• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.203-206
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• 2020

소프트웨어 정의 네트워크(Software-Defined Networking; SDN) 기술은 기존 네트워크 기술의 폐쇄성과 복잡성의 한계를 극복하고, 중앙 집중적 관리 및 프로그래밍 기반의 네트워크 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다. 그러나 SDN 환경에서도 다른 네트워크 환경처럼 악의적인 DDoS 공격으로 인해 전체 네트워크 서비스가 마비될 수도 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 기존의 연구들은 공격이 인입되는 스위치 포트를 차단하거나, 공격자의 출발지 주소 자체를 차단하는 기법 등이 있으나 공격 트래픽과 함께 정상 트래픽까지 차단하는 문제가 있다. 본 논문에서는 SDN 환경에서 DDoS 공격 발생 시 악의적인 트래픽만 방어하고, 정상적인 트래픽은 최대한 허용하는 서비스 Flow 기반의 방어 기법을 제안한다. 제안 기법은 SDN 환경에서 Flow 분석을 통해 DDoS 공격을 탐지한 후 이를 접근제어 리스트 방식을 통해 공격 트래픽만을 차단하는 것이 가능하다. 실험 결과를 통해 공격자의 악의적인 트래픽은 차단하고, 정상적인 트래픽은 허용하는 것이 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.25-28
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• 2004

DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격은 인터넷을 통한 보안 위협 중 대표적인 분산 서비스 거부 공격이다. DDoS은 해킹 공격자가 공격 근원지 IP 주소를 스누핑하여 공격목표로 하는 시스템의 가용자원을 고갈시키거나 과도한 부하를 유발시커 서비스를 중단시킨다. 이러한 공격에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 전달된 공격 패킷을 통하여 네트워크상에서 공격 패킷 전달 경로를 재구성한다. 기존의 역추적 기술인 패킷 마킹 기법에서 DDoS 공격에 대한 판별 과정 없이 임의의 패킷에 대해 역추적 정보를 생성 즉 DDoS 공격에 능동적으로 대응하고 있지 못하는 단점에 착안하여 본 연구에서는 SVM 모듈을 적용한 라우터에서 DDoS 트래픽에 대한 판별 기능을 제공하고 또한 DDoS 공격 패킷에 대해 개선된 마킹 기법을 제시하였다. 연구 실험 결과 네트워크 부하를 줄이면서도 역추적 성능을 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.11-15
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• 2010

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 그 환경을 구성하는 주요 디바이스들에 대하여 물리적인 공격을 통해 내부에 존재하는 비밀키 값과 같은 중요한 정보를 쉽게 찾아낼 수 있는 보다. 효율적인 2차 차분전력분석 기법을 제안한다. 이 기법은 마스킹이 적용된 디바이스에서도 쉽게 그 키 값을 찾아내는 기법으로 기존의 전처리함수를 이용한 2차 차분전력분석 공격 기법과 제안하는 전처리함수를 적용한 기법을 실제로 각각 구현하여 성능을 분석하고 비교함으로써 제안하는 전처리함수를 이용하여 2차 DPA 공격을 했을 때 기존의 공격보다 더 강화되고 위협적인 물리적 공격임을 실험적으로 검증한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.243-247
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• 2005

인터넷의 사용이 증가하면서, DDoS와 같은 네트워크 공격 역시 빠르게 증가하고 있다. 최근 발생하는 네트워크 상의 공격은 특정 호스트에 대한 피해뿐만 아니라, 전체 네트워크의 성능 저하를 유발한다. 이러한 피해를 막기 위해서 효율적인 탐지 기법이 필요하다. 본 논문에서는, 다중 엔트로피를 이용하여 고속의 네트워크 상황에 적합한 탐지 기법을 제시하였다. 제시한 기법은 공격의 발생에 따른 출발지 주소, 목적지 주소, 목적지 포트의 엔트로피를 관찰하여 공격을 탐지한다. 공격이 발생하였을 경우, 각각 의 엔트로피는 정상 상태와 다른 값을 가진다. 또한 공격의 특성에 따라 엔트로피 값들은 서로 다르게 변한다. 이를 이용하여 공격의 종류를 파악할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.322-324
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• 2004

서비스 거부 공격(Denial of Service)은 최근 가장 큰 관심의 대상이 되고 있는 공격 형태로 시스템이나 네트워크의 자원을 고갈시킴으로써 더 이상의 서비스를 제공하지 못하도록 하는 공격이다. 이러한 서비스거부 공격은 IP 스푸핑(spoofing) 기법을 사용하기 때문에 공격지의 근원지를 파악하기 어렵고, 필터링 기법을 사용하여 공격을 차단하기도 어렵다. 이러한 공격을 탐지하기 위해서 Hop Count Filtering 기법이 제안되어 있지만. 피해자에게 유입되는 각각의 패킷을 분석하여 스푸핑을 탐지하기에는 않은 지연과 과부하(Overhead)의 문제점이 있다. 이 것을 해결하기 위해서 본 논문에서는 PI (Path Identification Mechanism) 기법을 적용시켜, 스푸핑 된 패킷을 이용한 서비스 공격을 차단할 수 있는 구현방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.697-699
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• 2003

