본 논문은 다수의 사물인터넷 단말에서 보편적으로 수집할 수 있는 시스템 및 네트워크 메트릭을 학습하여 각 사물의 경험데이터를 기반으로 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격을 탐지하는 침입 탐지 모델을 제안한다. 먼저, 공격 시나리오 유형별로 각 사물에서 37종의 시스템 및 네트워크 메트릭을 수집하고, 이를 6개 유형의 머신러닝 모델을 기반으로 학습하여 사물인터넷 공격 탐지 및 분류에 가장 효과적인 모델 및 메트릭을 분석한다. 본 논문의 실험을 통해, 랜덤 포레스트 모델이 96% 이상의 정확도로 가장 높은 공격 탐지 및 분류 성능을 보이는 것을 확인하였고, 그 다음으로는 K-최근접 이웃 모델과 결정트리 모델의 성능이 우수한 것을 확인하였다. 37종의 메트릭 중에는 모든 공격 시나리오에서 공격의 특징을 가장 잘 반영하는 CPU, 메모리, 네트워크 메트릭 5종을 발견하였으며 큰 사이즈의 패킷보다는 빠른 전송속도를 갖는 패킷이 사물인터넷 네트워크에서 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격 특징을 더욱 명확히 나타내는 것을 실험을 통해 확인하였다.
전 세계적인 인터넷의 보급으로 인터넷과 연결된 기기들이 점차 늘어나고 있다. 이에 더불어 DNS, NTP, CLDAP 와 같이 응용 프로토콜의 취약점을 이용하여, 공격자가 피해자인 것처럼 아이피를 속여, 다량의 응답을 악의적으로 요청하는 공격인 분산 반사 서비스 거부 공격(DRDoS)이 급격하게 늘어나는 추세이다. ISP 들이 IP Spoofing에 대한 적절한 대비책을 수립하지 않으면 분산 반사 서비스 공격의 보안 위협은 사라지기 어려울 것으로 사료된다. 따라서 본 논문에서는 IP Spoofing에 기반한 분산 반사 서비스 공격의 보안 위협과 대응 실태에 관해 기술한다.
서비스 거부 공격은 그 피해의 규모에 비해 방어하기가 무척 어려우며 충분히 대비를 한다 해도 알려지지 않은 새로운 서비스 거부 공격 기법에 피해를 입을 위험성이 항상 존재한다. 또한 최근 나타나고 있는 서비스 거부 공격 기법은 시스템 자원을 고갈시키는 분산 서비스 거부 공격(DDoS)에서 네트워크의 대역폭을 고갈시킴으로서 주요 네트워크 장비를 다운시키는 분산 반사 서비스 거부 공격(DRDoS)으로 진화하고 있다 이러한 공격 기법은 네트워크 트래픽의 이상 징후로서만 탐지될 뿐 개별 패킷으로는 탐지가 불가능하여 공격 징후는 알 수 있으되 자동화된 대응이 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 이미 알려진 공격뿐 아니라 새로운 서비스 거부 공격 패킷을 탐지하기 위하여, 패턴 분류 문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Support Vector Machine(SVM)을 사용한 실험을 진행하였다. 테스트 결과. 학습된 공격 패킷에 대해서는 정확한 구분이 가능했으며 학습되지 않은 새로운 공격에 대해서도 탐지가 가능함을 보여주었다.
본 연구에서는 DDoS/DRDoS 공격과 같이 Zombie 및 Reflector 기반의 네트워크 기반 해킹 공격에 대해 스푸핑된 공격 패킷의 근원지 IP를 역추적 할 수 있는 시뮬레이터를 설계/구현하였다. 현재까지 제시된 IP 역추적 기법에 대한 분석을 수행하여 각 기법의 장단점을 파악하고 특히 근래에 많은 피해를 주고 있는 Reflector 기반의 DRDoS 공격에 대한 역추적 시뮬레이션을 수행하였다. NS-2 기반의 패킷 IP 역추적 모듈 개발 구조를 제시하였고 이를 설계/구현하였으며 직접 DRDoS 공격 트래픽에 대한 역추적 과정을 수행하였다. 제시한 기법에 대한 시뮬레이션 결과 DRDoS 공격에 효율적으로 대응하였으며 개선된 역추적 성능을 제공하였다.
