분산 서비스 거부 공격은 인터넷이 매우 발달한 현대 시대에 큰 위협으로 등장하였다. 분산 서비스 거부 공격은 단순히 정상적인 서비스 제공이 어렵다는 문제만 아니라 어디서부터 시작된 공격인지, 어떤 경로를 통해서 공격이 진행되는지 알아내기가 힘들다는 점에서 공격을 방어하기가 매우 어려운 문제에 직면하게 된다. 또한 공격의 목표가 DNS 서버 또는 백본 라우터 등이 된다면 인터넷 서비스 자체도 힘들어 질 수 있다. 이러한 이유로 분산 서비스 거부 공격 방어 시스템이 개발되어야할 필요성이 높아지게 된다. 본 논문에서는 분산 서비스 거부 공격을 방어하기 위해 필요한 공격의 검출, 특히 폭주 분산 서비스 거부 공격을 검출해 내기 위해 플로우 정보를 이용하는 방법을 제시한다. 폭주 분산 서비스 거부 공격의 성능은 일반적인 네트워크 트래픽을 이용해 평가하였다.
지난 2009년 7월 7일부터 수차례에 걸쳐 청와대 및 다수의 중요 웹 사이트에 대해 분산서비스거부(Distributed Denial of Service, DDoS) 공격이 시도되었다. 이 공격에서 사용된 공격 방법은 공격 트래픽의 형태와, 공격 수행을 위한 공격 네트워크의 구성 방법에 있어서 기존의 방법과는 다른 형태를 띠었고, 이로 인해 공격탐지 및 차단이 쉽게 이루어지지 않아, 피해가 매우 컸다. 이와 같이 최근에는 기존의 DDoS 공격 탐지 및 차단 기술로는 쉽게 탐지 및 차단할 수 없는 고도화된 분산서비스거부 공격이 시도되고 있으며, 그로 인한 피해가 커지고 있는 상황이다. 분산서비스거부 공격은 이미 2000년 이전부터 발생하여온 오래된 공격임에도 불구하고 아직까지 이를 효과적으로 차단하지 못하고 있는 것이다. 이는 전체 정보통신 운영환경과 분산서비스거부 공격의 전체 공격 프로세스에 대한 심도있는 분석을 통해 인터넷 전반에 걸친 거시적인 DDoS공격 대응 방안을 모색하는 것이 아니라, 개개의 공격 형태를 탐지하고 차단할 수 있는 방법을 모색했기 때문이다. 이에, 본 논문에서는 과저부터 현재까지 DDoS공격이 어떻게 발전해 왔는지를 분석하고, 현재 발생하고 있는 분산서비스 거부 공격의 공격 체계와 공격 기법에 대한 복합적 분석을 통해 현재의 고도화된 분산서비스 거부 공격을 효과적으로 차단할 수 있는 분산서비스거부 공격 통합 대응체계를 제안한다.
분산 서비스 거부 공격은 서버 및 호스트의 메모리는 물론이고, 공격 대상 호스트가 속한 네트워크의 자원을 크게 소모시키는 치명적인 공격이다. 이러한 형태의 공격을 예측하고 방어하기 위해서는 우선적으로 해당 공격들의 특성을 파악하고 이해하는 과정이 필요하다. 우리는 다양한 종류의 분산 서비스 거부 공격을 직접 구현하여 이를 바탕으로 분산 서비스 거부 공격의 특징 및 공격 루트를 파악함으로써, 추후 관련 연구들이 활발히 진행될 수 있는 기반을 마련하고, 이러한 공격들을 방어하기 위한 정보들을 수집하였다. 우리가 구현한 분산 서비스 거부 공격은 그 종류에 따라 다른 치명도를 보였는데, 네트워크 및 호스트에 별 영향을 끼치지 않는 공격이 있는 반면, 서버가 더 이상 서비스를 제공할 수 없도록 만드는 치명적인 공격이 있었다. 본 논문에서 우리는 분산 서비스 거부 공격들의 특징을 분석하고, 이에 대한 방어책을 제시한다.
분산 서비스 거부 공격(Distributed Denial of Service, DDoS attack)의 목적은 정상적인 사용자가 서비스를 이용하는 것을 거부하는 것이다. 특히 범람 서비스 거부 공격(flooding-based DDoS attack)은 아직까지 방어하기 어려운 공격 형태이다. 그 이유는 공격 시 정상적인 트래픽이 왕복하는 것처럼 보이므로 공격 트래픽과 정상 트래픽을 구별하기 어렵기 때문이다. 하지만, 범람 서비스 거부 공격의 특징을 잘 이용하면 공격을 방어할 수 있다. 범람 서비스 거부 공격의 특징은 단독의 공격 호스트로부터의 트래픽 양이 여러 개의 정상 호스트들로부터의 트래픽 양보다 훨씬 많다는 것이다. 이러한 특징을 이용하여 특정 호스트로부터의 트래픽 양이 많은지 아닌지에 따라 공격이 발생했는지 여부를 결정할 수 있다. 이 논문에서는 Pi(Path Identification) 라는 메커니즘을 이용한 분산 서비스 거부 공격의 방어 기법을 제안한다.
