• Title/Summary/Keyword: 공격기법

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Unknown Attack Detection Technique based on Virtual HoneyNet (가상 허니넷 기반 신종공격 탐지 기법)

  • Hyun, Mu-Yong;Euom, Ieck-Chae;Kang, Dae-Kwon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.881-883
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    • 2012
  • 최근 정보통신 기술의 발전으로 국가 주요 핵심 기반시설(Critical Infrastructure)의 제어시스템에 대한 개방형 프로토콜 적용 및 외부 시스템과의 연계 등이 점차 증가되고 일반화됨에 따라 국가 핵심 기반시설이 사이버 침해 및 공격에 따른 위협에 노출되고 있다. 특히 기존의 보안기술은 알려진 공격(well-known attack)에만 대응하도록 설계되었기 때문에 공격패턴이 알려지지 않은 신종 공격이 국가 주요 핵심 기반시설을 공격하면 막대한 피해가 불가피하다. 본 논문에서는 최근 IT분야의 화두로 떠오르고 있는 가상화(Virtualization)기술을 적용하여 기존 허니넷 시스템의 장점을 유지하면서 허니넷 시스템의 자원문제, 구축 및 운영관리 문제를 줄일 수 있는 가상 허니넷 모델을 제시하였다. 또한 공격의도 확인기반의 데이터 분석 및 수집기법, 포커스 지향 분석기법을 제시를 통해 분석 결 도출에 필요한 시간비용을 최소화하는 방안을 제안하였다.

Implementation of a security system using the MITM attack technique in reverse (MITM 공격기법을 역이용한 보안시스템 구현)

  • Rim, Young-woo;Kwon, Jung-jang
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.01a
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    • pp.79-80
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    • 2021
  • 본 논문은 MITM 공격기법을 역이용한 네트워크 보안 기술 및 구현 방안을 제시한다. MITM(Man In The Middle) 공격은 통신 경로 중간에 개입하여 양 단간의 통신 내용을 가로채거나 행위 제어를 수행하는 전통적인 해킹 방법으로 그 공격 기법을 역이용하여 네트워크 공격을 방어하는 보안기술 및 시스템 구현에 대해 기술한다. Linux 시스템을 이용하여 ARP Poisoning을 통해 양단간 통신 트래픽에 개입하며, Netfilter 및 Suricata를 이용하여 Network IDS/IPS 및 Firewall을 구현하였고, Contents 필터링 및 Anti-Virus 구현이 가능하며, 여러 기능을 확장하여 UTM(Unified Threats Management) 시스템을 구현하였다.

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Perceptual Ad-Blocker Design For Adversarial Attack (적대적 공격에 견고한 Perceptual Ad-Blocker 기법)

  • Kim, Min-jae;Kim, Bo-min;Hur, Junbeom
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.30 no.5
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    • pp.871-879
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    • 2020
  • Perceptual Ad-Blocking is a new advertising blocking technique that detects online advertising by using an artificial intelligence-based advertising image classification model. A recent study has shown that these Perceptual Ad-Blocking models are vulnerable to adversarial attacks using adversarial examples to add noise to images that cause them to be misclassified. In this paper, we prove that existing perceptual Ad-Blocking technique has a weakness for several adversarial example and that Defense-GAN and MagNet who performed well for MNIST dataset and CIFAR-10 dataset are good to advertising dataset. Through this, using Defense-GAN and MagNet techniques, it presents a robust new advertising image classification model for adversarial attacks. According to the results of experiments using various existing adversarial attack techniques, the techniques proposed in this paper were able to secure the accuracy and performance through the robust image classification techniques, and furthermore, they were able to defend a certain level against white-box attacks by attackers who knew the details of defense techniques.

Prevention of Buffer Overflow Attack on Linux Kernel Level (리눅스 커널 수준에서의 버퍼오버플로우 공격 방지 기법)

  • 김홍철;송병욱;박인성;김상욱
    • Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.111-114
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    • 2001
  • 시스템 침입을 위해서 사용할 수 있는 공격 기법은 그 종류가 매우 다양하다. 그러나 최종적인 시스템 침입의 목표는 버퍼오버플로우 공격을 통한 관리자 권한의 획득이다. 버퍼오버플로우 현상은 메모리 공간의 경계 영역에 대한 프로그래밍 언어 수준의 검사 도구를 제공하지 않는 C/C++ 의 언어적 특성으로 인해 발생한다. 본 논문에서는 리눅스 커널 수준에서 시스템 보안을 위한 참조 모니터를 제안하고 이를 이용하여 버퍼오버플로우 공격에 대응할 수 있는 보안 기법을 제시한다.

