현재 사용되고 있는 침입 탐지 시스템들은 새로운 공격 패턴을 가진 침입을 탐지하기 위하여 규칙 데이터베이스를 지속적으로 갱신하고 있다. 그러나 이러한 침입 탐지 능력은 현재 알려진 기술이나 기법들에 한정된다. 따라서, 기존침입 탐지 시스템들은 공격을 받은 후, 현재까지 존재하지 않았던 새로운 기법이 적용된 공격이나 다소 변형된 공격을 받게 되면 침입을 탐지하지 못하거나 능동적 대처를 하지 못하였으며, tcpdump 또는 libpcap과 같은 응용 레벨의 프로그램을 사용하였기 때문에 실시간으로 패킷들을 감시할 수 없었다. 이러한 추가적인 공격들을 탐지하기 위해서 보다 강력하고 능동적인 네트워크 기반의 대응 기술이 요구되는데, 이에 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 해결하기 위하여 패킷 감시의 정확성과 침입에 대한 실시간 대응성을 높이는 커널 레벨에서 동작하는 침입 탐지 모듈과, 악의적인 목적을 가진 패킷들을 차단하는 필터링 모듈 개발 기법을 제시하고자 한다.
최근 네트워크 취약점 검색 방법을 이용한 침입 공격이 늘어나는 추세이며 이런 공격에 대하여 적절하게 실시간 탐지 및 대응 처리하는 침입탐지시스템 구현은 어렵다. 본 논문에서는 시스템에 허락을 얻지 않는 서비스 거부 공격(Denial of Service Attack) 기술 중 TCP의 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스로 종단간의 통신서비스를 지원하는 3 way handshake를 이용한 SYN flooding 공격에 대하여 침입시도패킷 정보를 수집, 분석 및 침입시도여부를 결정하는 네트워크 기반의 실시간 침입시도탐지(Real Time Scan Detector) 메커니즘을 제안한다.
IP 단편을 이용한 공격은 서비스 거부 공격 외에도 이를 이용하여 패킷 필터링 장비나 네트워크 기반의 침입탐지 시스템을 우회할 수 있어 그 심각성이 크다. 그러나 일부 네트워크 기반의 침입탐지 시스템은 IP 패킷단편 재조합 기능을 제공하지 않기 때문에 IP 단편의 취약점을 이용한 공격을 탐지하지 못한다. 본 논문에서는 IP 조각 패킷을 재조합 하지 않고도 단편과 관련된 헤더정보를 분석함으로써 공격을 실시간으로 탐지해 낼 수 있는 IP 단편 필터링 모듈을 설계하고 구현한다.
침입 예방 및 탐지 기술에 대해서는 많은 연구가 진행되어 왔으나 침입이 발생한 후, 즉 공격이 성공한 후에도 필수 서비스가 유지되도록 하는 침입감내 연구는 아직 초기 단계이며, 최근 빈번한 침해 사고로 인하여 시스템에 대한 침입이 발생한 상황 하에서도 특정 서비스를 제공할 수 있는 침입감내시스템에 대한 요구가 매우 높다. 본 논문에서는 침입감내시스템에서 필수 서비스를 지속적으로 유지하기 위해 요구되는 실시간 자원정보 모니터링 모듈을 구현했다. 본 모듈은 프로세스 정보, 하드웨어 정보, 메모리 사용량, CPU 사용량, 네트워크 송ㆍ수신량 등을 모니터링 해주며 이 정보들은 관리자에게 제공되어 필수서비스를 선택 유지하는데 필요한 중요 정보로 활용될 수 있다.
안전한 네트워크를 운영하기 위해, 네트워크 침입 탐지에서 오탐지율은 줄이고 정탐지율을 높이는 것은 매우 중요한 일이다. 최근 얼굴 인식, 생물학 정보칩 분류 등에서 활발히 적용 연구되는 SVM을 침입탐지에 이용하면 실시간 탐지가 가능하므로 탐지율의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 입력 값들을 벡터공간에 나타낸 후 계산된 값을 근거로 분류하므로, SVM만으로는 이산형의 데이터는 입력 정보로 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝의 의사결정트리를 SVM에 결합시킨 침입 탐지 모델을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 침입 탐지율, F-P오류율, F-N오류율에 있어 각각 5.6%, 0.16%, 0.82% 향상이 있음을 보였다.
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.
