비정상 행위에 대한 true/false 방식의 공격 탐지 및 대응방법은 높은 오탐지율(false-positive)을 나타내기 때문에 이를 대체할 새로운 공격 탐지방법과 공격 대응방법이 연구되고 있다. 대표적인 연구로는 트래픽 제어 기술을 이용한 단계적 대응방법으로, 이 기술은 비정상 트래픽에 대해 단계적으로 대응함으로써 공격의 오탐지로 인하여 정상 서비스를 이용하는 트래픽이 차단되지 않도록 하는 기술이다. 비정상 트래픽 중 포트스캔 공격은 네트워크 기반 공격을 위해 공격대상 호스트의 서비스 포트를 찾아내는 공격으로 이 공격을 탐지하기 위해서는 일정 시간동안 특정 호스트의 특정 포트에 보내지는 패킷 수를 모니터링 하여 임계치와 비교하는 방식의 true/false 방식의 공격 탐지방법이 주로 사용되었다. 비정상 트래픽 제어 프레임워크(Abnormal Traffic Control Framework)는 true/false 방식의 공격 탐지방법을 이용하여 공격이 탐지되었을 때, 처음에는 트래픽 제어로 대응하고 같은 공격이 재차 탐지되었을때, 차단하여 기존의 true-false 방식의 공격 탐지 및 대응방법이 가지는 높은 오탐지율을 낮춘다. 하지만 포트스캔 공격의 특성상, 공격이 탐지된 후 바로 차단하지 못하였을 경우, 이미 공격자가 원하는 모든 정보를 유출하게 되는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 True/False 방식의 포트스캔 공격 탐지방법에 퍼지 로직 개념을 추가하여 공격 탐지의 정확성을 높이고 기존의 탐지방법을 이용하였을 때보다 신속한 트래픽 제어 및 차단을 할 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 분산 서비스거부 공격(DDoS)이 발생할 때 네트워크 트래픽의 특성을 분석하기 위해서 트래픽 비율분석법(TRA: Traffic Rate Analysis)을 제안하고 트래픽 비율분석법을 통해서 분석된 다양한 유형의 DDoS 공격의 특성을 기계학습(Machine Learning)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하고 그 성능을 측정하였다. 트래픽 비율분석법은 감시대상 네트워크 트래픽에서 특정한 유형의 트래픽의 발생비율을 나타내며 TCP flag rate 와 Protocol rate 로 구분된다. 트래픽 비율분석법을 적용한 결과 각각의 DDoS 공격 유형에 따라서 매우 독특한 특성을 가짐을 발견하였다. 그리고, 분석된 데이터를 대상으로 세 개의 기계학습 방법(C4.5, CN2, Na?ve Bayesian Classifier)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하여 DDoS 공격의 탐지에 적용했다. 실험결과, 본 논문에서 제안된 트래픽 비율분석법과 기계학습을 통한 DDoS 공격의 탐지방법은 매우 높은 수준의 성능을 나타냈다.
디지털 워터마킹은 디지털 컨텐츠에 정보를 삽입하는 기술이다. 종래의 디지털 워터마킹 기술은 견고성과 비가시성 사이에 트레이드오프 관계를 가지고, 변형 및 노이즈 공격 등에 취약하다. 본 논문에서는 호스트 이미지의 비가시성을 보장하면서 효율적인 공격 탐지와 소유자 식별이 가능한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방식은 주파수 분할 기반의 계층적 워터마킹 및 공격 탐지 시그니처 삽입을 통해 비가시성을 보장하며 용량과 견고성 측면에서 종래의 방법보다 향상된 성능을 보였다. 실험 결과에 따르면 종래의 디지털 워터마크가 무력화되는 왜곡 공격 상황에서 공격 탐지 시그니처 검출이 가능하여 워터마크 공격을 탐지하고 소유자를 식별할 수 있었다.
비정상행위 탐지를 위한 프로파일 기술은 침임탐지시스템의 성능 향상을 위한 핵심기술로서, 높은 공격 탐지율과 침입탐지시스템의 수행 시간 단축을 위해 반드시 요구되는 기술이다. 최근 인터넷의 보급과 활성화로 웹 어플리케이션 보안을 위한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 웹 애플리케이션의 개발 언어와 공격 특성을 반영하지 못해 그 효율성이 저하되고 있다. 본 논문에서는 웹 공격 탐지를 위해 연구 되었던 서열정렬 알고리즘을 이용한 웹 공격 탐지의 성능 개선을 위하여 웹 애플리케이션 개발에 주로 사용되는 스크립트파일을 기반으로 한 프로파일 방법을 제안하고 실험 결과를 기술하였다.
