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.
Recently, SDN is actively used as datacenter networks and gradually increase its applied areas. Along with this change of networking environment, research of deploying network security systems on SDN becomes highlighted. Especially, systems for detecting network flooding attacks by monitoring every packets through ports of OpenFlow switches have been proposed. However, because of the centralized management of a SDN controller which manage multiple switches, it may be substantial overhead that the attack detection system continuously monitors all the flows. In this paper, a sampling based network flooding attack detection and prevention system is proposed to reduce the overhead of monitoring packets and to achieve reasonable functionality of attack detection and prevention. The proposed system periodically takes sample packets of network flows with the given sampling conditions, analyzes the sampled packets to detect network flooding attacks, and block the attack flows actively by managing the flow entries in OpenFlow switches. As network traffic sampler, sFlow agent is used, and snort, an opensource IDS, is used to detect network flooding attack from the sampled packets. For active prevention of the detected attacks, an OpenDaylight application is developed and applied. The proposed system is evaluated on the local testbed composed with multiple OVSes (Open Virtual Switch), and the performance and overhead of the proposed system under various sampling condition is analyzed.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.478-480
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2004
인터넷 기술의 발전과 더불어 서비스 거부 공격(DoS : Denial of Service) 방법과 유형이 날로 다양해지고 있다. DoS 공격은 사용자 시스템에 네트워크 트래픽의 과도한 부하를 주어 서비스를 마비시키거나 시스템을 다운시킨다. DoS공격은 빠른 시간 안에 시스템을 위협하는 특징 때문에, 빠른 대처가 필요하다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 DoS 공격상황에서의 위험상황을 모델링 한다. 제안된 모델링은 패킷분석에 기반 하여 의미 있는 요소들을 찾아내고, 수식화 해서 위험 탐지 모델을 정의한다. 제안된 모델링을 통해서 DoS공격을 효과적으로 대처할 수 있을 것으로 기대된다.
Signature-based Intrusion Detection has many false positive and many difficulties to detect new and changed attacks. Alpha-cut is introduced which reduces false positive with a combination of signature-based IDS and machine learning-based IDS in prior paper [1]. This research is a study of a succession of Alpha-cut, and we introduce Beta-rick in which attacks can be detected but cannot be detected in single signature-based detection. Alpha-cut is a way of increasing detection accuracy for the signature based IDS, Beta-pick is a way which decreases the case of treating attack as normality. For Alpha-cut and Beta-pick we use XIBL as a learning algorithm and also show the difference of result of Sd.5. To describe the value of proposed method we apply Alpha-cut and Beta-pick to signature-based IDS and show the decrease of false alarms.
Malicious botnet has been used for more malicious activities, such as DDoS attacks, sending spam messages, steal personal information, etc. To prevent this, many studies have been preceded. But malicious botnets have evolved and evaded detection systems. In particular, HTTP GET Request attack that exploits the vulnerability of the application layer is used. ALAB of ALADDIN proposed by ETRI is DDoS attack detection system that HTTP GET, Incomplete GET request flooding attack detection algorithm is applied. In this paper, we extend Incomplete GET detection algorithm of ALAB and derive the optimal configuration parameters to verify the validity of the algorithm ALAB by the study of the normal and attack packets.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10b
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pp.831-834
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2001
네트워크가 보편화되면서 사이버 공간을 이용한 테러가 전 세게적으로 발생하고 있다. IP Fragmentation은 이 기종 네트워크 환경에서 IP 패킷의 효율적인 전송을 보장해주고 있지만, 몇 가지 보안 문제점을 가지고 있다. 불법 침입자는 이러한 IP Fragmentation 취약점을 이용해 IP Spoofing, Ping of Death, ICMP 공격과 같은 공격 기술을 이용하여 시스템에 불법적으로 침입하거나 시스템의 정상적인 동작을 방해한다. 최근에는 IP Fragmentation을 이용한 서비스 거부공격 외에도 이를 이용하여 패킷 필터링 장비나 네트워크 기반의 침입탐지시스템을 우회한 수 있는 문제점이 대두되고 있다. 본 논문에서는 패킷 재조합 기능을 제공하고 있지 않은 일부 라우터나 침입차단시스템 그리고 네트워크 기반의 침입탐지시스템들에서 불법 사용자가 패킷을 다수의 데이터그램으로 분할하여 공격한 경우 이를 탐지하거나 차단하지 못하는 경우에 대비하여 실시간 접근 로그 파일을 생성하고, 시스템 관리자가 의사결정을 할 수 있도록 함과 동시에 시스템 스스로 대처한 수 있는 시스템을 구현하여 타당성을 검증하고 그에 따른 기대효과를 제시한다.
