인터넷상의 수많은 트래픽 정보 중에서 악성 트래픽 정보를 빠르게 감지하는 것은 그 정보의 방대함 때문에 쉽지 않다. 공격시각회(Attack Visualization) 기법은 이런 수많은 정보 중에서 악성 트래픽 정보를 좀 더 쉽게 인지하게 함으로써 새로운 공격에 대해서 빠른 대응과 피해 최소화를 하는데 활용할 수 있다. 본 연구에서는 평행좌표계(Parallel Coordinates)를 이용해 공격시각화를 하여, 분산 서비스 거부 공격, 웜, 스캐닝 공격 등 인터넷상에 알려진 혹은 알려지지 않은 새로운 공격들에 대해 빠른 대응을 하기위한 기술 연구를 하였으며, 각 공격들의 특정 시각화 패턴을 감지하고 이를 알려주는 이상탐지(anomaly detection) 시각화 시스템 PCAV를 구현하였다. PCAV 시스템을 통해 네트워크 관리자는 실시간으로 트래픽 정보와 공격들의 시각화 정보를 원격에서도 모니터링하고 이를 통해 즉시 대응하는 것이 가능하다. 또한, 이전에 발생한 공격들의 시각화 정보를 확인하고 이를 분석하는 것과, 알려지지 않은 공격이 발생했을지라도 그 공격의 시각적 패턴이 나타났을 때 즉각 공격 서명(Signature)으로 활용 하는 것이 가능하다.
어떤 조직이나 개인을 상대로 한 인터넷 자원에 대한 분산 서비스 거부 공격이 통상적인 위험이 되고 있다. 이런 공격은 봇넷이라는 수많은 감염되거나 침해된 좀비 머신을 통하여 이루어지고 있다. 우리나라에서는 홈네트워크의 구축으로 광대역 액세스를 가진 개인사용자의 호스트 컴퓨터가 주 공격대상이 될 수 있다. 특히 개인 사용자들은 인터넷 보안에 대한 낮은 인식과 제한된 방어 자원으로 인하여 공격자의 대표적인 타깃이 되고 있다. IRC(Internet Relay Chat) 네트워크를 이용하여 감염된 인터넷 호스트를 제어하고 관리하는 공격들이 증가하고 있어, 이에 대한 대책이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 호스트들을 감염시키고 원격에서 제어하는 악성 봇/봇넷의 기술 개요에 대하여 기술하고 분석하고자 한다. 또한 최근 증가하고 있는 P2P 봇넷에 대하여도 알아보고자 한다.
전장의 양상이 물리적인 대량살상을 중심으로 한 전통적인 재래전에서 눈에 보이지 않는 사이버전으로 변화되고 있는 시점에서 이에 대비하기 위한 사이버전 공격 및 방어기술은 매우 중차대한 문제이다. 사이버전을 위한 보안 기술로는 암호 인증 인식 감시와 같은 정보보안 핵심원천 기술, 분산서비스거부공격 대응기술, 스마트 아이디 기술, 영상보안 및 바이오인식 기술, 부채널 공격 방지 기술 등이 있다. 이러한 기술들은 사이버전을 위해 사용될 수 있는 매우 명확한 분야라 할 것이다. 또한, 사이버전 기솔로는 암호 인증 인식 감시와 같은 핵심 원천 기술 및 기존 보안 기술 분야를 포함하고 초경량 고비도 암호화 기술, 밀리터리 포렌식 기술, 사이버공격 근원지 역추적 기술, 사이버 공격 정보공유 협업관제 기술, 사이버 공격 무기 제작 기술 등이었다. 특히, 사이버전은 작은 비용으로 최대 효과를 거둘 수 있는 비대칭 전력의 매우 중요한 분야이며, 주요 선진국들은 사이버 공격에 대한 자위권 확보 차원에서 사이버전에 대한 기술적 제도적 준비를 서두르고 있는 상황이다. 본 기고문에서는 이와 같은 사이버전을 위한 보안 기술 현황과 전망을 살펴보고자 한다.
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.
인터넷의 급속한 발전은 지난 수년간 데이터 전송 속도의 고속화, 대용량의 데이터 전송 등을 가져오는 긍정적인 효과를 거두었지만 컴퓨터 시스템의 보안 침해 사고와 같은 역기능 또한 날로 증대되어 그 피해 규모가 점점 심각해지고 있다. 본 논문에서는 IDS의 제어 아래 통계적인 탐지 알고리즘을 이용하여 분산 서비스 거부(DDoS) 공격에 대응할 수 있는 패킷 필터링 구조를 제안한다. 이 구조는 탐지 알고리즘에 의해 DDoS 공격으로 인식된 패킷을 IDS가 탐지하여 필터링 모듈에서 효과적으로 공격을 막을 수 있다.