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A Study on Installation of Global Honeypot System for Collecting Malicious Code (악성코드 수집을 위한 글로벌 허니팟 시스템 구축에 관한 연구)

  • Hur, Jong-Oh;Cho, Si-Haeng
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06d
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    • pp.36-41
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    • 2010
  • 크래커(Cracker)의 공격으로부터 내부 자원을 보호하기 위한 허니팟 시스템은 크게 두 가지로 구분된다. 하나는 내부 정보자원을 보호하기 위해 크래커의 공격을 유인하는 목적의 허니팟이며, 다른 하나는 방어기법을 연구하기 위해 크래커의 공격을 유도한 후 공격기법을 로그기반으로 수집하는 허니팟이다. 하지만, 최근의 공격은 크래커로 인한 공격보다는 불특정 다수를 공격하기 위해 대량의 악성코드를 통한 공격이 주를 이루고 있다. 따라서, 허니팟의 유형도 변화가 필요하게 되었다. 악성코드에 대한 방어기법을 연구하는 Anti-Virus 연구소에서는 최근의 악성코드 공격으로부터 시스템을 보호하기 위해서는 악성코드를 조기에 수집하는 것이 주요 이슈로 등장하게 되었다. 악성코드 수집을 위한 허니팟은 기존 허니팟과 다른 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 고려하여 개발되어야 한다. 하지만, 악성코드 수집용 허니팟이 필수적으로 갖추어야 할 조건이 정의된 것이 없으며, 개발을 위한 구현 모델이 존재하지 않아, 실제 구축에는 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 고에서는 기존 허니팟과 비교를 통해 악성코드 수집용 허니팟이 갖추어야 할 7대 요구조건을 개발하고, 이를 토대로 기존에 제시된 적이 없는 악성코드 수집용 허니팟 구현 모델을 제안하였다. 또한, 구현 모델을 통해 실제 악성코드 수집용 허니팟을 개발 및 실제 구축하여, 수집 결과와 함께 구축 시 고려사항을 도출하였다. 앞으로, Anti-Virus 연구소들은 본 구현모델과 구현결과, 고려사항을 통해 악성코드 수집용 허니팟을 개발하여, 확산되는 악성코드를 조기에 수집 및 대응함으로써, 1.25 대란, 7.7 DDoS대란과 같이 악성코드로 인해 발생하는 국가적 정보자산 손실을 미연에 방지하는데 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

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Detection of Traffic Flooding Attack using SNMP (SNMP를 이용한 트래픽 폭주 공격 검출)

  • 김선영;박원주;유대성;서동일;오창석
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.3 no.4
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    • pp.48-54
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    • 2003
  • Recently it frequently occur that remote host or network device breaks down because of various traffic flooding attacks. This kind of attack is classified an one of the most serious attacks of it can be used to a need of other hackings. This research is gathering system's informations for detecting a traffic flooding attack using the SNMP MIB. We analyze the traffic characteristic applying the critical value commonly used in analytical procedure of traffic flooding attacks. As a result or this analysis, traffic flooding attacks have a special character of its on. The proposed algorithm in this paper would be more available to a previous detecting method and a previous protecting method.

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Intrusion Detection System for In-Vehicle Network to Improve Detection Performance Considering Attack Counts and Attack Types (공격 횟수와 공격 유형을 고려하여 탐지 성능을 개선한 차량 내 네트워크의 침입 탐지 시스템)

  • Hyunchul, Im;Donghyeon, Lee;Seongsoo, Lee
    • Journal of IKEEE
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    • v.26 no.4
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    • pp.622-627
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    • 2022
  • This paper proposes an intrusion detection system for in-vehicle network to improve detection performance considering attack counts and attack types. In intrusion detection system, both FNR (False Negative Rate), where intrusion frame is misjudged as normal frame, and FPR (False Positive Rate), where normal frame is misjudged as intrusion frame, seriously affect vechicle safety. This paper proposes a novel intrusion detection algorithm to improve both FNR and FPR, where data frame previously detected as intrusion above certain attack counts is automatically detected as intrusion and the automatic intrusion detection method is adaptively applied according to attack types. From the simulation results, the propsoed method effectively improve both FNR and FPR in DoS(Denial of Service) attack and spoofing attack.

