• 정보보호학회지
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• 제15권3호
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• pp.69-75
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• 2005

특정 또는 불특정 네트워크를 공격 대상으로 하는 인터넷 웜, 분산서비스거부 공격 등의 출현과 가공할 파괴력으로 인해 네트워크에 대한 보안 요구가 점차 증가하고 있다. 침입탐지시스템 등의 네트워크 보안 솔루션은 네트워크 공격에 대한 감시 및 차단 등의 기능을 제공하며 기술적인 진화를 거듭하고 있지만, 근본적인 한계로써 국부 감시로 인한 불명확성과 오탐에 의한 보안경보$^{1)}$ 플러딩 등이 지적되고 있다. 특히 보안경보의 플러딩 현상은 네트워크 보안 상태를 정확하게 판단하는 것을 방해함으로써 조기경보체제의 구축을 어렵게 하는 요인이 되고 있다. 최근 이러한 부분을 극복하기 위해 보안경보 간의 상호 연관성 분석에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 본 논문에서는 보안경보에 대한 연관성 분석 동향에 대해서 논의한다. 또한 보안경보의 집단화(aggregation)를 이용한 네트워크 공격 상황 분석방안에 대해서도 논의한다. 보안경보의 집단화를 이용한 공격 상황 분석은 엄청나게 발생하는 보안경보로부터 조기경보를 위한 공격 정보의 판별과 광역 네트워크상에서 이상 현상의 탐지를 가능하게 한다. 이와 더불어 현재 ETRI에서 개발 중에 있는 네트워크 공격 상황 분석기인 NASA(Network Attack Situation Analyzer)에 대해서도 간략히 소개한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.27-34
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• 2013

무선 센서 네트워크에서 센서들은 획득한 정보를 관리 노드로 전달하기 위해 서로 통신을 해야 하므로 공격에 취약한데 쓰레기 패킷 주입 같은 공격은 기존의 암호화 같은 방식을 사용해서는 퇴치하기 어렵다. 그래서 행위 기반 탐지가 대두되었는데 특정 감시 노드들이 이웃한 일반 노드의 통신을 감청하여 불법적인 패킷을 탐지하게 된다. 감시 노드들은 일반 노드들에 비해 더 많은 에너지를 사용하기 때문에 최소의 감시 노드들로 전체 또는 최대한 넓은 범위의 네트워크를 커버하는 것이 필요하다. 감시 노드는 일반 노드 중에서 선택될 수도 있고 일반 노드와 서로 다른 종류일 수도 있다. 본 연구에서는 서로 다른 종류의 감시 노드와 일반 노드가 배치되었을 때 커버되는 일반 노드의 수가 최대가 되도록 주어진 수의 감시 노드를 선택하는 알고리즘을 개발하고, 감시 노드의 수와 전송 범위가 감시 노드의 연결 비율과 일반 노드의 커버리지에 어떤 영향을 미치는 지 실험을 통해 비교하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.17-22
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• 2019

네트워크 트래픽 세션 데이터를 이용한 공격 분석 및 시각화 방법들은 세션 데이터 내의 송신지 및 수신지 IP주소 및 연결관계를 시각화하여 네트워크 이상 현상들을 감시한다. 트래픽의 송수신 방향은 이상 현상을 탐지하는데 있어서 매우 중요한 특징이지만, 단순히 송신지와 수신지 IP주소를 좌·우 또는 상·하 대칭적으로 시각화하는 것은 분석을 난해하게 만드는 요소가 된다. 또한, 시계열적인 트래픽 세션들의 시간 특성을 고려하지 않고 시각화 인터페이스를 설계할 경우에는 시간별 보안 상황 정보가 손실되는 위험을 감수해야 한다. 본 논문에서는 방사축을 이용하여 시계열 트래픽 데이터를 시각화하고 IP주소를 네트워크 부분과 호스트 부분으로 분할 및 원통좌표계에 표출시켜 효과적으로 네트워크 공격을 감시할 수 있는 시각화 인터페이스와 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 네트워크 공격을 직관적으로 인지하고 공격 활동을 시간흐름에 따라 파악할 수 있는 장점을 가진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.25-28
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• 2007

최근 인터넷에서는 붓넷을 기반으로 한 스팸 발송, 분산 서비스 거부 공격 등이 급증하고 있으며 이는 인터넷 기반 서비스에 큰 위협이 되고 있다. 간접 통신 메커니즘을 사용하는 봇넷 공격에 대한 근본적인 대응을 지원하는 역추적 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 메모리 감시 기반의 봇넷 역추적 기술을 제안한다. 이 기술은 메모리 감시 기술을 이용하여 봇 서버의 행위를 감시하며, 네트워크 감시를 통하여 봇 서버로 감염된 허니팟이 오용될 위험성을 낮춘다. 또한 봇 서버 정보에 대한 자동분석기능을 제공하여 공격탐지와 동시에 봇넷의 C&C 서버를 빠르게 추적한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.248-251
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• 2011