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.
분산 서비스 거부 공격 탐지를 위한 많은 연구와 개발이 진행 되고 있다. 하지만 분산 서비스 거부 공격의 유형은 계속 변화되어 가고 있어서 새로운 유형의 분산 서비스 거부 공격의 완벽한 탐지는 현실적으로 불가능하다. 본 논문에서는 알려진 유형의 분산 서비스 거부 공격의 탐지뿐만 아니라 새로운 유형의 분산 서비스 거부 공격 탐지를 위하여 실시간으로 트래픽을 모니터링 하고 분산 서비스 거부 공격으로 의심 되는 트래픽을 조기에 탐지하고 신속하게 대응이 가능 한 시스템의 설계와 구현에 관하여 기술 한다.
서비스 거부공격(Denial of Sevice)이란 서버의 자원을 고갈시켜 더이상 정상적인 서비스를 할 수 없도록 하는 공격이다. DoS 공격 중에서 SYN Flooding DoS Attack을 받은 웹 서버는 외부로부터 들어온 공격 패킷에 의해 back log를 소모하게 된다. 그 결과 정상적인 연결 요청에 대해 서비스를 제공하지 못하게 된다. Dos 공격에 관한 다양한 연구가 진행되고 있지만, 본 논문에서는 서비스 거부공격이 TCP 상태 전이에 미치는 영향에 관한 연구를 하였다. 웹 서버의 Tcp 상태정보를 얻기 위해 GetTcpinfo 프로세스를 실행한 후 정상적인 접속을 시도해 보고 정상적인 접속이 진행되고 있는 상태에서 DoS 공격을 시도한다. GetTcpinfo 프로세스에 의해 파일로 저장된 TCP 상태전이 값을 분석하여 DoS 공격이 TCP 상태 전이에 미치는 영향에 대해 알아본다.
인터넷전화의 활성화와 더불어 SIP 프로토콜의 사용이 증가하고 있다. 최근 DDoS 공격이 주요위협으로 이슈가 되고 있으며, 향후 SIP관련 서비스 대상 서비스 거부 공격 위협도 증가할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 SIP 프로토콜의 특성을 이용한 SIP서비스 거부 공격들의 유형을 살펴보고, SIP 프로토콜의 특성을 이용한 서비스거부 공격 탐지를 위한 고려사항을 바탕으로 분석시스템 아키텍처를 제안한다. SIP서비스 거부공격의 유형은 분류 기준에 따라 다양할 수 있으나, 본 논문에서는 SIP 프로토콜의 특성을 이용한 공격 기법을 대상으로 한다. SIP서비스 거부 공격 트래픽 분석을 위해 정보수집, 정보분석, 정보관리 기능을 고려한다.
본 논문에서는 나날이 발전하는 대규모 서비스거부공격에 대해 고전적인 방식의 DDoS 대응시스템에서 벗어나, 4차 혁명 시대의 핵심기술 중의 하나인 인공지능 기반의 기술을 활용해 지능화된 서비스거부공격을 효율적으로 감내 할 수 있는 서비스모델 개발방안을 제안하였다. 즉, 다수의 보안장비, 웹서버로부터 수집된 다량의 데이터를 대상으로 머신러닝 인공지능 학습을 통해 서비스거부공격을 탐지하고 피해를 최소화할 수 있는 방안을 제안하였다. 특히, 인공지능기술을 활용하기 위한 모델을 개발은 일정한 트래픽 변화를 반복하며 안정적 흐름의 데이터를 전송이 이루어지다가 서비스거부공격이 발생하면 다른 양상의 데이터 흐름을 보인다는 점에 착안하여 서비스서부공격 탐지에 인공지능기술을 활용하였다. 서비스거부공격이 발생하면 확률기반의 실제 트래픽과 예측값과의 편차가 발생하기 때문에 공격성 데이터로 판단하여 대응이 가능하다. 이 논문에서는 보안장비나 서버에서 발생하는 로그를 기반으로 데이터를 분석하여 서비스거부공격 탐지모델을 설명하였다.
분산 서비스 거부 (DDoS) 공격에 대응하기 위한 수많은 연구 결과들이 나와 있지만, 이 공격은 여전히 인터넷 보안의 위협요소 중 하나로 남아있다. 대부분의 분산 서비스 거부 (DDoS) 공격들은 스푸핑한 IP 주소를 이용하여 다량의 패킷을 발생시키기 때문에 정상 패킷과 공격 패킷간의 구분을 어렵게 만든다. 이 공격에 대응하기 위해 기존에 나와있는 연구중 하나인 Pi는 패킷이 지나온 경로를 마킹 하는 방법으로 간단하면서 강건한 대응 방법이었다. 하지만 Pi 마킹 방범은 여러 가지 결점을 갖고 있다. 이 논문에서는 기존의 Pi가 갖고 있는 문제를 개선하기 위한 새로운 패킷 마킹 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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