• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.362-365
• /
• 2015

DDoS 공격의 빈도와 규모가 계속 증가하고 있으며 그에 따른 피해와 파급도 커지고 있다. 최근 동향에서 봇넷을 이용한 패킷 플루딩 공격이 여전히 상위 공격순위를 차지하고 있다. 공격유형으로는 TCP SYN, UDP fragment 및 SSDP 플루딩 공격 등이 여전히 강세를 보이고 있다. 이러한 공격들은 source IP가 변조된 악의적인 패킷을 대량으로 발생시켜서 공격대상 네트워크 인프라를 마비시킨다. DDoS 공격 탐지를 위해서는 내부로 유입되는 초당 패킷수와 사용자와 서버간의 연결이 네트워크 플로우수의 변화를 관측하는 것이 필요하며 방어를 위해 트래픽 제어 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 네트워크 서비스 분석 및 제어 기술인 DPI/QoS 솔루션을 이용한 플로우 기반의 DDoS 탐지 및 방어 시스템을 제안한다. 네트워크 모니터링과 제어를 위하여 사용하던 DPI/QoS 솔루션에 DDoS 탐지 및 방어기능을 추가함으로써 효율성 및 경제성에서 강점을 가질 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1064-1067
• /
• 2012

Return-Oriented Programming(ROP) 공격은 버퍼 오버플로우 공격, Return-into libc 공격의 계보를 이어 소프트웨어의 취약점을 공격하는 대표적인 기술 중 하나이다. 이 공격은 윈도우 운영체제 상에서의 Exploitation, iOS DEP 우회 및 코드 사이닝과 같은 기술을 무력화하기 위해 사용되고 있는 취약점 공격법이다. 그렇기 때문에 ROP 공격이 소개된 이후부터 현재까지 탐지법 및 방어법에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 ROP 공격을 막기 위한 방법들을 특징에 따라 세 가지 종류로 분류하여 소개하고, 각각의 방법들의 장점과 단점을 비교 분석하여 향후 ROP 방어에 관한 연구에 기여를 하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1007-1010
• /
• 2004

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.713-716
• /
• 2011

인터넷 유저가 증가하면서 DDoS 공격은 인터넷 안정성에 매우 중요한 위협을 가하고 있다. 서비스 거부 공격이란 서비스를 제공하는데 있어 필요한 컴퓨팅 및 통신 자원을 고갈시키는 공격으로 원천적으로 해결하기가 매우 힘든 것으로 알려져 있다. 인터넷과 같은 대규모 망을 대상으로 한 네트워크 공격은 효과적인 탐지 방법이 요구된다. 그러므로 대규모 망에서 침입 탐지 시스템은 효율적인 실시간 탐지가 필요하다. 본 논문에서는 DDoS 공격에 따른 비정상적인 트래픽 범람을 방지하고 합법적인 트래픽 전송을 보장하기 위하여 엔트로피기반의 DDoS 공격 대응 기법을 제안한다. OPNET을 이용해 구현한 결과 DDoS 공격중에 원활한 서비스를 제공할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.829-831
• /
• 2011

버퍼 오버플로우 공격은 그 방식이 간단하고 효과적이기 때문에, 오랜 시간 동안 널리 사용되고 있는 소프트웨어 공격 방법 중 하나이다. 오랜 시간 동안, 버퍼 오버플로우 공격을 방어하는 방법들에 대한 다양한 기법들이 제안되었지만, 여전히 많은 소프트웨어들이 버퍼 오버플로우 공격의 위협에 노출되어 있다. 이는 대부분의 소프트웨어 기반의 버퍼 오버플로우 공격에 대한 방어 기법들은, 적용 대상 소프트웨어에 대한 재 컴파일을 필요로 하고, 하드웨어 기반의 방어 기법들은, 추가적인 적용 및 업데이트 비용이 발생하여 현실적으로 적용이 어렵기 때문이다. 이러한 문제를 해결하고자, 본 논문에서는 버퍼 오버플로우 공격에 대한 가상화 환경에서의 방어 시스템을 제안한다. 본 방어 시스템은, 보호하고자 하는 소프트웨어에 대한 수정 없이 전체 시스템에 적용할 수 있으며, 버퍼 오버플로우 공격으로부터 효과적으로 시스템을 방어할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.243-245
• /
• 2022