인터넷 뱅킹은 인터넷을 통해 금융 업무를 처리하는 시스템으로, 시 공간적 제약이 없어 이용자가 크게 증가하고 있지만 인터넷을 기반으로 한 웹 공격으로 인하여 많은 위협을 받고 있다. 인터넷 뱅킹은 서비스를 제공하는 은행에 따라 사용자 인터페이스와 처리 방법이 매우 다양하므로, 인터넷 뱅킹 시스템을 목표로 한 웹 공격을 탐지하기 위해서는 해당 인터넷 뱅킹 서비스의 특징을 반영할 수 있는 고유의 패턴을 생성해야 한다. 본 논문에서는 서열 정렬 알고리즘을 이용하여 인터넷 뱅킹 이용에 대한 정상 및 비정상 패턴을 자동으로 생성하여 웹 공격을 탐지하고 분석하는 방법을 제안한다. 제시한 방법의 성능 평가를 위하여, 모의 인터넷 뱅킹 프로그램을 설치한 후 정상적인 이용과 웹 공격을 시도한 자료를 구분하여 수집하고 유사도를 측정하였다. 실험결과 제안된 기법이 오탐율이 낮고 탐지 성능 또한 뛰어남을 확인하였다. 그리고 전문가의 도움 없이 정상 패턴과 비정상 패턴을 생성할 수 있어 효율적으로 변형된 공격이나 새로운 공격을 차단하고 비정상 행위에 판단에 대한 근거를 제시할 수 있음을 보였다.
자율주행 시스템이 탑재되어 있는 무인이동체는 운용환경에 따라 공중, 해상, 육상 무인이동체로 분류할 수 있고 모든 분야에서 관련 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인이동체는 자율주행 시스템이 탑재되어 외부 환경을 스스로 인식해 상황을 판단하는 특징을 갖고 있다. 따라서, 무인이동체는 센서로부터 수집되는 데이터를 이용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 이러한 이유로 보안 (Security) 분야에서는 무인이동체에 탑재되는 센서를 대상으로 신호 오류주입을 수행하여 해당 무인이동체의 오동작을 유발하는 연구결과들이 최근 발표되고 있다. 신호 오류주입공격은 물리레벨 (PHY-level) 에서 수행되기 때문에, 공격 수행 여부를 소프트웨어 레벨에서 탐지하는 것은 매우 어렵다는 특징을 갖고 있다. 현재까지 신호 오류주입 공격을 탐지할 수 있는 방법은 다수의 센서를 이용하는 센서퓨전 (Sensor Fusion)을 기반으로 하는 방법이 있다. 하지만, 현실적으로 하나의 무인이동체에 동일한 기능을 하는 센서 여러 개를 중복해서 탑재하는 것은 어려움이 있다. 그리고 단일 센서만을 이용하여 신호 오류주입 공격을 탐지하는 방법에 대해서는 아직까지 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 가장 널리 사용되고 있는 MEMS 센서를 대상으로 신호 오류주입 공격을 재연하고, 단일 센서 환경에서 해당 공격을 탐지할 수 있는 방법에 대하여 제안한다.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2002.11a
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pp.144-146
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2002
현재 침입탐지 시스템은 인터넷의 확장과 더불어 네트워크 보안을 보장하기 위한 광범위한 수단으로 이용되고 있다. 이러한 탐지 시스템중 신경망의 적용은 분산된 네트워크와 다양한 공격환경하의 오용탐지와 비정상행위 탐지에 좋은 응용이 되고 있다. 본 연구에서는 RBF-신경망을 이용한 침입탐지 시스템이 가지고 있는 단점 중 하나인 학습데이터의 공격과 정상의 비율에 따라 탐지 율의 차이가 큰 것에 착안, 보다 자동화되고 안정된 학습을 위한 데이터 결정 알고리즘을 제안한다.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2001.11a
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pp.39-42
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2001
인터넷 기술자 시장의 급성장으로 인터넷통신은 우리 생활속에 크게 자리잡고 있다. 그런 만큼 인터넷으로부터 얻는 정보는 가히 무시할 수 없을 정도이다. 이런 환경에서 최근 웹사이트의 정상적인 서비스를 방해하는 DDoS 공격은 공격방법과 은닉기법이 날로 첨단화·다양화되고 있어, 이에 대한 탐지와 근원지 추적이 어려운 상태이다. 따라서 본 논문에서는 DDoS 공격의 중간 계층인 핸들러와 에이전트를 추적하기 위해, 핸들러·에이전트간의 통신 취약점을 이용, 이를 탐지하고 역추적할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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