서버의 응용계층에 대한 DDoS 공격은 매우 적은 량의 패킷으로 효과적인 공격이 가능하며, 공격 트래픽이 정상 트래픽과 유사하여 탐지가 매우 어렵다. 하지만 HTTP 응용계층 공격 트래픽에는 사용자 의도에 의한 특성이 있음을 찾았다. 정상 사용자와 DDoS 공격자는 동일하게 TCP 계층에서 세션을 맺는다. 이후 최소 한번의 HTTP Get 요구 패킷을 발생한다. 정상적인 HTTP 요구는 서버의 응답을 기다리지만 공격자는 Get 요청 직후 세션을 종료한다. 이러한 행위는 사용자 의도에 의한 차이로 해석할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차이를 기반으로 응용계층 분산서비스 거부 공격 탐지 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 정상 네트워크와 봇 기반 분산서비스거부 공격 툴에서 발생한 트래픽으로 실험되었으며, 거의 오탐 없이 HTTP-Get 공격을 탐지함을 보여 주였다.
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.
분산형 서비스 거부 (DDoS) 공격들에 대한 징후 감지는 산상의 복잡성과 컴퓨팅 자원을 요구한다. 본 논문에서는 고속의 백본망에서 DDoS 공격 징후를 효율적으로 감지해 낼 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 개별 패킷 또는 플로우 단위의 방법들과 달리 집합 트래픽 흐름의 관점에 기반을 두고 있다. 이럼으로써, 제안된 방법은 매우 낮은 계산량으로 수행될 수 있어, 고속의 백본망에서 적용 가능하다.
미래 인터넷 기술 중 하나인 콘텐츠 중심 네트워킹(CCN)은 네트워크 성능 향상을 위하여 네트워크 노드들이 수신된 콘텐츠를 임시 저장하고, 해당 콘텐츠에 대한 요청을 수신하면 임시 저장된 콘텐츠를 이용하여 네트워크 노드가 이를 직접 처리한다. 또한, CCN은 IP 주소와 같은 호스트 Identity 대신 계층화된 콘텐츠 이름을 이용하여 패킷을 전송하고, 요청자 프라이버시 보호를 위하여 요청 메시지는 요청자 정보를 포함하지 않기 때문에 콘텐츠 제공자와 네트워크 노드들은 실제 요청자를 식별할 수 없다. 수신된 콘텐츠를 요청자에게 전송하기 위하여 네트워크 노드는 PIT(Pending Interest Table)에 요청 메시지와 해당 요청 메시지의 유입경로 정보를 기록하고, 콘텐츠를 수신하면 기록된 PIT 정보를 이용하여 해당 콘텐츠를 요청자에게 전송한다. 만약 PIT 저장 공간이 고갈되면, 콘텐츠 요청 메시지와 수신된 콘텐츠를 정상적으로 처리할 수 없다. 그러므로 안전한 CCN 구현을 위해서는 PIT 저장 공간 고갈을 목적으로 하는 공격의 탐지와 대응이 필요하다. 본 논문에서는 PIT 저장 공간에 대한 공격 탐지 및 대응을 위하여 공격 메시지 유입 경로에 따른 공격탐지/제어 방안을 제안하고, 공격 제어를 위한 메시지 구조를 함께 제안한다. 또한, 제안된 방식을 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 평가 한다.
최근 블록체인 기술의 적용 범위가 전 산업으로 확대되고 있으며, 고부가가치 정보와 디지털 자산이 블록체인 분산 데이터베이스에 저장되고 관리되면서 블록체인을 대상으로 하는 보안 위협이 급격히 증가하고 있다. 특히 가용성 저하 공격, 분산 서비스 거부 공격, 비정상 거래, 악의적 거래, 51% 공격과 같이 블록체인을 대상으로 한 공격 기법이 고도화되고 피해 규모가 커지고 있다. 블록체인은 금융, 물류, 의료, 인증 등 전 산업 분야에 활용될 가능성이 높아지고 있어서 블록체인 네트워크 보안 위협을 신속하고 정확하게 탐지하는 기술에 대한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 블록체인 네트워크 보안 위협에 대해 분석하고, 주요 위협 탐지 기술과 최신 동향을 분석한다.
2009년 이후 정부 및 민간부문에서는 DDoS 방어체계 구축을 위해 수백억 원의 예산을 투입해 왔으며, 그 결과 많은 정부 및 민간분야에 DDoS 대응을 위한 전용장비가 설치되었다. 그러나 이러한 기관 역시 DDoS 공격 발생 시 성공적인 방어가 이루어지지 않는 경우가 많은데, 이는 DDoS 대응 장비가 특정 공격 행위에만 대응할 수 있는 시그니처 중심의 방어 구조를 따르고 있기 때문이다. 이에 비해 방어자원 관점의 정책적 대응방법을 통할 경우, 공격 기법과 상관없이 서비스 자원의 가용성 확인을 통하여 시스템 이상여부 및 공격 유형의 종류를 확인할 수 있으며, 공격에 대한 대응 정책 또한 손쉽게 도출할 수 있다. 본 고에서는 기존의 공격 행위 중심의 방어체계에서 벗어나 방어자 관점의 DDoS 탐지 기법을 소개하고, 이를 통해 정책기반 서비스거부공격 대응방안을 제시한다.
최근 네트워크 구성은 SDN/NFV 기반으로 쉽고 자유로운 네트워크 서비스 구성이 가능하도록 빠르게 전환중이다. SDN의 많은 장점과 적용에도 불구하고 분산형 서비스 거부(Distributed Denial of Service: DDoS) 공격과 같은 많은 보안 문제가 연구 이슈로 지속적으로 제기되고 있다. 특히, DDoS 공격의 효과는 훨씬 더 신속하게 나타나며 기존의 네트워크에 비하여 SDN에서는 더욱더 치명적인 피해를 발생시키고 있다. 본 논문에서는 SDN에서 DDoS 공격을 감지하고 완화하기 위해 엔트로피 기반 기법을 제안하고 실험을 통해 입증하였다. 본 논문에서 제안하는 기법은 단일 시스템에 대한 DDoS 공격을 탐지하고 시간 특성 기법을 활용하여 이러한 공격을 완화하도록 설계하였으며, 제안한 기법을 적용했을때 3.21%의 네트워크 혼잡도를 발생시키지만, 20(19.86)%의 패킷 분실률을 줄이는 효과를 실험을 통해 확인하였다.
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.
비정상 트래픽 제어 프레임워크에 적용된 비정상 트래픽 제어 기술은 침입, 분산서비스거부 공격, 포트스캔 공격과 같은 비정상 행위의 트래픽을 제어하는 공격 대응 방법이다. 이 대응 방법은 비정상 행위에 대한 true-false 방식의 공격 대응 방법이 가지는 높은 오탐율(false-positive rate)을 낮출 수 있다는 장점이 있지만, 공격 지속시간에만 의존하여 비정상 트래픽을 판단하기 때문에, 공격에 대한 신속한 대응을 하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 비정상 트래픽 제어 프레임워크에 퍼지 로직을 적용하여 신속한 공격 대응이 가능한 포트스캔 공격 탐지 기법을 제안한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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