최근의 네트워크 공격의 주류는 DoS (denial-of-service)와 DDoS (distributed DoS) 공격이다. 이러한 공격들은 공격자가 침입 대상 시스템의 자원을 완전히 소모시켜서 시스템이 정상적인 서비스를 할 수 없도록 하는 것이다. 각 시스템의 관리자들은 이러한 침입이나 공격을 막기 위한 방편 중에 하나로 IDS(Intrusion detection system)를 사용하고 있다. 그러나 IDS의 높은 false-positive(정상적인 사용을 공격으로 잘못 판단하는 경우)의 발생빈도는 심각한 문제점 중의 하나는 이다. 이런 false-positive의 발생빈도를 줄이고자 본 논문에서는 한번의 판단만으로 연결(connection)을 차단시키지 않고, trust라는 개념을 도입하여 trust의 값에 따라서 사용자에게 차등 서비스를 제공하는 기법을 제안한다. 즉, trust를 이용하는 기법은 각 사용자를 한번에 공격자인지 일반 사용자인지 결정하지 않고, 한 번 더 검사하여 false-positive의 발생빈도를 감소시키는 기법이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.386-388
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• 2003

인터넷 발전의 대표적인 역기능인 시스템 공격 방법 중 분산 서비스거부 공격은 공격 도구가 분산되어 있고 도구를 분산화 하는 과정을 찾기 힘들다는 특징 때문에 현재까지의 연구 대부분에서 공격이 발생한 시점에서의 대응 방법이 제안됐다. 그러나 이 시점에서는 대응은 시스템에 대한 보호가 늦어질 가능성이 높기 때문에, 공격이 발생되기 이전에 네트워크 상의 패킷의 흐름을 거시적으로 판단해서 공격의 징후를 찾고 이에 대해 대처할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 분산화 된 보안 에이전트들에 의해 공격 시점 이전에 분산 서비스거부 공격 도구의 위상을 탐지하는 기법을 제안한다. 이 기법은 분산된 공격 도구에서 발생할 수 있는 의심스러운 접속들을 포괄적으로 판단하여 공격이 발생하기 전에 공격도구들이 설치된 일치를 찾게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.442-444
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• 2004

서비스 거부 공격은 그 피해의 규모에 비해 방어하기가 무척 어려우며 충분히 대비를 한다 해도 알려지지 않은 새로운 서비스 거부 공격 기법에 피해를 입을 위험성이 항상 존재한다. 또한 최근 나타나고 있는 서비스 거부 공격 기법은 시스템 자원을 고갈시키는 분산 서비스 거부 공격(DDoS)에서 네트워크의 대역폭을 고갈시킴으로서 주요 네트워크 장비를 다운시키는 분산 반사 서비스 거부 공격(DRDoS)으로 진화하고 있다 이러한 공격 기법은 네트워크 트래픽의 이상 징후로서만 탐지될 뿐 개별 패킷으로는 탐지가 불가능하여 공격 징후는 알 수 있으되 자동화된 대응이 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 이미 알려진 공격뿐 아니라 새로운 서비스 거부 공격 패킷을 탐지하기 위하여, 패턴 분류 문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Support Vector Machine(SVM)을 사용한 실험을 진행하였다. 테스트 결과. 학습된 공격 패킷에 대해서는 정확한 구분이 가능했으며 학습되지 않은 새로운 공격에 대해서도 탐지가 가능함을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.248-251
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• 2011

무선 센서 네트워크는 다양한 응용 분야와 환경에 배치되기 때문에, 악의적인 목적을 가진 사용자의 공격에 손쉽게 노출되어 있다. 선택적 전달 공격은 센서 네트워크에서 발생 할 수 있는 가장 대표적인 라우팅 공격 중의 하나로, 데이터 패킷의 정상적인 전달을 차단하여 상황 인지 및 이에 대한 대응을 지연시킨다. 기존에 제안된 탐지 기법은 패킷 전달 경로 상에 감시 노드를 선정하고, 패킷이 전송 될 때마다 인증메시지를 소스 노드에게 전송하여 공격 발생 여부를 탐지한다. 하지만, 패킷을 전송할 때 마다 공격 탐지를 수행하기 때문에 한정된 에너지를 바탕으로 동작하는 센서 네트워크에 적합하지 못하다. 본 논문에서는 탐지율을 충분히 유지하면서도 높은 에너지 효율성 위해 센서 네트워크의 특성을 고려한 선택적 전달 공격 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존 기법에서와 같이 즉시 탐지를 수행하는 대신에 패킷 전송 시간을 고려한 네트워크 모니터링을 수행하고, 공격 받았을 가능성이 있는 경로에 대해서만 지연탐지를 수행한다. 본 논문의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통해 성능 평가를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법에 비해 탐지율이 평균 약 15% 향상되었고, 네트워크의 에너지 소모량이 평균 약 54% 감소하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.32 no.1
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• pp.89-98
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• 2022

As deep learning technology was applied to various fields, research on adversarial attack techniques, a security problem of deep learning models, was actively studied. adversarial attacks have been mainly studied in the field of images. Recently, they have even developed a complete decision-based attack technique that can attack with just the classification results of the model. However, in the case of the audio field, research is relatively slow. In this paper, we applied several decision-based attack techniques to the audio field and improved state-of-the-art attack techniques. State-of-the-art decision-attack techniques have the disadvantage of requiring many queries for gradient approximation. In this paper, we improve query efficiency by proposing a method of reducing the vector search space required for gradient approximation. Experimental results showed that the attack success rate was increased by 50%, and the difference between original audio and adversarial examples was reduced by 75%, proving that our method could generate adversarial examples with smaller noise.