최근 국가 기반 시스템, 국방 및 안보 시스템 등에 대한 사이버 공격의 피해 규모가 점차 커지고 있으며, 군에서도 사이버전에 대한 중요성을 인식하고 전 평시 구분 없이 대비하고 있다. 이에 네트워크 보안에서 탐지와 대응에 핵심적인 역할을 하는 침입 탐지 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 침입 탐지 시스템은 탐지 방법에 따라 오용 탐지, 이상 탐지 방식으로 나뉘는데, 근래에는 두 가지 방식을 혼합 적용한 하이브리드 침입 탐지 방식에 대한 연구가 진행 중이다. 그렇지만 기존 연구들은 높은 계산량이 요구된다는 점에서 근 실시간 네트워크 환경에 부적합하다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 하이브리드 침입 탐지 시스템의 성능 문제를 보완할 수 있는 효과적인 속성 선택 기법을 적용한 의사 결정 트리와 가중 K-평균 알고리즘 기반의 고성능 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 상호 정보량과 유전자 알고리즘 기반의 속성 선택 기법을 적용하여 침입을 더 빠르고 효율적으로 탐지할 수 있으며, 오용 탐지 모델과 이상 탐지 모델을 위계적으로 결합하여 구조적으로 고도화된 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 하이브리드 침입 탐지 시스템은 98.68%로 높은 탐지율을 보장함과 동시에, 속성 선택 기법을 적용하여 고성능 침입 탐지를 수행할 수 있음을 검증하였다.
최근 네트워크 취약점 검색 방법을 이용한 침입 공격이 증가하는 추세이며 이런 공격에 대하여 적절하게 실시간 탐지 및 대응 처리하는 침입방지시스템(IPS: Intrusion Prevention System)에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 시스템에 허락을 얻지 않은 서비스거부 공격(Denial of Service Attack) 기술 중 TCP의 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스로 종단간에 이루어지는 3-Way Handshake를 이용한 Syn Flooding Attack에 대하여 침입시도패킷 정보를 수집, 분석하고 퍼지인식도(FCM : Fuzzy Cognitive Maps)를 이용한 침입시도여부결정 및 대응 처리하는 네트워크 기반의 실시간 탐지 및 방지 모델(Network based Real Time Scan Detection & Prevention Model)을 제안한다.
최근 국내외적으로 침해 공격 사고율이 증가에 대한 방안으로 여러 보안 기술이 개발되어 왔다. 그 중 방화벽은 내부의 중요한 자원과 외부 네트워크와의 경계를 생성하고, 정책기반의 접근제어를 효과적으로 제공하고 있지만 DoS공격, 변형 프로토콜을 통한 공격에는 효과적으로 막지 못한다. 또한 침입탐지 시스템은 공격, 침입, 원하지 않는 트래픽을 구별할 수 있다는 점에서 가치가 있지만 정확한 시점에 공격을 차단하지 못하며 침입탐지 이후에 생기는 불법행동에 대한 커다란 위협이 따르며, 실질적인 방어는 관리자의 수동적인 개입을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 이에 대한 해결 방안으로 방화벽의 침입차단 기능과 침입탐지 시스템의 실시간 침입탐지 기능을 갖춘 리눅스 기반의 공개 보안 툴을 결합한 침입방지 시스템을 설계 및 구현한다.
파일 무결성 검사는 시스템 자원의 안정성 여부를 판단할 수 있는 가장 확실한 방법이지만, 감사가 이루어질 때마다 매번 모든 데이터를 검사해야 하며, 관리자의 역량에 않은 부분을 의존하였다. 이는 최대한 빠른 대응을 요하는 침입 복구 시스템에 적합하지 않다. 또한 손상 자원의 복구에 필요한 자원의 상태 정보는 수집 가능하지만, 침입을 차단하기 위해서 침입 행위 주체에 대한 정보는 수집할 수 없다. 위의 두가지 문제를 해결하기 위해 파일 무결성 검사와 시스템 호출 감시 기법을 연동한다. 시스템 호출 강시를 통해서 자원에 대한 침입 행위 주체의 정보를 수집하고 파일 무결성 검사를 하여, 침입 차단 및 복구를 위한 감사 자료를 수집한다. 또한 보다 효과적으로 침입을 탐지하고 복구하기 위하여 여러 침입 탐지 시스템과 연동하여 침입 복구 시스템을 구성할 수 있도록 탐지 메시지를 IDMEF 형식으로 보고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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