무선 센서 네트워크는 다양한 응용 분야와 환경에 배치되기 때문에, 악의적인 목적을 가진 사용자의 공격에 손쉽게 노출되어 있다. 선택적 전달 공격은 센서 네트워크에서 발생 할 수 있는 가장 대표적인 라우팅 공격 중의 하나로, 데이터 패킷의 정상적인 전달을 차단하여 상황 인지 및 이에 대한 대응을 지연시킨다. 기존에 제안된 탐지 기법은 패킷 전달 경로 상에 감시 노드를 선정하고, 패킷이 전송 될 때마다 인증메시지를 소스 노드에게 전송하여 공격 발생 여부를 탐지한다. 하지만, 패킷을 전송할 때 마다 공격 탐지를 수행하기 때문에 한정된 에너지를 바탕으로 동작하는 센서 네트워크에 적합하지 못하다. 본 논문에서는 탐지율을 충분히 유지하면서도 높은 에너지 효율성 위해 센서 네트워크의 특성을 고려한 선택적 전달 공격 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존 기법에서와 같이 즉시 탐지를 수행하는 대신에 패킷 전송 시간을 고려한 네트워크 모니터링을 수행하고, 공격 받았을 가능성이 있는 경로에 대해서만 지연탐지를 수행한다. 본 논문의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통해 성능 평가를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법에 비해 탐지율이 평균 약 15% 향상되었고, 네트워크의 에너지 소모량이 평균 약 54% 감소하였다.

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

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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• pp.153-156
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• 2001

Code Red, Nimda 등 최근 인터넷웜(Internet Worm)에 의한 침입은 방화벽시스템, 침입탐지시스템 등 보안제품이 존재하는 네트워크에서도 적절한 대책이 되지 않은 경향을 보이고 있다. 침입차단시스템을 통과할 수 있는 신종 취약점을 이용한 침입에는 오용방지방법(Misuse Detection)에 의한 침입탐지시스템이 침입패턴을 업데이트하기 전에 이미 네트 워크에 피해를 입힐 가능성이 크게 증가하는 것이다. 향후에도 크게 증가할 것으로 보이는 인터넷웜 공격 등에는 침입차단시스템, 침입탐지시스템 등 보안제품의 로그기록 상황과 네트워크의 보안상태를 지속적으로 감시함으로서 조기에 침입을 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 신종 웜 공격에 의한 침입이 발생되었을 때 IDS가 탐지하지 못하는 상황에서도 침입의 흔적을 조기에 발견할 수 있는 네트워크 보안 상태변수확인방법(Network Security Parameter Matching Method)을 제안하고자 한다.

• 정보보호학회지
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• 제17권2호
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• pp.80-89
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• 2007

네트워크 트래픽에서 비정상(anomaly)을 탐지하는 것은 아주 중요하지만 아직 완전히 해결되지 않은 문제이다. 비정상 유형을 관찰하기 위하여 일반적으로 트래픽 플로(traffic flow)를 감시한다. 트래픽 플로는 여러 가지 네트워크 트래픽의 형태를 제시한다. 이런 트래픽 플로의 집합에 대한 분석은 매우 복잡한 문제이고, 또한 트래픽 플로 수집을 위해서는 많은 자원이 소요된다. 본 논문에서는 비정상 트래픽 유형을 공격 형태 및 트래픽 플로 두 가지의 다른 측면에서 제시하고 그 특성을 기술한다. 그리고 앞으로 나타날 새로운 웜 공격 유형에 대하여도 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.367-369
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• 2004

허니팟은 공격자들이 쉽게 공격할 수 있는 시스템이나 네트워크를 구성하여, 악성해커나 스크립트 키드들이 어떻게 시스템을 침입하고 공격하는지 감시할 수 있도록 구성되어 있는 시스템을 말한다. 일반적으로 허니팟은 방화벽과 로그 기록 등으로 감사기능을 수행하는데, 악성해커는 그 로그마저 복구할 수 없도록 삭제하는 경우도 있기 때문에 독립적인 추적 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 LKM(Linux Kernel Module)기법을 이용한 키로거를 통해 공격자가 세션 상에서 입력하는 모든 키보드 내용을 기록하여 공격자의 행동을 쉽고 빠르게 분석하는 원격 키스트로크 모니터링 시스템을 설계해 보았다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1315-1324
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• 2012

보안 이벤트 시각화 기법은 기존의 시각화 기술을 네트워크 보안 분야에 적용한 형태로써 네트워크 보안과 관련있는 이벤트를 사용하여 네트워크의 트래픽 흐름과 보안 상황을 쉽고 빠르게 분석 및 탐지하는 기술이다. 특히 종단간의 연결 이벤트인 세션을 시각화하여 네트워크 이상 상황을 탐지하는 기술은 상대적으로 패킷 감시 기법에서 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있고 알려지지 않은 공격 패턴들은 쉽게 탐지할 수 있어서 좋은 해결책이 되고 있다. 하지만, 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격이 종단간의 유사한 연결 패턴을 가질 경우 세션 기반의 시각화 기법들은 공격 상황과 정상 상황을 구분하는 기능이 매우 취약하다. 따라서 본 논문에서는 세션 기반 시각화 기법에서 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격 상황을 상세하게 구분할 수 있는 IP 주소 분할 표시 분석 방법 및 포트 특성 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 세션 기반의 공격 시각화 탐지 방법은 다른 공격 탐지 방법들과는 의존성이 없기 때문에 기존의 다양한 네트워크 공격 분석 및 탐지에 활용될 수 있고, 또한 네트워크 관리자에게는 현재 네트워크에서 발생되는 보안 위협을 보다 빠르게 판단할 수 있도록 도움을 준다.