Kim, Kwang-Deuk;Park, Seung-Kyun;Lee, Tae-Hoon;Lee, Sang-Ho
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.12
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pp.3606-3612
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1999
System(IDS) hasn't Protection capability for various security attacks perfectly. Because, It is probably affected by IDS's workload caused by treating all kind of the characteristics and attack patterns of system and can't probe all of the attack types being intelligently different with attack patterns. In this paper, we propose a new taxonomy criteria about DoS(denial of service attacks) to make more efficient and new real time probing system. It's started with an idea that most of the goal oriented systems make the state of system operation more unambiguous than general purpose system. A new event caused the state of the system operation to change and classifying a category of the new events may contribute to design the IDS.
Different Different from a single attack, in DDoS Attacks, the botnets that are distributed on network initiate attacks against the target server simultaneously. In such cases, it is difficult to take an action while denying the access of packets that are regarded as DDoS since normal user's convenience should also be considered at the target server. Taking these considerations into account, the DDoS botnet detection system that can reduce the strain on the target server by detecting DDoS attacks on each user network basis, and then lets the network administrator to take actions that reduce overall scale of botnets, has been implemented in this study. The DDoS botnet detection system proposed by this study implemented the program which detects attacks based on the database composed of faults and abnormalities collected through analyzation of hourly attack traffics. The presence of attack was then determined using the threshold of current traffic calculated with the standard deviation and the mean number of packets. By converting botnet-based detection method centering around the servers that become the targets of attacks to the network based detection, it was possible to contemplate aggressive defense concept against DDoS attacks. With such measure, the network administrator can cut large scale traffics of which could be referred as the differences between DDoS and DoS attacks, in advance mitigating the scale of botnets. Furthermore, we expect to have an effect that can considerably reduce the strain imposed on the target servers and the network loads of routers in WAN communications if the traffic attacks can be blocked beforehand in the network communications under the router equipment level.
지난 7.7 DDoS(Distributed Denial of Service), 3.3 DDoS 대란을 통해서 보여주듯 DDoS 공격이 네트워크 주요 위협요소로 매우 부각되고 있으나, 공격에 대해서 실시간으로 감지하고 대응하기에 어렵다. 그리고 현재 여러 분야에서 매우 많은 용도로 사용되는 SMS(Short Message Service)도 DDoS 공격 수단으로 사용되어 이동전화 시스템에 큰 혼란을 야기할 수 있다. 기존의 Bloom Filter 탐지 기법은 구조가 간단하고 실시간 탐지가 가능한 장점을 갖지만 오탐지율에 대한 문제점을 가진다. 본 논문에서는 목적지 기반의 다중의 해시함수를 사용한 Counting Bloom Filter 기법을 이용하여 임계치 이상 카운트된 동일한 목적지로 발송되는 SMS에 대하여 공격으로 탐지하고 SMSC에 통보하여 차단시키는 시스템을 제안한다.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.6
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pp.151-158
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2019
FLUSH+RELOAD attack exposes the most serious security threat among cache side channel attacks due to its high resolution and low noise. This attack is exploited by a variety of malicious programs that attempt to leak sensitive information. In order to prevent such information leakage, it is necessary to detect FLUSH+RELOAD attack in real time. In this paper, we propose a novel run-time detection technique for FLUSH+RELOAD attack by utilizing PCM (Performance Counter Monitor) of processors. For this, we conducted four kinds of experiments to observe the variation of each counter value of PCM during the execution of the attack. As a result, we found that it is possible to detect the attack by exploiting three kinds of important factors. Then, we constructed a detection algorithm based on the experimental results. Our algorithm utilizes machine learning techniques including a logistic regression and ANN(Artificial Neural Network) to learn from different execution environments. Evaluation shows that the algorithm successfully detects all kinds of attacks with relatively low false rate.
