 실시간으로 탐지하고 대응합니다.
  • Microsoft Defender for Endpoint: 통합된 보안 솔루션을 통해 위협을 탐지하고 자동으로 대응합니다.

6. 로그 관리 및 SIEM 솔루션 활용

중앙 집중식 로그 관리를 통해 보안 이벤트를 모니터링하고 분석하여 위협을 탐지합니다.

  • 로그 중앙화: 모든 시스템과 애플리케이션의 로그를 중앙에서 수집하고 관리합니다.
  • SIEM 분석: 실시간 로그 분석을 통해 이상 징후를 탐지하고 경고를 발송합니다.

실행 예시

  • Splunk: 로그 수집 및 분석을 통해 보안 이벤트를 실시간으로 모니터링합니다.
  • IBM QRadar: SIEM 솔루션을 통해 보안 로그를 분석하고 위협을 탐지합니다.

 

이러한 방안을 통해 최신 보안 위협에 대응하고, 효과적인 보안 운영을 유지할 수 있습니다.

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