화이트리스트 기반 랜섬웨어 솔루션이 DLL 삽입공격을 활용한 사칭공격에 취약한 것으로 알려진 후, 이러한 문제점을 개선하기 위하여 DLL 삽입 공격을 활용한 사칭공격을 탐지하고, 랜섬웨어 탐지 및 대응 기술과 연동하는 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 공격자가 이러한 탐지기술을 우회하여 불법적으로 공격 대상의 파일에 접근할 수 있음을 보여준다. 이는 화이트리스트 기반 랜섬웨어 솔루션이 여전히 DLL 삽입 공격에 취약함을 의미한다. 특히, 본 논문에서는 랜섬웨어 솔루션을 대상으로 실제 공격을 수행하여, 그 가능성을 증명하였다.
본 논문에서는 최근의 가장 대표적인 해킹 방법인 DDoS 공격도구들을 분석하고, DDoS 공격에 대한 기존에 제시된 대응방안들을 검토하여 보다 적절한 대응을 할 수 있는 DDoS 공격 탐지 및 대응 시스템을 설계한다. 제안된 시스템은 탐지 모듈에서 탐지된 공격에 대해 관리자에게 보고하여 적절한 대응을 하고 침입으로 판정되는 패킷들에 대해서는 필터링을 실시하여 네트워크 레벨에서 필터링하고 차단할 수 있는 장점을 살릴 수 있다.
우회공격 기술이란 침입탐지 시스템의 취약점을 이용하여 정상적인 침입탐지를 회피하는 기술이다. 본 논문에서는 첫째, 침입탐지 시스템에 대한 우회공격 기술을 분류하고, 두 번째로 기존의 침입탐지 시스템에서 사용할 수 있는 우회공격 탐지 모델을 제시하고 마지막으로 우회공격 탐지 시스템을 설계 구현한다.
우회공격 기술이란 침입탐지 시스템의 취약점을 이용하여 정상적인 침입탐지를 회피하는 기술이다. 본 논문에서는 첫째, 침입탐지 시스템에 대한 우회공격 기술을 분류하고, 두 번째로 기존의 침입탐지 시스템에서 사용할 수 있는 우회공격 탐지 모델을 제시하고 마지막으로 우회공격 탐지 시스템을 설계 구현한다.
최근 유비쿼터스 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 유비쿼터스 네트워크는 무선으로 데이터를 전송함으로서 특성상 쉽게 침입자들로부터 침입을 당할 수 있는 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 강력한 침입탐지 기술에 대한 요구가 증가되고 있다. 본 논문에서는 갈수록 늘어나는 새로운 변형 공격에 대한 탐지를 위하여 LBG-SVDD을 이용한 침입탐지 기법을 제안한다. LBG-SVDD은 새로운 변형 공격 침입 탐지가 발견되었을 때, 새로운 변형 공격 형태에 대한 빠른 학습 훈련을 통해 공격 침입 탐지를 할 수 있다.
최근에는 대부분의 인터넷 공격은 악성코드(Malware)에 의한 잘 알려지지 않은 제로데이 공격 형태가 주류를 이루고 있으며, 이미 알려진 공격유형들에 대해서 탐지하는 오용탐지 기술로는 이러한 공격에 대응하기가 어려운 실정이다. 또한, 다양한 공격 패턴들이 인터넷상에 나타나고 있기 때문에 기존의 정보 보호 기술로는 한계에 다다르게 되었고, 웹기반 서비스가 보편화됨에 따라 인터넷상에 노출된 웹 서비스가 주공격 대상이 되고 있다. 본 논문은 인터넷상의 트래픽 유형을 분류하고, 각 유형에 따른 이상 징후를 탐지하고 분석할 수 있는 비정상행위공격 탐지기술(Anomaly Intrusion Detection Technologies)을 포함하고 있는 위협관리 시스템(Threat Management System)을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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