[논문 리뷰] Building Computer Network Attacks

Ariel Futoransky, Luciano Notarfrancesco외 2명|arXiv (Cornell University)|2010. 06. 09.

Information and Cyber Security참고 문헌 7인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 성공 확률, 은폐성, 시간, 노이즈, 제로데이 상태 등 정량화된 비용을 통합한 자산, 목표, 공격자, 행동을 포함하여 컴퓨터 네트워크 공격을 수립하고 시뮬레이션하기 위한 형식적이고 확률론적 공격 모델을 제안한다. 하이브리드 고전/HTN 계획 기법을 통해 공격 계획을 모델링함으로써 조합 폭발을 크게 줄이며, 이는 자동 침투 테스팅과 취약성 시뮬레이션을 가능하게 한다.

ABSTRACT

In this work we start walking the path to a new perspective for viewing cyberwarfare scenarios, by introducing conceptual tools (a formal model) to evaluate the costs of an attack, to describe the theater of operations, targets, missions, actions, plans and assets involved in cyberwarfare attacks. We also describe two applications of this model: autonomous planning leading to automated penetration tests, and attack simulations, allowing a system administrator to evaluate the vulnerabilities of his network.

연구 동기 및 목표

• 공격 비용, 자산, 목표, 공격자 행동을 포함한 사이버 전쟁 시나리오를 모델링하기 위한 형식적이고 확장 가능한 프레임워크를 개발하는 것.
• 조합 복잡도를 줄이는 하이브리드 고전/HTN 계획 접근법을 사용하여 네트워크 공격의 자동 계획을 가능하게 하는 것.
• 정확하고 구성 가능한 공격 시뮬레이션을 통해 시스템 관리자가 공격을 시뮬레이션하고 네트워크 취약성을 평가할 수 있도록 지원하는 것.
• 기존의 공격 트리나 그래프를 넘어서 노이즈, 은폐성, 제로데이 상태와 같은 새로운 차원을 공격 모델링에 도입하는 것.
• 공격자 행동과 계획 논리를 형식화하여 차세대 자동 침투 테스팅 도구의 기반을 마련하는 것.

제안 방법

• 확률론적 자산(예: OS, 배너, 연결성), 정량화된 목표(Any, All, AllPossible), 에이전트(능력 포함), 원자적 동작를 사용하여 공격를 모델링한다.
• 실제 네트워크 규모에까지 확장 가능한 하이브리드 계획 기법을 통해 고전 계획과 HTN(Hierarchical Task Network) 기법을 통합한다.
• 공격 그래프에서 최소 비용 경로를 계산하기 위해 다익스트라 알고리즘을 적용하며, 비용은 (성공 확률, 노이즈, 시간, 추적 불가능성, 제로데이 상태)의 튜플로 정의된다.
• 가설 기반 비용 평가 메커니즘을 도입: 소스 호스트에서 가설적 에이전트를 사용하여 승리 비용을 추정하는 하위계획을 구성한다.
• Squeak Smalltalk에서 기능 프로토타입을 구현하여 모델을 구현하고 계획 및 시뮬레이션 기능을 검증한다.
• 정확성과 성능의 균형을 맞추기 위해 대규모 공격(예: 웜 전파)의 시뮬레이션을 VM 기반 또는 경량 에뮬레이션 환경을 통해 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 성공 확률 이외에 은폐성, 노이즈, 시간 등을 포함한 사이버 공격의 비용을 어떻게 모델링할 수 있는가?
• RQ2 표현력은 유지하면서 공격 그래프 구축 시 조합 폭발을 어떻게 줄일 수 있는가?
• RQ3 동적 능력과 변화하는 지식을 가진 에이전트를 사용하여 공격자 행동을 어떻게 모델링할 수 있는가?
• RQ4 자동 계획을 어떻게 활용하여 침투 테스팅을 위한 현실적인 다단계 공격 시퀀스를 생성할 수 있는가?
• RQ5 시스템 관리자가 다양한 공격자 프로파일을 시뮬레이션하여 네트워크 방어를 평가하고 강화할 수 있는가?

주요 결과

• 정량자(Any, All, AllPossible)의 사용을 통해 공격 그래프 복잡도를 성공적으로 감소시켜, 최적화되지 않은 Squeak 환경에서도 확장 가능한 계획이 가능하다.
• 노이즈를 제1의 비용 차원으로 통합함으로써 은폐성과 탐지 저항성을 모델링할 수 있었으며, 이는 이전의 공격 트리나 그래프 모델에서 부재했던 기능이다.
• 비용 인식 계획을 통해 비용 효율적이고 은폐성이 높은 공격 계획을 생성함으로써 자동 침투 테스팅을 가능하게 하였으며, Core Impact와 같은 도구에 통합 가능한 것으로 확인되었다.
• 시뮬레이션 결과는 관리자가 공격자 능력을 점차 추가함으로써 성공적이고 탐지되지 않은 공격에 도달할 때까지 핵심 취약점을 식별할 수 있음을 보여주었다.
• 대응 조치가 공격 성공 확률을 낮추거나 노이즈를 증가시키는 방식으로 방어 조치 평가가 가능하다는 점을 모델이 지원한다.
• 경량 에뮬레이션을 사용하여 대규모 웜 전파 시나리오를 시뮬레이션하는 데 성공하였으며, 이는 전체 VM 기반 시뮬레이션을 초월한 확장성을 입증하였다.