Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2008.11a
  • /
  • Pages.1496-1499
  • /
  • 2008
  • /
  • 2005-0011(pISSN)
  • /
  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Semantic Analysis on Traffic Flooding Attacks Detection System

트래픽 폭주 공격 탐지 시스템의 의미론적 해석

  • Jaehak Yu (Dept. of Computer & Information Science, Korea University) ;
  • Seunggeun Oh (Dept. of Computer & Information Science, Korea University) ;
  • Hansung Lee (Dept. of Computer & Information Science, Korea University) ;
  • Jun-Sang Park (Dept. of Computer & Information Science, Korea University) ;
  • Myung-Sup Kim (Dept. of Computer & Information Science, Korea University) ;
  • Daihee Park (Dept. of Computer & Information Science, Korea University)
  • 유재학 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 오승근 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 이한성 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 박준상 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 김명섭 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 박대희 (고려대학교 컴퓨터정보학과)
  • Published : 2008.11.14
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 공격 탐지와 공격유형별 분류는 안정적인 서비스 제공 및 시스템 운영에 필수요건이다. 본 논문에서는 1) 데이터마이닝의 대표적인 분류 모델인 C4.5 알고리즘을 기반으로 SNMP MIB 정보를 사용하여 트래픽 폭주공격을 탐지하고 각 공격유형별 분류를 수행하는 시스템을 설계 및 구현하였다; 2) C4.5에서 추가적으로 제공하는 동작원리에 관한 규칙들을 상세히 분석함으로써 공격탐지 및 공격유형별 분류에 관한 시스템의 의미론적 해석을 시도하였다; 3) C4.5는 주어진 SNMP MIB의 속성들의 정보이익 값을 이용하여 예측모형을 구축하는 알고리즘으로, 특징선택 및 축소의 효과를 추가적으로 얻었다. 따라서 시스템의 운용 시, 제안된 모델은 전체 13개의 MIB 정보 중 5개의 MIB 정보만을 사용하여 보다 신속하고, 정확하며, 또한 가벼운 공격탐지 및 공격유형별 분류를 수행함으로써 네트워크 시스템의 자원관리와 효율적인 시스템 운영에 기여하였다.

Keywords