DDoS(distributed denial of service)공격은 1990년 중반에 처음 나타나기 시작하여 1,2세대 네트워크 자체에 대한 트래픽 폭주형태의 공격에서부터 3세대 봇넷을 이용하여 특정 서버와 특정서비스를 마비시키기 위한 공격을 거쳐 4세대의 분산 형식의 C&C를 이용하는 공격의 유형으로 발전 하고 있다. DDoS공격은 점점 지능화 되고 있으며 기존의 IDS(Intrusion Detection System) 시스템을 이용한 탐지방법으로 공격을 탐지하기에는 어려움이 존재한다. 본 논문은 IDS시스템을 보다 더 지능화시키기 위한 논문으로 IDS는 내부시스템으로부터 쿼리를 넘겨받아 업데이트를 수행하고 업데이트를 수행함과 동시에 라우터에게 C&C서버로부터 나오는 패킷을 차단하도록 알려 준다. 즉, IDS에서 일어나는 False Negative문제를 줄여줌으로써 DDoS 공격에 대하여 Zombie시스템을 생성하지 못하도록 하고자 하는데 그 목적이 있으며 점점 지능화되어 가고 있는 DDoS공격에 대하여 차단을 하고자 하는 방향성을 제시하고 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.1019-1022
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2004
일반적으로 해커들은 네트워크상에 있는 목표(Target) 시스템에 대해 공격을 시도하기 위한 사전 단계로 포트 스캐닝(Port Scanning)을 통한 정보 수집의 단계를 선행하게 된다. 이 때, 사용되는 포트 스캐닝 기술은 이미 여러가지 방법이 알려져 있으며, 네트워크 관리자의 입장에서는 정상적인 네트워크 접속과 포트 스캐닝 공격을 구분해야만 한다. 본 논문에서는 네트워크를 통한 공격의 가장 많은 부분을 차지하고 있는 스캐닝 공격을 빠르고 효율적으로 탐지할 수 있는 룰 기반의 침입 탐지 시스템을 커널레벨과 응용레벨에서 설계하고 구현하였다.
무선공유기에 대한 공격은 오픈 소스(Open Source) 소프트웨어 도구(Software Tool)가 널리 공개되어 실행하기 수월해진 반면, 이러한 보안 위협에 대한 탐지 및 대응 기술은 알려진 바가 적다. 본고에서는 무선공유기에 대한 보안 공격의 유형과 그에 대한 무선네트워크의 취약성을 알아봄으로써 무선 침입 탐지시스템의 필요성을 살펴보고, 소규모 네트워크에는 적합하지 않은 상용 무선침입방지시스템의 대안으로 오픈 소스 소프트웨어 도구를 제시하였다. 모의 침투를 통해 오픈 소스 소프트웨어 도구의 성능을 분석하고 상용도구와 비교함으로써 추후의 개발 방향과 가능성을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.392-394
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2003
침입이란 컴퓨터 자원의 무결성, 비밀성 및 가용성을 저해하고, 시스템의 보안정책을 파괴하는 행위로서, 지금까지 연구되어 온 호스트 기반, 다중 호스트 기반 및 네트워크 기반 침입탐지 시스템만으로는 침입이 발생한 사후에 판단, 추적이 어려우며, 침입 중 차단이 불가능하므로 대규모 분산 시스템에 대한 침입에 종합적으로 대응하기 어렵다. 따라서 본 글에서는 지능화된 공격에 자동대응이 가능하도록 하기 위해 공격의 심각도 및 피해정도 그리고 침입탐지시스템이 탐지능력의 신뢰도에 따라 대응 수준 및 대응방법이 결정되도록 하는 자동화된 침입대응 시스템 및 사용된 메커니즘에 대해 설명하고자 한다.
Lee Hansung;Song Jiyoung;Kim Eunyoung;Lee Chulho;Park Daihee
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.3
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pp.282-288
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2005
In this paper, we propose a new intrusion detection model, which keeps advantages of existing misuse detection model and anomaly detection model and resolves their problems. This new intrusion detection system, named to MMIDS, was designed to satisfy all the following requirements : 1) Fast detection of new types of attack unknown to the system; 2) Provision of detail information about the detected types of attack; 3) cost-effective maintenance due to fast and efficient learning and update; 4) incrementality and scalability of system. The fast and efficient training and updating faculties of proposed novel multi-class SVM which is a core component of MMIDS provide cost-effective maintenance of intrusion detection system. According to the experimental results, our method can provide superior performance in separating similar patterns and detailed separation capability of MMIDS is relatively good.
As Worm Virus & DDoS attack appeares, the targets and damage of infringement accidents are extending from specific system or services to paralysis of the network itself. These attacks are expending very frequently and strongly, and ISP who will be used as the path of these attacks will face serious damages. But compare to Worm Virus & DDoS attack that generally occures in many Systems at one time with it's fast propagation velocity, network dimensional opposition is slow and disable to deal with the whole appearance for it is operated manually by the network manager. Therefore, this treatise present devices how to detect Worm Virus & DDoS attack's outbreak and the attacker(attacker IP adderss) automatically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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