APT를 알면 사이버 테러 이길 해법이 보인다

최근 발생한 3.20 사이버 테러에서 보았듯이 특정 대상을 상대로 핵심 기밀정보를 빼내려는 사이버 위협이 날로 지능화함에 따라 보안의 중요성은 더욱 커지고 있다.

이에 효과적인 대응 방안을 모색하기 위해서 지난 5월 14일 머니투데이와 데일리시큐가  ‘금융보안·개인정보보호 페어’를 열었다. 이 자리에는 안랩을 비롯해 20여 개 보안 전문 업체가 참가해 금융보안과 개인정보보호 관련 최신 제품과 기술을 소개했다. 또한 ‘스마트 융합 시대에 필수적인 개인정보보호와 금융보안’을 주제로 차세대 금융 보안 구축 방법을 비롯해 다양한 보안 사고 예방을 위한 방법을 소개했다.

그 가운데 안랩 마케팅실 윤상인 차장은 ‘다차원 분석을 통한 APT 대응 방안’을 주제로 발표했다. 그는 안랩에서 자체 개발한 다양한 분석 방법으로 보안 위협에 철저히 대응할 해법을 소개했다. 다음은 주요 내용. 

지능적이고 장기적으로 가해지는 APT 공격

최근의 보안 위협은 과거의 것과는 양상이 확연히 달라졌다. 과거에는 단일한 악성코드를 가지고 감염 불특정 다수를 대상으로 PC에 국한된 공격을 했다. 하지만 최근에는 특정 공격 대상을 겨냥해 기존 보안 제품을 우회하고 새로 발견되는 보안취약점을 악용해 모듈화한 악성코드를 생성하고 장기간에 걸쳐 공격 성공 시까지 은닉하는 방법을 사용한다. 이른바 'APT'이다. 

APT(Advanced Persistent Threat)

‘지능형 지속 공격’이라고 하며, 특정 타깃을 노려 지속적인 공격을 하는 것을 말한다. 악성코드를 이용하여 정보 유출뿐 아니라 시스템 파괴를 일으키는 공격이다. 정치적 목적의 사이버 테러, 정보 유출 등 다양한 목표와 방법을 가지고 있다. 일례로 3.20 전산망 마비 사고가 있다. 국내 방송사 및 은행 전산망을 동시에 마비시킨 보안 사고로 32,000여 대의 서버와 PC에서 시스템 장애 현상, 하드 디스크 파괴 현상이 발생하였다.

1~2년 전부터 APT가 언론에서 많이 회자되었지만 실제 APT를 잘 아는 사람이 많지 않다. 2012년 말 ISACA(정보시스템감사통제협회)에서 글로벌하게 1500명의 보안 인력을 대상으로 설문조사를 진행했다. 조사 결과에 따르면 APT를 어느 정도 알고는 있지만, 실제 APT를 어떻게 막을 것인가라는 질문에는 애매한 답변이 대부분이었다고 한다. 

최근 발생한 사고 현황을 보면 2010년 이전까지는 APT 공격의 대상이 주로  정부기관었으나, 구글을 공격한 '오퍼레이션 오로라' 이후 민간까지도 공격이 확장되는 흐름이 있었다. 

APT 공격 배경에는 정치적 목적, 경제적 목적, 군사적 목적이 있는데, 공통적으로 범죄 조직이나 국가 정보기관, 핵티비스트 단체와 같이 막강한 배후 세력이 존재한다. 악성코드를 제작하는 세력은 멀티 엔진 분석 사이트나 언더그라운드 플랫폼 검증을 통해 기존 시그니쳐(signature) 기반 보안 솔루션을 우회하는 신종 악성코드만을 APT 공격에 이용한다. 때문에 방어하기 힘들 수밖에 없다.

APT에 대한 오해와 진실

1. APT 공격은 숙련된 해커만이 가능한가?

NO. 에코시스템처럼 제로도의 취약점을 이용한 악성코드를 사고 팔고하는 블랙마켓이 활성화해 있다. 그렇기 때문에 꼭 숙련된 해커 사이에서만 이뤄지는 게 아니라고 할 수 있다.

2. 알려지지 않은(Unknown) 악성코드가 APT 공격을 일으키는 주범인가?

YES or NO. 주범은 알려지지 않은(Unknown) 악성코드라고 봐도 되지만 기존의 다양한 APT를 분석해보면 알려진(Known) 악성코드와 적절히 조합이 되어서 공격을 했다. 따라서 APT 대응을 위해서는 알려진 악성코드까지도 대응할 수 있는 연계 대응 방안이 필요하다.

3. 기존 보안 솔루션은 알려지지 않은 악성코드를 탐지하고 차단 가능한가?

