최근 다양한 트래픽 폭주 공격으로 인해 원격 호스트나 해당 네트워크가 정상적인 서비스를 제공할 수 없는 사례가 빈번히 발생하고 있다. 이러한 공격은 다른 해킹을 위한 초석으로 사용될 수 있어 공격 기법 중 가장 위험한 공격으로 분류되고 있다. 본 연구에서는 이러한 트래픽 폭주 공격을 검출하기 위해 SNMP의 MIB를 이용해 시스템의 트래픽 정보를 수집한다. 대부분의 트래픽 폭주 공격들은 유사한 트래픽 특징을 보이므로 이러한 특징을 이용하여 임계값을 적용시켜 분석하였다. 그 결과, 각각의 트래픽 폭주 공격의 유형에 따라서 독특한 특성을 가짐을 발견하였다. 본 연구의 결과로 얻어진 이러한 특징들을 트래픽 폭주 공격을 조기에 탐지 하는 기법과 보호하는 기법 연구에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다.
최근 웹 서비스의 증가와 한께 엘 서비스에 대한 공격과 피 피해 규모는 증가하고 있다. 그러나 웹 서비스에 대한 공격은 다른 인터넷 공격들과 성격이 다르고 그에 대한 연구 또한 부족한 현실이다. 더욱이 기존의 침입 탐지 시스템들도 낄 서비스를 보호하는데 적합하지 않다. 이 연구에서는 먼저 웹 공격들을 공격 발생 원인과 공격 탐지 관점에서 분류하고, 마지막으로 위험성 분석을 통하여 웹 공격들을 분류하였다. 이를 통해 엘 서비스를 보호하기 적합한 웹 서비스 특화된 침입 탐지 시스템을 설계, 개발하는데 도움을 주고자 한다.
최근 스마트 카드와 같은 정보보호 장치에 대한 물리적 공격 중 소비 전력 분석을 통해 비밀키를 알아내는 전력분석 공격이 위협적이다. 본 논문에서는 전력분석 공격 중 단순 전력분석(SPA) 공격 및 차분 전력분석(DPA) 공격에 대응할 수 있는 방안을 분석하고 타원곡선 암호시스템에 대해 스칼라 곱셈의 연산량을 줄일 수 있는 방안을 제안한다. 제안하는 스칼라 곱셈 알고리듬은 DPA 공격을 방어하기 위해 비밀키에 랜덤성을 부여하였으며 SPA 공격에 대응하면서 계산 효율을 높이기 위해 비밀키를 절반으로 folding하는 기법을 사용하였다. 제안 알고리듬은 하나의 사전 계산정보를 이용하여 SPA와 DPA 공격을 방어하면서도 스칼라 곱셈 연산량을 이진 방식에 비해 약 33%정도 개선하였다.
본 논문에서는 공격 횟수와 공격 유형을 모두 고려하여 차량 내 네트워크에서 해킹을 탐지하는 침입 탐지 시스템의 성능을 개선하는 기법을 제안한다. 침입 탐지 시스템에서 침입을 정상으로 잘못 인식하는 FNR(False Negative Rate)과 정상을 침입으로 잘못 인식하는 FPR(False Positive Rate)은 모두 차량의 안전에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 일정 홧수 이상 공격으로 탐지된 데이터 프레임을 자동적으로 공격으로 처리하며, 자동 공격으로 판단하는 방법도 공격 유형에 따라 다르게 적용함으로서 FNR과 FPR을 모두 개선하는 침입 탐지 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 제안하는 기법은 DoS(Denial of Service) 공격과 Spoofing 공격에서 FNR과 FPR을 효과적으로 개선할 수 있었다.
DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 공격 탐지와 공격유형별 분류는 안정적인 서비스 제공 및 시스템 운영에 필수요건이다. 본 논문에서는 1) 데이터마이닝의 대표적인 분류 모델인 C4.5 알고리즘을 기반으로 SNMP MIB 정보를 사용하여 트래픽 폭주공격을 탐지하고 각 공격유형별 분류를 수행하는 시스템을 설계 및 구현하였다; 2) C4.5에서 추가적으로 제공하는 동작원리에 관한 규칙들을 상세히 분석함으로써 공격탐지 및 공격유형별 분류에 관한 시스템의 의미론적 해석을 시도하였다; 3) C4.5는 주어진 SNMP MIB의 속성들의 정보이익 값을 이용하여 예측모형을 구축하는 알고리즘으로, 특징선택 및 축소의 효과를 추가적으로 얻었다. 따라서 시스템의 운용 시, 제안된 모델은 전체 13개의 MIB 정보 중 5개의 MIB 정보만을 사용하여 보다 신속하고, 정확하며, 또한 가벼운 공격탐지 및 공격유형별 분류를 수행함으로써 네트워크 시스템의 자원관리와 효율적인 시스템 운영에 기여하였다.
