• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.814-816
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• 2003

분산 서비스 거부 공격 기법이 점점 더 향상되어감에 따라 이에 대한 대응 기법 또한 여러가지가 제안되고 있다. 기존의 탐지에 기반을 둔 기법들은 공격을 탐지하기 위한 Rule이 미리 준비되어야 한다는 점에서 실제 트래픽과 구별이 어려운 DDoS 공격의 경우 효율적인 대응이 될 수 없다. 이를 극복하기 위해서 트래픽 감지와 QoS 기법에 기반을 둔 대응 방안이 활발히 연구 중에 있다. 본 논문에서는 현재까지 나와 있는 트래픽 감지 기반의 대응 기법 연구들을 정리하고 라우터 기반의 보안기능 개발 연구에서 트래픽 감지 기반의 대응 방안 적용 과정을 소개한다.

• KNOM Review
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• v.23 no.1
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• pp.10-17
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• 2020

As the threat of Distributed Denial-of-Service attacks that exploit weakly secure IoT devices has spread, research on source-side Denial-of-Service attack detection is being activated to quickly detect the attack and the location of attacker. In addition, a collaborative source-side attack detection technique that shares detection results of source-side networks located at individual sites is also being activated to overcome regional limitations of source-side detection. In this paper, we evaluate the performance of a collaborative source-side DDoS attack detection using statistical weights. The statistical weight is calculated based on the detection rate and false positive rate corresponding to the time zone of the individual source-side network. By calculating weighted sum of the source-side DoS attack detection results from various sites, the proposed method determines whether a DDoS attack happens. As a result of the experiment based on actual DNS request to traffic, it was confirmed that the proposed technique reduces false positive rate 2% while maintaining a high attack detection rate.

• Convergence Security Journal
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• v.9 no.2
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• pp.41-48
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• 2009

Distributed denial of service attack detection for more development and research is underway. The method of using statistical techniques, the normal packets and abnormal packets to identify efficient. In this paper several statistical techniques, using a mix of various offers a way to detect the attack. To verify the effectiveness of the proposed technique, it set packet filtering on router and the proposed DDoS attacks detection method on a Linux router. In result, the proposed technique was detect various attacks and provide normal service mostly.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.719-722
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• 2013

최근 클라우드 서비스의 호스트를 감염시켜 봇넷화 시킨 후 분산 서비스 거부 공격을 시도하는 사례가 증가하고 있다. 이와 같은 공격을 대응하기 위한 방법 중 공격의 근원지를 추적하여 차단함으로써 피해를 감소시키는 역추적 기술이 있으며, 이를 클라우드 환경에 적용시킬 수 있는 방안을 고려해야 한다. 따라서 클라우드 환경에서 분산 서비스 거부 공격의 역추적에 관한 보안 요구사항을 분석하고 이를 기반으로 역추적 기술을 클라우드 환경에 적용시켜 보안성 및 효율성을 향상시키고자 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.214-217
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• 2009

통신망의 발달로 수많은 인터넷 기반 서비스들이 등장함에 따라 다양한 외부공격이 심화되고 있다. 특히, 시스템 또는 네트워크 자원을 공격 대상으로 하는 서비스 거부 공격(DoS : Denial of Service) 및 분산 서비스 거부 공격(DDoS : Distributed DoS)의 문제가 대두되고 있는데, 본 논문에서는 DDoS 공격 근원지 IP주소의 위치 분류의 필요성을 분석하고 공격 근원지 IP주소 위치의 국내 외 여부를 판별하기 위해 국내 IP분배 할당 체계 현황을 분석한다. 또한 DDoS공격을 포함한 여러 가지 해킹에 빠르게 대응할 수 있고 근원지 IP에 관련된 정보를 알아낼 수 있는 시스템을 위한 분류 기법 정립 방안을 제시한다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.7 no.2
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• pp.82-90
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• 2000

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.32 no.3
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• pp.279-290
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• 2005

Recently, as the serious damage caused by DDoS attacks increases, the rapid detection and the proper response mechanisms are urgent. However, existing security mechanisms do not effectively defend against these attacks, or the defense capability of some mechanisms is only limited to specific DDoS attacks. In this paper, we propose a detection architecture against DDoS attack using data mining technology that can classify the latest types of DDoS attack, and can detect the modification of existing attacks as well as the novel attacks. This architecture consists of a Misuse Detection Module modeling to classify the existing attacks, and an Anomaly Detection Module modeling to detect the novel attacks. And it utilizes the off-line generated models in order to detect the DDoS attack using the real-time traffic. We gathered the NetFlow data generated at an access router of our network in order to model the real network traffic and test it. The NetFlow provides the useful flow-based statistical information without tremendous preprocessing. Also, we mounted the well-known DDoS attack tools to gather the attack traffic. And then, our experimental results show that our approach can provide the outstanding performance against existing attacks, and provide the possibility of detection against the novel attack.

• 정보보호뉴스
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• s.137
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• pp.58-59
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• 2009

경제위기와 더붙어 기업과 개인이 다양한 보안위협에 노출됨에 따라 지난 2008년은 1.25 인터넷 대란 이후 정보보호가 다시 한번 사회적 이슈로 떠오른 해였다. 협박성 대량 트래픽 공격(DDoS : 분산 서비스거부공격)에 의한 웹 서비스의 불안정, 급속도로 이용자가 늘고 있는 인터넷전화(VoIP)의 보안 위협까지. 기업과 일반 IT 제품 및 서비스 이용자들은 직간접적으로 보안이슈에 노출되고 있다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.10C no.3
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• pp.253-264
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• 2003

This paper presents the analytic model of Distributed Denial-of-Service (DDoS) attacks in two settings: the normal Web server without any attack and the Web server with DDoS attacks. In these settings, we measure TCP flag rate, which is expressed in terms of the ratio of the number of TCP flags, i.e., SYN, ACK, RST, etc., packets over the total number of TCP packets, and Protocol rate, which is defined by the ratio of the number of TCP (UDP or ICMP) packets over the total number of W packets. The experimental results show a distinctive and predictive pattern of DDoS attacks. We wish our approach can be used to detect and prevent DDoS attacks.

• Review of KIISC
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• v.19 no.3
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• pp.58-69
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• 2009

분산 서비스 거부(DDoS: Distributed Denial of service)공격은 다수의 소스에서 특정 목적지에 대하여 동시에 비정상적으로 대량의 패킷을 전송함으로써 목적지의 대역폭이나 처리력을 점유하게 된다. 최근의 DDoS 공격 통계에 의하면 초당 최대 오백만 패킷에 이르는 공격과 함께, 초당 백만 패킷 이상의 여러 공격들이 발생하고 있음을 보여준다. 이와 같이 DDoS 공격은 그 규모가 커지고 있고, 회수도 빈번하여 지고 있다. 본 논문에서는 DDoS 공격 대비를 위한 비용과 공격 발생시 서비스 중단으로 인한 경제 손실 모델 사례연구에 대하여 기술하고자 한다. 이를 통하여 비용 효율적인 DDoS 공격 대응 및 완화 기법의 설계를 위한 기초 자료로 활용하고자 한다.