본 연구에서는 웹 서비스를 대상으로 한 다양한 DDoS 공격이 진행 중일 때 패킷들의 TCP 헤더 내에 SYN, ACK 혹은 RST 등 다양한 플래그 값들이 설정된 패킷의 수와 총 패킷수와의 비율을 조사 분석하였다. 그 결과, 특정 플래그가 설정된 패킷 수의 비율이 각각의 DDoS 공격 유형에 따라서 매우 독특한 특성을 가짐을 발견하였다. 본 연구의 결과로 얻어진 이 특징들은 DDoS 공격을 조기에 탐지하는 기법과 시스템을 DDoS 공격으로부터 보호하는 기법 연구에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다.
각각의 AS 레벨에서 정확한 연결구조를 얻기 위해 들이는 노력에도 불구하고 이들 AS 레벨 인터넷 토폴로지를 이용한 응용 연구들이 매우 드물다. 본 논문에서는 UCLA IRL 연구실이 제공하는 데이터를 이용해 AS 노드의 하위 스트림 AS 분포의 power-laws 특정과 인터넷 라우팅 패스 구조에 가장 중요한 역할을 하는 AS 링크 분포를 살펴 보았다. 또한, 한국과 미국 사이트를 중심으로 (발신지-목적지) 라우팅 흡수 분포를 조사하고 이들 분포와 BGP 밸리-프리 라우팅 정책 특정을 이용하여 분산서비스거부(DDoS) 공격 시 예상되는 인터넷 트래픽 임의성(randomness)을 근거로 DDoS 공격 징후를 인터넷 AS 레벨에서 발견하는 방법을 제시하였다.
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.
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.
서비스거부 공격 또는 분산서비스거부 공격과 같이 단시간 동안 대량의 비정상 트래픽이 발생하였을 경우, 이에 대응하기 위한 기법들에 대해 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 비정상 트래픽에 대응하기 위한 대표적인 기법들인 공격차단 기법과 공격경감 기법을 이론적으로 비교한 내용을 보이고자 한다. 공격차단 기법은 일반적으로 필터링 규칙을 기반으로 특정 네트워크로 유입된 네트워크 트래픽에 대해 통과 또는 차단을 실시하는 기법을 의미한다. 그리고 공격경감 기법은 트래픽 전송경로 상에 존재하는 라우터에서 각 라우터들이 가지고 있는 비정상 트래픽 정보를 기반으로 해당 트래픽에 대해 필터링 작업을 실시하거나, 목적지 네트워크의 게이트웨이 상에서 유입된 트래픽의 서비스품질을 제어하는 방법으로 비정상 트래픽에 대해 대응 작업을 실시하는 기법을 의미한다. 비교 기준으로는 공격탐지루틴이 동작한 후, 통과하는 정상 트래픽과 오탐지 트래픽 비율로 하며, 공격경감 기법에 사용할 수 있는 구체적인 트래픽 대역폭 비율을 추가로 보이도록 한다.
조직이 운영하는 네트워크의 규모가 방대해지고, 인터넷 사용이 활성화되면서 보안의 중요성도 함께 증가하였다. 그러나 최근 보안의 핵심으로 부각되고 있는 침입탐지 시스템들은 인터넷상의 공격들에 대한 적절한 분석이나 효율적인 대응책을 제공해 주기보다는, 대량의 침입탐지 정보를 생성시켜 관리자의 부담을 가중시키고 있다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템이 생성하는 대량의 침입탐지 정보들간에 존재하는 연관성을 분석하여 대응에 필요한 고 수준의 정보를 실시간으로 생성해 냄으로써 관리 및 분석의 효율성을 증진시키고, 나아가서는 분산 서비스 거부 공격(DDoS) 같은 대규모의 공격까지도 조기에 탐지해 낼 수 있는 능력을 갖춘 침입탐지 정보 분석 시스템을 제안한다. 그리고 제안된 시스템의 성능 분석을 위해 각 모듈의 처리 효율을 측정하고 알려진 공격 시나리오 기반의 시험 평가를 실시한다.
네트워크상에서 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 탐지를 위해 수집되는 트래픽 자료(BPS, PPS 등)는 시간 순서대로 발생하는 대용량 자료이다. 대용량 자료에서 공격 탐지를 위한 변화점 탐지 알고리즘은 정확성 뿐 아니라 시간과 공간적인 계산 수행의 효율성이 확보되어야 한다. 본 연구에서는 대용량자료에서 변화점 탐지에 대한 Ross 등(2011)이 연구한 순차적인 Sliding Window and Discretization(SWD) 방법을 확장하였다. 그리고 경험적 분포함수와 순위를 이용한 다섯 종류의 검정방법을 사용하면서 자료의 분포에 대한 가정없이 DDoS 공격을 탐지할 수 있도록 새로운 비모수 모형을 제안한다. 다양한 확률밀도 함수와 이에 대응하는 모평균과 분산을 변화시키면서 모의실험하여 본 연구에서 제안한 비모수적 검정방법을 SWD 방법에 적용하여 모형의 효율성을 탐색하고 토론한다. 그리고 실증 분석을 통해 공격 탐지율 및 공격 탐지의 정확성을 기준으로 성능을 측정하고 비교하였다.
현재 사이버 공간에서 일어나고 있는 정보보호 위반사건들은 이미 실생활에 구체적인 악영향을 미치고 있고 이런 정보보호 관련 이슈사항에 대한 여러 보완 및 개선 방안이 제시되고 있다. 그런데 분산 서비스거부공격(DDoS)에 의한 피해규모는 나날이 커지는 반면에 인터넷의 구조적 특성으로 명확한 대응책보다는 조기탐지를 통해 사전에 대응함으로써 피해규모를 줄이거나 공격을 완화시켜 가용성을 확보하는 방법만 고안되고 있다. 그러나 우리는 공격을 완화시켜 주는 추가적인 고가의 네트워크 장비 구축 없이 기존 시스템을 활용한 분산 방화벽 모델을 제안한다. DDoS 공격이 이루어질 때 방화벽의 세션테이블과 간단한 관리기능을 그리드 컴퓨팅 기법 중 하나인 워크릿(worklet)으로 구성하여 방화벽 하위 웹 서버 군(group)에 배포시켜 각각의 웹 서버가 방화벽의 세션테이블 기능을 부분적으로 수행하는 것이다. 이렇게 함으로써 공격이 진행되는 중이라도 기존 구조에서는 할 수 없었던 정당한 인터넷 서비스 요청에 응답할 수 있어 가용성이 증대되는 효과를 얻을 수 있다.
오늘날 DDoS 공격은 인터넷 안정성에 매우 중요한 위협을 가하고 있다. DDoS 공격은 대량의 트래픽을 네트워크에 전송함으로써 자원을 고갈시키고 정상적인 서비스 제공을 불가능하게 하며 사전 탐지가 힘들고 효율적인 방어가 매우 어렵다. 인터넷과 같은 대규모 망을 대상으로 한 네트워크 공격은 효과적인 탐지 방법이 요구된다. 그러므로 대규모 망에서 침입 탐지 시스템은 효율적인 실시간 탐지가 필요하다. 본 논문에서는 DDoS 공격에 따른 비정상적인 트래픽 범람을 방지하고 합법적인 트래픽 전송을 보장하기 위하여 플로우 정보 분석을 이용한 DDoS 공격 대응 기법을 제안한다. OPNET을 이용해 구현한 결과 DDoS 공격중에 원활한 서비스를 제공할 수 있는 것을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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