전 세계적으로 COVID-19의 감염병이 장기화됨에 따라 재택근무 시 취약한 사물인터넷(IoT) 기기에 대한 네트워크 공격으로 인해 각종 보안 위협이 있다. 초기에는 사물인터넷(IoT) 기기의 사용자를 대상으로 RDP(Remote Desktop Protocol)의 취약점을 악용하고 스피어 피싱, APT 공격 등이 주로 이루어졌다. 이후 네트워크 공격의 기술이 점차 발전하여 사물인터넷 기기의 단순서비스검색프로토콜(SSDP)을 악용하여 DRDoS 공격이 지속적으로 증가하고 있다. SSDP의 인증절차의 문제점을 보완하기 위해 Notify 메시지와 M-Search 메시지 패킷에 서버 고유정보를 해시로 암호화하고 인증필드를 추가하여 인가된 IoT 기기의 여부를 판별하는 해시 기반의 SSDP을 제안한다. 해시 기반의 SSDP을 활용하면 추후 기하급수적으로 증가할 다양한 IoT 기기에 대한 정보 노출을 방지하고 증폭 공격을 사전에 차단할 것으로 기대된다.
정보통신기술의 발전에 따라 DDoS와 DRDoS은 지속적으로 보안상 이슈가 되고, 고도화된 기법으로 점차 발전하고 있다. 최근에는 정상 서버의 프로토콜을 이용하여 반사 서버로 악용하는 DRDoS 기법으로 IT 기업들을 위협하고 있다. 반사 트래픽은 정상적인 서버에서 발생되는 트래픽으로 보안장비에서 판별하기가 어렵고 실제 사례에서도 최대 Tbps 까지 증폭되었다. 본 논문에서는 DRDoS 공격에서 사용되는 DNS증폭과 Memcached증폭을 비교 분석한 뒤 공격의 효과를 감소시킬 수 있는 대응방안을 제안한다. 반사 트래픽으로 사용되는 프로토콜은 TCP와 UDP, 그리고 NTP, DNS, Memcached등이 존재한다. 반사 트래픽으로 이용되는 프로토콜 중에서 반사 트래픽의 응답크기가 높은 DNS 프로토콜과 Memcached 프로토콜을 비교분석결과, Memcached 프로토콜은 DNS 프로토콜보다 ±21% 증폭된다. 대응방안은 Memcached 프로토콜의 메모리 초기화 명령어를 사용하여 공격의 효과를 감소시킬 수 있다. 향후 연구에서는 보안에 취약한 다양한 서버들을 보안 네트워크를 통해 공유하여 원천적 차단효과를 전망할 수 있다.
2015년부터 IoT 프로토콜을 사용한 공격이 지속적으로 보고되고 있다. 다양한 IoT 프로토콜 중 공격자는 SSDP(Simple Service Discovery Protocol)를 사용하여 DDoS 공격을 시도하고 있으며, 사이버 대피소 통계로 한국은 약 100만 개의 개방형 SSDP 서버를 보유하고 있다. 인터넷에 연결된 취약한 SSDP 서버는 50Gb 이상의 트래픽을 생성 할 수 있으며 공격 위험은 점진적으로 증가한다. 최근까지도 분산 서비스 거부 공격과 분산 반사 서비스 거부 공격이 보안 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 기존 SSDP 프로토콜의 요청 패킷을 분석하여 증폭 공격을 식별하고 증폭 공격이 의심되는 경우 대응을 회피하여 다량의 응답 패킷 발생으로 인한 네트워크 부하를 방지하는 것이다.
오늘날 IoT 사물기기들의 사용 범위가 늘어나면서 해커들은 IoT 기기에서 네트워크상의 서비스 및 정보검색의 기능을 하는 프로토콜인 SSDP의 취약점을 악용하여 SSDP DRDoS(분산 반사 서비스 거부) 공격이라는 새로운 형태의 공격을 만들어 공격을 시도하고 있다. 이는 단순히 우리 생활에서 쓰이는 IoT 기기의 위협뿐만 아니라 사람의 생명이나 주요 기반시설 등에서 사용되어지는 IoT기기들의 공격으로 이어지면 큰 위험을 나타낼 수 있다. 앞으로 IoT기기들이 점차 증가되어 생활에 편리함과 실용성을 가지고 오는 반면에 해커들은 더욱더 교묘하고 복잡하게 공격을 시도를 할 것이다. 특히 본 논문에서는 DRDoS의 몇 가지 공격방법을 알아보고 그중에 IoT 기기에서 사용되어지는 SSDP프로토콜의 관련연구 및 공격방법들을 알아보고 공격시나리오 및 대응방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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