A Study on Implementation Model of Honeypot for Collecting Malicious Code (악성코드 수집을 위한 허니팟 구현 모델 연구)

  • Hur, Jong-Oh
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.04a
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    • pp.762-765
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    • 2010
  • 크래커(Cracker)의 공격으로부터 내부 자원을 보호하기 위한 허니팟 시스템은 크게 두 가지로 구분된다. 하나는 내부 정보자원을 보호하기 위해 크래커의 공격을 유인하는 목적의 허니팟이며, 다른 하나는 방어기법을 연구하기 위해 크래커의 공격을 유도한 후 공격기법을 로그기반으로 수집하는 허니팟이다. 하지만, 최근의 공격은 크래커로 인한 공격보다는 불특정 다수를 공격하기 위해 대량의 악성코드를 통한 공격이 주를 이루고 있다. 따라서, 허니팟의 유형도 변화가 필요하게 되었다. 악성코드에 대한 방어기법을 연구하는 Anti-Virus 연구소에서는 최근의 악성코드 공격으로부터 시스템을 보호하기 위해서는 악성코드를 조기에 수집하는 것이 주요 이슈로 등장하게 되었다. 악성코드 수집을 위한 허니팟은 기존 허니팟과 다른 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 고려하여 개발되어야 한다. 하지만, 악성코드 수집용 허니팟이 필수적으로 갖추어야 할 조건이 정의된 것이 없으며, 개발을 위한 구현 모델이 존재하지 않아, 실제 구축에는 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 고에서는 기존 허니팟과 비교를 통해 악성코드 수집용 허니팟이 갖추어야 할 7 대 요구조건을 개발하고, 이를 토대로 기존에 제시된 적이 없는 악성코드 수집용 허니팟 구현 모델을 제안하였다. Anti-Virus 연구소들은 본 구현모델을 통해 악성코드 수집용 허니팟을 개발하여, 확산되는 악성코드를 조기에 수집 및 대응함으로써, 1.25 대란, 7.7 DDoS 대란과 같이 악성코드로 인해 발생하는 국가적 정보자산 손실을 미연에 방지하는데 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

A Study on Mechanism of Intelligent Cyber Attack Path Analysis (지능형 사이버 공격 경로 분석 방법에 관한 연구)

  • Kim, Nam-Uk;Lee, Dong-Gyu;Eom, Jung-Ho
    • Convergence Security Journal
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    • v.21 no.1
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    • pp.93-100
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    • 2021
  • Damage caused by intelligent cyber attacks not only disrupts system operations and leaks information, but also entails massive economic damage. Recently, cyber attacks have a distinct goal and use advanced attack tools and techniques to accurately infiltrate the target. In order to minimize the damage caused by such an intelligent cyber attack, it is necessary to block the cyber attack at the beginning or during the attack to prevent it from invading the target's core system. Recently, technologies for predicting cyber attack paths and analyzing risk level of cyber attack using big data or artificial intelligence technologies are being studied. In this paper, a cyber attack path analysis method using attack tree and RFI is proposed as a basic algorithm for the development of an automated cyber attack path prediction system. The attack path is visualized using the attack tree, and the priority of the path that can move to the next step is determined using the RFI technique in each attack step. Based on the proposed mechanism, it can contribute to the development of an automated cyber attack path prediction system using big data and deep learning technology.

One-time Session Key based HTTP DDoS Defense Mechanisms (일회성 세션 키 기반 HTTP DDoS 공격 방어기법)

  • Choi, Sang-Yong;Kang, Ik-Seon;Kim, Yong-Min
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.18 no.8
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    • pp.95-104
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    • 2013
  • DDoS attacks have became as a social threat since 2009 7.7 DDoS turmoil. Even though defence techniques have been developing to provide against those threats, they become much more sophisticate. In recent years, the attack form of DDoS is changing from high amount of traffic attack of network layers to highly sophisticate small amount of application layers. To make matters worse, attack agent for the attack has became very intelligent so that it is difficult to be blocked since it can't be distinguished from normal PCs. In the user authentication system(such as CAPTCHA) User intervention is required to distinguish normal PCs and intelligent attack agents and in particular, in a NAT environment, IP-based blocking method can be cut off the normal users traffic at the same time. This research examined defense techniques which are able to distinguish between agent and normal PC and effectively block ways the HTTP DDoS offense applying one-time session key based authentication method using Cookie which is used in HTTP protocol to protect web sever from sophisticate application layer of DDoS.