다양한 분야에서 심층 신경망 기반 모델이 사용되면서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나 기계학습 모델의 오작동을 유도하는 적대적 공격(adversarial attack)에 의해 심층 신경망 모델의 취약성이 드러났다. 보안 분야에서는 이러한 취약성을 보완하기 위해 의도적으로 모델을 공격함으로써 모델의 강건함을 검증한다. 현재 2D 이미지에 대한 적대적 공격은 활발한 연구가 이루어지고 있지만, 3D 데이터에 대한 적대적 공격 연구는 그렇지 않은 실정이다. 본 논문에서는 뉴럴 렌더링(neural rendering)과 적대적 공격, 그리고 3D 표현에 적대적 공격을 적용한 연구를 조사해 이를 통해 추후 뉴럴 렌더링에서 일어나는 적대적 공격 연구에 도움이 될 것을 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.619-620
• /
• 2023

본 논문에서는 AI 모델이 노출될 수 있는 적대적 공격을 연구한 논문이다. AI 쳇봇이 적대적 공격에 노출됨에 따라 최근 보안 침해 사례가 다수 발생하고 있다. 이에 대해 본 논문에서는 적대적 공격이 무엇인지 조사하고 적대적 공격에 대응하거나 사전에 방어하는 방안을 연구하고자 한다. 적대적 공격의 종류 4가지와 대응 방안을 조사하고, AI 모델의 보안 중요성을 강조하고 있다. 또한, 이런 적대적 공격을 방어할 수 있도록 대응 방안을 추가로 조사해야 한다고 결론을 내리고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.621-623
• /
• 2023

본 논문에서는 기계 학습 모델의 취약점과 대응책에 초점을 맞추어 적대적인 기계 학습 공격 및 방어 분야를 탐구한다. 신중하게 만들어진 입력 데이터를 도입하여 기계 학습 모델을 속이거나 조작하는 것을 목표로 하는 적대적 공격에 대한 심층 분석을 제공한다. 이 논문은 회피 및 독성 공격을 포함한 다양한 유형의 적대적 공격을 조사하고 기계 학습 시스템의 안정성과 보안에 대한 잠재적 영향을 조사한다. 또한 적대적 공격에 대한 기계 학습 모델의 견고성을 향상시키기 위해 다양한 방어 메커니즘과 전략을 제안하고 평가한다. 본 논문은 광범위한 실험과 분석을 통해 적대적 기계 학습에 대한 이해에 기여하고 효과적인 방어 기술에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 한다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제45권10호
• /
• pp.99-107
• /
• 2008

본 논문에서는 SIP 기반의 VoIP상에서 스팸 공격의 위협에 대해 분석하고 이와 같은 공격을 확인 할 수 있는 Spamtester를 구현하였다. VoIP에서 스팸 공격은 여러 유형들이 존재하지만 구체적인 공격 과정과 위협 결과를 확인 할 수 있는 정보가 부족하다. 특히 정상적인 경로를 통한 스팸 공격 외에 비정상적인 경로를 통한 스팸 공격은 구체적인 정보가 부족하여 발신자 추적은 물론 법적 제재를 가하기 어렵다. 따라서 VoIP에서 실제로 스팸 공격이 가능한 유형들과 공격 과정을 확인할 필요가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 스팸 공격들 중 비정상적인 스팸 공격을 분석하고 공격 과정을 설계하였다. 또한 Spamtester를 통해서 스팸을 발송함으로써 구체적인 스팸 공격 과정을 확인할 수 있다. 이는 VoIP에서 스팸 위협을 확인하고 그 스팸 대응 방안을 찾는데 유용할 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.1-7
• /
• 2012

DDoS 공격은 분산된 다수의 좀비 시스템들을 이용하여 타겟 시스템이나 네트워크 자원을 고갈시켜 정상적인 서비스를 방해하는 공격이다. 2000년 초 등장된 DDoS 공격은 시간이 갈수록 더욱 진화된 형태로 다양하게 시도되고 있다. 본 논문은 이러한 공격들 중 많은 부분을 차지하고 있는 네트워크 프로토콜의 제어 패킷을 이용한 DDoS 공격들을 탐지하고 공격 가능성을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 네트워크 혼잡 제어를 위해 일반적으로 사용되는 버퍼 관리 기술을 응용하여 공격의 상태를 파악하고 대처할 수 있는 방안을 제공한다. 제안하는 시스템은 정확한 DDoS 공격 탐지를 제공하지는 않는다. 하지만 내부 시스템의 과부하 가능성을 최소화하고 공격이 확신 시 될 경우 순간 증가하는 제어 패킷을 폐기하여 DDoS 공격을 완화시킬 수 있다. 또한 순간적 트래픽 양의 증가를 공격 탐지로 오인하는 기존 시스템과 달리 유동적으로 적응할 수 있는 장점도 제공한다.