NO. 기존 시그니쳐 기반 보안 솔루션은 알려지지 않은 악성코드를 탐지하는 데 어려움이 많다.

4. APT 위협은 정부기관 또는 대기업만 타깃으로 하는가?

NO. 보안 취약점을 가진(보안 정책상 허술한) 하위 소규모 기업을 1차 타깃으로 2차 중간 업체, 3차로 그 상위 기관, 최종적으로 상급 기관을 공격하는 것이 최근 APT 공격의 패턴이다.

정부기관, 온라인 뱅킹도 공격 대상

조달청이 운영하는 나라장터 해킹이라고도 알려진 입찰 참여 건설 업체/지자체 PC 해킹 사건이 대표적이다. 정부의 건설 사업 관련해 최저가 입찰을 하는데 모 건설사에서 경쟁사의 입찰 가격을 알아내도록 해커에게 요청한 사건이다. 2007년부터 수십 억원에 달하는 비용을 불법적으로 취득했다. 이는 persistent한 경우는 아니지만 Advanced하고 Targeted한 공격이, 보안이 허술한 하청기관을 뚫는 것이 얼마나 효과적인지 보여주는 사례이다.

온라인 뱅킹 시 파밍 사이트로 접속하게 유도하는 사고도 자주 일어난다.

파밍(Farming)

이용자 PC를 악성코드에 감염시켜 이용자가 인터넷 '즐겨찾기' 또는 포털사이트 검색을 통하여 금융회사 등의 정상적인 홈페이지 주소로 접속하여도 피싱 사이트로 유도되어 범죄 관련자가 금융 거래 정보 등을 몰래 빼가는 수법

일반적으로 사용자의 금융 정보를 가로채기 위해 공격자는 악성코드 감염을 통해 사용자의 호스트(hosts) 파일을 변경하거나, 공격자가 만들어 놓은 서버 IP를 사용자 DNS 서버 IP로 변경하여 정상적인 금융권 사이트 접속 시 공격자가 만들어 놓은 가짜 사이트로 접속하도록 만든다. 그러나 이와 같은 방법은 이미 일반화했기 때문에 대부분의 보안 프로그램은 사용자 시스템의 호스트 파일을 모니터링하여 변경 사실을 사용자에게 알리거나 변경 자체를 방어하기도 한다. 

최근 피해 사례가 증가하는 파밍 사이트로 접속을 시도하는 피해 시스템을 확인한 결과, DNS IP의 변경이나 호스트 파일의 변조가 일어나지 않은 상태에서도 공격자가 만들어 놓은 가짜 사이트로 접속을 시도하는 것을 확인할 수 있었다.

악성코드 다차원 분석이 해법이다  

전통적인 보안 솔루션만으로는 고도로 지능화된 APT를 차단하는 것이 불가능하다. 방화벽(FireWall)은 네트워크 접근 통제로 악성코드 유입을 차단하기 때문에 허용된 주소로 들어오는 악성코드는 차단할 수 없다. 애플리케이션을 통제하는 차세대 방화벽(Next Generation FireWall) 역시 악성코드를 탐지하기 어렵다. 

또한 침입차단시스템(IPS)은 네트워크 기반 툴을 이용해 악성코드 유입을 차단하기 때문에 파일 기반 분석이 필요한 악성코드는 탐지할 수 없다. 악성 URL을 차단하는 유해 사이트 차단 시스템은 허용된 사이트를 거쳐 유입되는 악성코드는 차단할 수 없다. 기존 안티바이러스(AV) 솔루션 역시 알려지지 않은 악성코드는 탐지하기 어렵다.

어떤 과정을 거쳐서 다차원 분석 기술이 나오게 되었을까?

1세대 - 기존의 안티바이러스 제품군

악성코드가 대응센서에 유입이 되면 안랩과 같은 연구기관에 샘플이 전달이 되고 분석이 된 결과에 따라서 악성이라고 판단이 되면 엔진이 업데이트 되는 형식이다

즉, 1세대 시그니쳐 기반 악성코드 대응의 방식에서는 최초의 피해자가 존재해야 한다는게 특징이다. 대응시간도 2-3시간이 걸리므로 현재의 위협이 되고 있는 지능적 공격을 막기에는 역부족이라는 판단이다. 즉 패시브한 방식!