모델 역추론 공격은 공격 대상 네트워크를 훈련하기 위해 사용되는 훈련 데이터셋 중 개인 데이터셋을 공개 데이터셋을 사용하여 개인 훈련 데이터셋을 복원하는 것이다. 모델 역추론 방법 중 적대적 생성 신경망을 사용하여 모델 역추론 공격을 하는 과거의 논문들은 딥러닝 모델 전체의 역추론에만 초점을 맞추기 때문에, 이를 통해 얻은 원본 이미지의 개인 데이터 정보는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 대상 모델의 중간 출력을 사용하여 개인 데이터에 대한 더 품질 높은 정보를 얻는데 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 모델이 원본 이미지를 생성하기 위해 사용되는 계층별 역추론 공격 방법을 소개한다. MNIST 데이터셋으로 훈련된 적대적 생성 신경망 모델을 사용하여, 원본 이미지가 대상 모델의 계층을 통과하면서 얻은 중간 계층의 출력 데이터를 기반으로 원본 이미지를 재구성하고자 한다. GMI 의 공격 방식을 참고하여 공격 모델의 손실 함수를 구성한다. 손실 함수는 사전 손실 및 정체성 손실항을 포함하며, 역전파를 통해서 원본 이미지와 가장 유사하게 복원할 수 있는 표현 벡터 Z 를 찾는다. 원본 이미지와 공격 이미지 사이의 유사성을 분류 라벨의 정확도, SSIM, PSNR 값이라는 세 가지 지표를 사용하여 평가한다. 공격이 이루어지는 계층에서 복원한 이미지와 원본 이미지를 세 가지 지표를 가지고 평가한다. 실험 결과, 공격 이미지가 원본 이미지의 대상 분류 라벨을 정확하게 가지며 원본 이미지의 필체를 유사하게 복원하였음을 보여준다. 평가 지표 또한 원본 이미지와 유사하다는 것을 나타낸다.
인터넷 상에서 사이버 공격은 특정 서버에 대해 서비스 요청 패킷을 플러딩 시킴으로써 상용 서비스의 제공을 방해하는 패킷 형태의 공격과 특정 호스트에 연결 설정을 통해 침입함으로써 특정 정보의 획득이나 변경을 목적으로 하는 세션 설정 형태의 공격이 있다. 본 논문에서는 로컬 도메인 보호에 치우쳐 있는 현재의 네트워크 보안 메카니즘에 비해 공격자에 대해서 강력한 대응을 가능하게 하는 공격자의 공격 세션 추적 및 차단에 대한 액티브 네트워크 기반의 네트워크 보안 메카니즘에 대해 기술한다.
스마트카드는 내부의 암호 알고리듬이 수행될 때, 비밀키와 관련된 여러 가지 물리적인 정보가 누출될 가능성이 있다. 이러한 물리적 정보 중에서 소비되는 전력을 측정하고 분석하는 차분 전력분석 공격은 매우 강력한 방법이다. 본 논문에서는 시차공격과 단순전력분석 공격에 대응하는 몽고메리 멱승 알고리듬과 스칼라 상수배 알고리듬이 구현된 스마트카드에서 차분 전력 분석 공격의 방법 중에서 동일한 메시지를 이용하는 MESD 공격을 실험하고 실험과정에서 소모전력의 측정 개수와 표본화율 그리고 잡음의 관계를 분석한다.
북한은 사이버공간을 해방구로 보고 지난 2003년도에 인터넷 대란 공격을 실시한 이래 사이버 공격을 지속적이고 강력하게 감행하고 있다.1) 지난해에는 농협전산망을 공격하였으며 최근에는 서해상에서 GPS교란 공격을 실시하여 인천 국제공항에 이착륙하는 항공기에 심각한 위협을 초래하기도 하였다. 이처럼 북한을 포함한 전 세계적인 사이버 공격이 이제는 국가안보상의 심대한 위협이 되고 있어 각국은 사이버전 대비에 심혈을 기울이고 있다. 이제 우리나라는 사이버공격을 가장 많이 받는 국가 중의 하나가 되고 있다. 국가적인 사이버위협이 지속되는 상황하에서 국방차원에서의 사이버대응 실태를 살펴보고 발전책을 제시하고자 한다.
최근에 침입 탐지 시스템은 네트워크 보안의 강화를 위해서 방화벽과 침입탐지 시스템 상호간의 연동으로 침입자의 연결 상태를 차단하는 방법도 개발되었다. 하지만 방화벽뿐만 아니라 침입탐지 시스템도 공격자에 의한 우회공격에 대해서는 아직 상당부분 방어할 수 없다. 또한 우회공격 탐지 모듈도 기존의 IDS와 Rule의 중복이 불가피하다. 본 논문은 취약점 진단 스크립트를 통해 IDS의 취약점 진단 후 IDS우회탐지공격 시스템의 Rule을 최적화 하여 우회공격을 효율적으로 탐지 해내는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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