최근의 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 방법은 점점 더 자동화, 다양화되고 있으며, 단순한 개별 기업에 대한 공격에서부터 국가간의 사이버전쟁으로까지 그 영역이 확대되고 있다. DDoS 공격은 이미 2000 년도 이전부터 발생해온 오래된 공격이고, 이를 방어하기 위한 다양한 DDoS 공격 방어 시스템을 구축하고 있음에도 불구하고 아직까지 이를 효과적으로 차단하지 못하고 있다. 이는 그간 DDoS 공격 방어 시스템이 공격이 시작되었을 때 개개의 공격 패턴을 탐지하고 차단하는 방법으로 발전해 왔기 때문이다. 따라서 좀 더 효과적인 DDoS 공격 대응을 위해 공격 트래픽이 발송되기 전에 클라이언트에서부터 공격에 대응하는 방안이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용자 인증을 통하여 등록된 사용자임을 검증하고, 클라이언트와 인증장비간의 인증을 통해 인증된 사용자의 트래픽만 허용하는 매커니즘을 제안한다.
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.
분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack, Distributed Denial of Service Attack) 수법의 진화는 탐지 과정에서의 어려움을 가중시켰다. 기존 피해자측 탐지 방식의 한계로 인해 발생하는 문제를 극복하기 위한 솔루션 중 하나가 소스측 탐지 기법이었다. 그러나 네트워크 트래픽의 불규칙성으로 인한 성능 저하 문제가 존재하였다. 이 문제를 해결하기 위해 인공지능을 기반으로 한 여러 노드 간의 협업 네트워크를 활용하여 공격을 탐지하려는 연구가 진행되었다. 기존의 방법들은 특히 높은 버스트(Burstness)와 지터(Jitter)의 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 도입한 협업형 소스측 DDoS 공격 탐지 기법을 제시한다. 제안하는 방식은 여러 소스에서의 탐지 결과를 집계하여 각 지역에 가중치를 할당하며, 이를 통해 전반적인 공격 및 특정 소수 지역에서의 공격을 효과적으로 탐지할 수 있다. 특히, 비선형적인 트래픽 데이터셋에서 약 6% 수치의 낮은 가양성(False Positive)과 최대 4.3% 수치가 향상된 높은 탐지율을 보이며, 기존 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였던 방법들에 비해 소수 지역의 공격 탐지 문제에 대한 개선도 확인할 수 있다.
MANET에서 DDoS 공격은 네트워크 기능을 수행해야하는 노드를 무력화시켜 네트워크 전체를 마비시키거나 노드의 위치에 따라 네트워크를 분리시키는 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 짧은 길이의 데이터를 일정길이의 데이터로 모아서 전송하는 패킷취합전송은 MANET 환경에서 전송성능이 개선되는 효과를 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 MANET 환경에서 DDoS 공격이 패킷취합전송의 전송성능에 미치는 영향을 종단간 관점에서 측정하고 분석한다. 종단간 성능측정에는 NS-2를 기반으로 구축한 MANET 시뮬레이터를 이용하였으며, MOS, 연결율, 지연 및 패킷손실율을 측정 대상 성능 파라미터로 사용하였다. 음성서비스인 VoIP 트래픽을 측정대상 트래픽으로 사용했다. 본 논문의 결과로서 DDoS 공격이 있는 MANET에서 패킷취합수가 4이상일 때 전송품질 유지에 유리함을 확인하였다.
초고속 인터넷 망등의 국내 인터넷의 저변확대로 인해 전자상거래, 인터넷뱅킹, 전자정부, 이메일등 의 많은 서비스와 다양한 정보의 보고로서 인터넷이 사용되고 있다. 근래에는 가상생환환경의 제공과 멀티미디어 서비스를 제공하고자 새로운 미래형 네트워크인 NGN(Next Gener-ation Network)로서 발전하고 있다. 인터넷은 원격지에서도 원하는 정보를 취득할 수 있는 장점이 있는데, 반대 급부로서 상대방의 정보를 허가없이 몰래 추출, 변조하거나 서비스를 제공하는 경쟁사의 서버를 다운시키는 등의 공격이 증대되고 있다. 2000년부터 님다(Nimda) 바이러스, 코드레드(Code Red) 바이러스, 분산서비스 거부 공격(DDoS : Distributed Denial of Service)이 인터넷 전반에 걸쳐 수행되어 네트워크의 사용을 불편하게 하며, 내부 네트워크 트래픽의 비정상적인 증가를 수반했다. 이러한 대역폭 고갈 침해공격에 대하여 네트워크의 유입점에 위치하는 게이트웨이 시스템에 기가비트 이더넷 인터페이스를 갖는 보안네트워크 카드에 재구성 가능한 하드웨어 기능을 제공 가능한 FPGA (Field Programmable Gate Arrart)상에 대역폭 재어기능인 폴리싱(Policing)을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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