- 정보시스템에 대한 보안위험분석을 위한 모델링 기법 연구
- ㆍ 저자명
- 김인중,이영교,정윤정,원동호,Kim. Injung,Lee. Younggyo,Chung. Yoonjung,Won. Dongho
- ㆍ 간행물명
- 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part C Part C
- ㆍ 권/호정보
- 2005년|7호|pp.989-998 (10 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국정보처리학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
최근 대부분의 정보시스템은 대규모 및 광역화되고 있으며 이에 따른 사이버 침해사고와 해킹의 위험성이 증대되고 있다. 이를 해결하기 위하여 정보보호 기술중에서 보안위험분석 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 다양한 자산과 복잡한 네트워크의 구조로 인하여 위험도를 현실에 맞게 산정한다는 것이 사실상 불가능하다. 특히, 취약성과 위협의 증가는 시간에 따라 계속 증가하며 이에 대응하는 보호대책은 일정 시간이 흐른 뒤 이루어지므로 제시된 결과가 효과적인 위험분석의 결과로 볼 수 없다. 따라서. 정보시스템에 대한 모델링 기법을 통하여 정보시스템의 구조를 단순화하고 사이버 침해의 방향성을 도식화함으로써 위험분석 및 피해 파급 영향 분석을 보호대책 수립의 허용 시간 내에서 이루어질 수 있도록 해야 한다 이에 따라, 본 논문에서는 보안 위험을 분석할 수 있도록 SPICE와 Petri-Net을 이용한 정보시스템의 모델링 기법을 제안하고, 이 모델링을 기반으로 사례연구를 통하여 위험분석 시뮬레이션을 수행하고자 한다.
Information systems are today becoming larger and mostly broadband-networked. This exposes them at a higher risk of intrusions and hacking than ever before. Of the technologies developed to meet information system security needs, risk analysis is currently one of the most actively researched areas. Meanwhile, due to the extreme diversity of assets and complexity of network structure, there is a limit to the level of accuracy which can be achieved by an analysis tool in the assessment of risk run by an information system. Also, the results of a risk assessment are most oftennot up-to-date due to the changing nature of security threats. By the time an evaluation and associated set of solutions are ready, the nature and level of vulnerabilities and threats have evolved and increased, making them obsolete. Accordingly, what is needed is a risk analysis tool capable of assessing threats and propagation of damage, at the same time as security solutions are being identified. To do that, the information system must be simplified, and intrusion data must be diagrammed using a modeling technique this paper, we propose a modeling technique information systems to enable security risk analysis, using SPICE and Petri-net, and conduct simulations of risk analysis on a number of case studies.