2세대 - 클라우드 기반 악성코드 대응

1세대 방식보다 좀 더 능동적인 방법으로 진화된 것이 많은 글로벌 대응 업체들이 시도를 하고 있는 클라우드 기반 악성코드 대응 방안이다. 클라우드에는 최신의 악성코드 정보가 들어 있게 되고 만약 클라우드 상에 정보가 없을댄 의심 파일을 클라우드 서버로 전송을 하게 되고 클라우드의 백엔드 상에는 다양한 정적 분석엔진 동적 분석엔진 그리고 전문가들의 수동 분석을 통해서

시그니쳐를 자동 또는 반자동으로 추출을 하게 되는 과정을 거치게 되는 것이다.

1세대 시그니쳐 기반 분석에 비해서는 효과적이지만 파일 자체가 유출될 수 있는 보안상의 문제점이 발생할 수 있는 단점이 발생한다.

안랩의 APT 방어 솔루션인 '안랩 트러스와처'

3세대 - 다차원 악성코드 분석 및 대응

1세대와 2세대의 효율성을 유지하면서 언노운(Unknown) 악성코드를 적극적으로 탐지하기 위해서 사용된 방법이다. APT 공격이 순수하게 언노운 악성코드만이 이루어진 공격이 아니기 때문에 최신 악성코드 정보를 가지고 있는 클라우드 또는 시그니쳐 기반의 로컬 데이터베이스를 적극적으로 활용하는 것이 최신의 트렌드이다.

다차원 분석의 핵심은 바로 평판 기반 분석 방법, 행위 기반 분석 방법, URL/IP 탐지, 연관 관계 분석이다. 

평판 기반 분석 방법은 파일 자체가 언제 최초로 유입됐는지, 얼마나 글로벌하게 퍼져 있는지, 혹은 도메인이 언제 등록됐는지 분석하는 것이다. 행위 기반 분석 방법은 분석 머신 자체에서 악성코드를 실행하고 어떤 OS 상의 행위 변화가 일어나는지 분석하는 방법이다. 

URL/IP 탐지 분석 방법은 단순히 특정 IP에 연결이 됐는지, 특정 URL에 접속이 됐는지를 보는 것이 아니라, 특정 IP 또는 URL에 관련된 도메인들이 어떤 개별적인 악성 스코어링을 가지고 있는지 분석하는 것이다. 연관 관계 분석 방법은 A라는 파일을 분석할 때 해당 파일에 관여하는 시스템 파일들 2차 3차 부가적인 연관 파일들까지도 분석하는 것을 말한다.

동적 컨텐츠 분석 엔진(DICA; Dynamic Intelligent Content Analysis)은 문서, 동영상, 스크립트 등 non-PE 악성코드를 탐지하기 위해 최적화된 악성코드 분석 엔진이다. 문서 파일 형태의 알려지지 않은 (Unknown) 애플리케이션 취약점에 대응하기 용이하며 알려진(Known) 취약점을 이용하는 변종 non-PE 악성코드 탐지에 최적화해 있다.

최신 공격 기법 ROP까지 막아내는 '트러스와처'

한편, 최근 들어 해커들이 많이 이용하는 ROP 기술에 주목할 필요가 있다. 

ROP(Return-Oriented Programming) 공격 기법

운영체제(OS) 메모리 상에 존재하는 정상 코드 조각들을 조합해 악의적인 공격 코드를 실행시키는 방법. 최근 APT 공격에 많이 이용된다.

얼마 전 MS사에서 보안 소프트웨어에 대한 컨테스트(BlueHat Prize)를 열었는데, 1~3등 모두 ROP 관련 기술이 들어가 있었다. MS는 이 컨테스트를 개최한 후에 자체 보안 유틸리티에 ROP 방어 기능을 추가하기도 했다. 거대 기업도 주목하는 기술인 만큼 대비가 필요하다. 

안랩의 APT 방어 솔루션인 '안랩 트러스와처(AhnLab TrusWatcher)'(글로벌 제품명 AhnLab MDS)는 ROP 공격 기법을 사용하는 비실행형 악성코드까지 탐지한다. 단순히 탐지에 그치는 것이 아니라 대응까지도 할 수 있는 제품이다. 즉, 탐지된 악성코드를 다운로드한 PC를 찾아 악성코드를 자동/수동 치료한다. 

또한 트러스와처는 다차원 분석(행위 기반 분석, 동적 컨텐츠 분석) 기술로 알려진(Known) 악성코드는 물론 알려지지 않은(Unknown) 악성코드를 모두 탐지하고, 해당 악성코드는 자동 치료/삭제해 실시간 대응이 가능하다. 악성코드 수집-분석-모니터링-대응까지 이어지는 Full Process를 제공하기 때문에 비즈니스 연속성을 도모할 수 있다. 아울러 단일 장비로 다양한 인터넷 프로토콜을 수용하며 비용 효율성이 높다. Ahn

대학생기자 박규영 / 연세대학교 건축학과