해킹을 방지하기 위한 목적으로 개발된 보안 도구들 중 네트워크 취약점을 검색할 수 있도록 만들어진 프로그램들이 있다. 네트워크 취약점을 자동 검색해 주는 보안 관리 도구를 역이용하여 침입하고자 하는 시스템의 보안 취약점 정보를 알아내는데 사용하여, 알아낸 정보들을 가지고 공격 대상을 찾는데 활용하고 있다. 해킹 수법들에는 서비스 거부 공격, 버퍼오버플로우 공격 등이 있다. 따라서, 해커들이 침입하기 위하여 취약점을 알아내려고 의도하는 침입시도들을 탐지하여 침입이 일어나는 것을 사전에 방어할 수 있는 침입시도탐지가 적극적인 예방차원에서 더욱 필요하다. 본 논문에서는 이러한 취약점을 이용하여 침입시도를 하는 사전 공격형태인 서비스 거부 공격 중 TCP 프로토콜을 사용하는 Syn Flooding 공격에 대하여 패킷분석을 통하여 탐지하고 탐지된 경우 실제 침입의 위험수준을 고려하여 시스템관리자가 대처하는 방어수준을 적절히 조절하여 침입의 위험수준에 따른 방어대책이 가능한 침입시도 방지 모델을 제시한다.
본 논문에서는 분산 서비스 거부 공격에 대한 대응 방법으로서 노드 상태를 전파하는 프로토콜을 제안한다. 기존에 제시된 방법들은 공격 트래픽이 있을 경우 역추적과 필터링에 각각의 부하가 걸리는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 역추적과 필터링을 통합하여 트래픽 처리 부하를 줄일 수 있는 방법을 제안한다.
네트워크에서 발생하는 다양한 침입 중에서 서비스거부공격(DoS Attack. Denial-of-Service Attack)이란 공격자가 침입대상 시스템의 시스템 자원과 네트워크 자원을 악의적인 목적으로 소모시키기 위하여 대량의 패킷을 보냄으로써 정상 사용자로 하여금 시스템이 제공하는 서비스를 이용하지 못하도록 하는 공격을 의미한다. 기존 연구에서는 시스템과 네트워크가 수신한 패킷을 분석한 후 네트워크 세션정보를 생성하여 DoS 공격을 탐지하였다. 그러나 이 기법은 공격자가 분산서비스거부공격(DDoS Attack: Distributed DoS Attack)을 하게 되면 분산된 세션정보가 생성되기 때문에 침입을 실시간으로 탐지하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 시스템이 가지고 있는 자윈 중에서 DDoS 공격을 밭을 때 가장 민감하게 반응하는 시스템 자원을 모니터링 함으로써 DDoS 공격을 실시간으로 탐지할 수 있는 모델을 제안한다 제안 모델은 시스템이 네트워크에서 수신한 패킷을 처리하는 과정에서 소모되는 커널 메모리 소비량을 감사자료로 이용한 네트워치기반 비정상행위탐지(networked-based anomaly detection)모델이다.
급변하는 사회 속에서 개인의 심리적, 정신적 건강과 개인이 속한 가정이나 학교, 직장에서 일어나는 부적응 문제를 해결하기 위한 온라인 개인 심리검사의 수요가 증가되고 있다. 하지만 인터넷 기반 심리검사는 악의적인 공격자에 의해 폭주서비스를 통한 서비스 거부공격의 취약성이 존재한다. 따라서 서비스 거부공격을 억제하고 합법적인 사용자에게 최대한의 보안성과 가용성을 제공할 수 있는 시스템의 능력이 요구된다. 이의 해결책으로 지연 프로토콜을 수용한 부하가중 인증모델을 제안하고 검증하였다. 제안 모델은 인증의 점진적인 강화 기법을 사용해서 급속하게 증가하고 있는 서비스거부공격을 억제하고 서비스의 지속성을 보장함으로써 보안서버시스템의 신뢰성을 높여 줄 수 있을 것으로 기대된다.
정보통신기술의 발전은 인터넷뱅킹과 e-business의 활성화를 가져왔고 그 매체로써의 스마트카드는 전자서명 인증관리센터의 사용자인증용으로 전자화폐, 교통카드, 출입카드 등으로 널리 보급되어 보편화되고 있다. 정보통신 공중망을 이용하는 분야에서는 스마트카드에 대한 보안과 카드 소지자의 프라이버시 보호가 매우 중요하다. 스마트카드 보안의 핵심은 사용자 인증으로 스마트카드에 대한 안전한 사용이다. 프라이버시 보호를 위한 익명성 보장과 가용성을 위한 서비스거부공격에 대한 대책이 필요하다. 본 논문에서는 Hwang-Li's, Sun's, L-H-Y scheme을 분석한 다음 일회용 해시함수를 사용하여 세션마다 안전하게 패스워드 확인자를 변경하고 익명성과 서비스거부공격에 안전한 보다 효율적인 새로운 스마트카드 인증 프로토콜을 제안한다.
서비스 거부 공격은 침입을 위한 침입시도 형태로 나타나며 대표적인 공격으로 Syn Flooding 공격이 있다. Syn Flooding 공격은 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스인 TCP의 종단간에 3-way handshake의 취약점을 이용한 공격이다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 지능적 침입 방지 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Syn Flooding 공격을 탐지하기 위하여 패킷 정보를 수집하고 분석한다. 이 모델은 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Maps)를 적용한 결정모듈의 분석 결과를 활용하여 서비스 거부 공격의 위험도를 측정하고 공격에 대응하도록 대응모듈을 학습시킨다. 제안하는 모델은 Syn Flooding 공격의 위험을 격감 또는 방지하는 네트워크 기반의 지능적 침입 방지 모델이다.
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.
분산 서비스 거부 공격은 공격자가 한 지점에서 서비스 공격을 수행하는 형태를 넘어서 광범위한 네트워크를 이용하여서 다수의 공격 지점에서 한 곳을 집중적이게 공격을 하는 형태의 서비스 거부 공격이다. 특정 서버나 클라이언트에게 많은 접속 시도를 만들어서 정상적인 서비스를 사용하지 못하게 하는 방법 등등의 공격이 있다. DDoS 공격의 대응 방법에는 관리적 측면과 기술적 측면의 대응 이 두 가지를 제안 하였다.
전 세계적인 인터넷의 보급으로 인터넷과 연결된 기기들이 점차 늘어나고 있다. 이에 더불어 DNS, NTP, CLDAP 와 같이 응용 프로토콜의 취약점을 이용하여, 공격자가 피해자인 것처럼 아이피를 속여, 다량의 응답을 악의적으로 요청하는 공격인 분산 반사 서비스 거부 공격(DRDoS)이 급격하게 늘어나는 추세이다. ISP 들이 IP Spoofing에 대한 적절한 대비책을 수립하지 않으면 분산 반사 서비스 공격의 보안 위협은 사라지기 어려울 것으로 사료된다. 따라서 본 논문에서는 IP Spoofing에 기반한 분산 반사 서비스 공격의 보안 위협과 대응 실태에 관해 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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