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.
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.
본 연구는 네트워크 기반 침입탐지 시스템(NIDS)의 우회공격 방지를 위한 적응적 규칙 추정 알고리즘(ARE; Adaptive Rule Estimation)을 제안한다. 네트워크 기반 침입탐지 시스템에서 가장 많이 사용하는 침입탐지 방법은 규칙 기반의 패턴 매칭 기법이며, 이 방법은 삽입과 삭제에 의한 우회 공격에 많은 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 삽입과 삭제에 의한 우회 공격을 방지 하고자 하는 취지에서 제안된 알고리즘이다. 적응적 규칙 추정에 의한 침입 탐지 알고리즘은 두 개의 과정으로 구성되며, 전처리 부분에서는 최적의 규칙을 선택하고, 주처리 부분에서 적응적으로 규칙 패턴의 변형된 위치를 찾아서 비교 판단하는 과정으로 이루어져 있다. 제안된 적응적 규칙 추정 알고리즘은 기존의 규칙 기반 패턴 매칭에서 우회공격이 가능한 것들이 탐지되며, 미탐지 확률을 줄일 수 있다.
효율적인 네트워크의 보호를 위해 네트워크를 경유한 공격에 대하여 알려진 공격과 새로운 공격에 대한 빠른 탐지와 적절한 대응을 할 수 있는 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System: IDS)에 대하여 최근 관심이 증대되고 있다. 기존의 침입 탐지 시스템들은 다양한 침입에 대한 능동적인 탐지에 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존의 침입 탐지 시스템이 가지고 있는, 성능(fidelity) 문제, 자원 사용 문제 및 신뢰성 문제를 해결하기 위하여, 호스트에서 내부 센서를 사용하는 메커니즘에 대하여 고찰하고 분석한다. 그리고 침입 탐지 프레임워크를 구축하기 위한 내부 센서의 개념, 특징 및 능력에 대하여 기술한다.
기존의 사이버 공격 탐지 솔루션은 일반적으로 시그니처 기반 내지 악성행위 분석을 통한 방식의 탐지를 수행하므로, 알려지지 않은 방식에 의한 공격은 탐지하기 어렵다는 한계가 있다. 시스템에서는 상시로 발생하는 다양한 정보들이 시스템의 상태를 반영하고 있으므로, 이들 정보를 수집하여 정상상태를 학습하고 이상상태를 탐지하는 방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문은 정상상태 학습 및 탐지에 활용하기 위하여 문자열을 그 순서와 의미를 보존하며 정량적 수치로 변환하는 머신러닝 임베딩(Embedding) 기법과 이상상태의 탐지를 위하여 다수의 정상데이터에서 소수의 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 이상치 탐지(Novelty Detection) 기법을 이용하여 사이버 공격에 의한 시스템 이상상태를 탐지하는 방안을 제안한다.
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.
DDoS 공격은 인터넷 환경에서 네트워크나 개인 호스트를 위협하는 대표적인 공격 트래픽이다. DDoS 공격은 간단한 Tool 로 공격이 가능하면서 네트워크 기반 구조에 큰 피해를 입힐 수 있기 때문에 그 심각성이 크다. DDoS 공격의 효과적인 방어와 대응을 위해서는 DDoS 공격 트래픽에 대한 정확한 분석과 탐지가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 DDoS 공격 징후를 신속하게 탐지해 낼 수 있는 효율적인 트래픽 비율 분석법(ETAM)을 제안하고, ETAM 기법을 통해 공격을 빠르고 신속하게 탐지할 수 있음을 보인다.
본 논문에서 제안한 알고리즘은 IP데이터망에서 웜 스캐닝 공격을 탐지하는 TRW 알고리즘을 분석하고 음성망에 적용하기 위해 연결 과정과 연결 종료 과정을 설계하며, 이를 카운트하는 확률 함수를 정의하였다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 임계치를 설정하고, 공격 트래픽 종류에 따른 연결확률을 변화시켜 알고리즘의 효율성을 측정하였으며, 공격패킷의 공격 속도에 따른 탐지시간을 측정하였다. 평가 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘은 공격 속도가 초당 10패킷일 경우, DDoS 공격이 시도되고 약 1.2초 후에 탐지를 하고 초당 20개일 경우에는 약 0.5초 후에 탐지함을 확인하였다.
최근 인터넷 네트워크 공격자들이 익명성을 얻기 위하여 가장 보편적으로 사용하는 방법이 이른바 징검다리를 이용한 공격이다. 징검다리 방법은 공격자가 그들 고유의 컴퓨터가 아닌 이미 사전에 계정을 획득하였거나 침입에 성공한 호스트를 통하여 공격을 하는 방법으로 그 공격의 근원지를 찾기가 무척 힘들다. 따라서 본 논문에서는 이 같은 공격들을 인터넷에 접근 가능한 사이트를 모니터링 함으로서 찾아낼 수 있는 효과적인 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 알고리즘은 네트워크 플로우의 패킷 사이즈와 전송 타이밍을 이용하여 탐지하기 때문에 네트워크 플로우의 컨텐츠들이 암호화되어 있어도 적용이 가능하다. 또한 DoS공격에 사용될 수 있는 사이트들을 탐지해 내고 그 위험 순위를 매김으로서 DoS공격에 효과적인 대응책이 될 수 있는 탐지 알고리즘을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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