인터넷 웜은 분산 서비스 거부 공격 등을 통해 트래픽 장애를 유발하므로 인터넷 인프라를 사용 불능으로 만들 수 있고, 침입 기능을 갖고 있어 중요 서버를 장악하여 개인의 정보를 유출시키는 등 치명적인 피해를 일으키고 있다. 그러나 이러한 인터넷 웜을 탐지하여 대응하는 기존의 기법은 웜의 지역화된 특징만을 이용하거나 이미 알려진 웜에만 대응 가능한 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 알려지지 않은 웜을 상대적으로 빠른 시점에 탐지하기 위해 웜의 거시적 행위 특성을 추출하여 탐지하는 기법을 제안 한다. 이를 위해 원의 거시적인 행위를 논리적으로 정의하고, IP 패킷 환경에서 호스트간 직접적으로 전파 되는 웜을 탐지하는 기법을 제시하며, 이 기법이 실제 적용 되었을 때 웜 확신의 억제 효과를 시뮬레이션을 통해 보인다. IP 패킷 환경은 응답 시간에 대해 민감하므로 제안된 기법이 구현되었을 때 요구하는 시간을 측정하여 제시하고, 이를 통해 상대적으로 큰 오버헤드 없이 제안된 기법이 구현될 수 있음을 보인다.
가장 통상적인 사이버 공격 형태는 컴퓨터 네트워크에 대한 공격으로 악성 코드가 이용된다 이 중에서도 웜에 의한 공격이 현재의 고도로 네트워크화 된 환경에서 심각한 위협이 되고 있다. 인터넷 웜의 효시인 모리스가 발표된 이후로 웜에 대한 많은 연구가 이루어지고 있으나, 웜의 공격을 사전에 방지하기 위한 확실한 대책이 없는 실정이다. 최근에 웜의 대응 기술 중의 하나로 웜의 빠른 확산을 방지하기 위하여 트래픽 율(rate)을 제한하는 방법에 많은 관심이 집중되고 있다. 따라서 본 논문에서는 웜 공격에 따른 특성을 분석하고, 웜의 확산을 막기 위하여 사용되는 Rate-limiting을 포함하여, 봉쇄(containment) 기술에 대하여 제시하고자 한다.
최근에 피해가 보고되고 있는 인터넷 웜은 최초발생 후 단 며칠 만에 전 세계적인 피해를 입히고 있다. 이들 웜들은 메일을 비롯한 기타 여러 가지 경로를 통해 스스로 복제하는 성질을 이용하여 매우 빠른 속도로 전파가 가능하다. 하지만 이를 제대로 막을 수 있는 수단은 마련되지 못하고 있다. 따라서, 인터넷 웜으로부터 네트워크 자산을 보호하기 위해, 체계화되고 자동화된 방지 메카니즘의 인터넷 웜 분야의 연구가 필요하다 이에, 본 논문에서는 인터넷 일의 확산과 방어 모델을 기술하고자 한다.
급증하고 있는 인터넷 환경에서 정보보호는 가장 중요한 고려사항 중 하나이다. 특히, 인터넷의 발달로 빠르게 확산되고 있는 웜 바이러스는 현재 바이러스의 대부분을 차지하며, 다양한 종류의 바이러스들과 악성코드들을 네트워크에 전파시키고 있다 지금 이 순간도 웜 바이러스가 네트워크를 통해 확산되고 있지만, 웜 바이러스의 탐지가 응용레벨에서의 룰-매칭 방식에 근거하고 있기 때문에 신종이나 변종 웜 바이러스에 대해서 탐지가 난해하고, 감염된 이후에 탐지를 할 수밖에 없다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 신종이나 변종 웜 바이러스의 탐지가 가능하고, 네트워크 레벨에서 탐지할 수 있는 신경망의 인공지능 모델 중 SOFM을 이용한 웜 바이러스 탐지 방안을 제시한다.
탐지룰을 기반으로 하는 보안 시스템들은 신종 인터넷 웜에 대응할 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 탐지룰을 사용하지 않고 인터넷 웜 공격으로부터 서버를 보호하는 악성 프로세스 및 실행파일 제거 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 보호대상서버와 동일한 서비스 프로그램을 구동하면서 인터넷 웜에 의한 멀티캐스팅 공격을 탐지하는 제어서버와 제어서버의 지시에 따라 보호대상서버에 생성된 악성 프로세스와 악성 실행파일을 제거하는 에이전트로 구성된다. 제안 시스템은 탐지룰을 사용하지 않기 때문에 신종 인터넷 웜에 효과적으로 대응할 수 있으며, 기존의 보안 시스템들과 통합될 경우 보안을 더욱 강화할 수 있다.
인터넷에 대한 의존도가 증가하면서 인터넷 웜에 대한 연구의 필요성이 증가하게 되었다. 인터넷 웜을 연구하는 데 가장 많이 사용하는 방법 중의 하나는 시뮬레이션인데, 대규모 네트워크상에서 동작하는 웜을 시뮬레이션 하는 데에는 성능, 확장성 등의 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 대규모 인터넷 웜, 특히 RCS(Random Constant Spreading) 특성을 갖는 웜을 시뮬레이션 할 때 발생하는 문제점을 줄여, 효율적인 시뮬레이션이 가능하도록 하는 hybrid 모델링 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 hybrid모델은 epidemic모델과 유체 모델을 사용한 모델링 네트워크와 패킷 네트워크의 연동을 통하여 시뮬레이션을 수행하도록 하였으며, 이로 인하여 일반적인 모델링 기법의 장점인 빠른 수행 시간을 가짐과 동시에 패킷 네트워크를 이용하여 동적으로 인자값을 업데이트할 수 있게 되었다. 또한, 한 번의 시뮬레이션을 통해 모델링 네트워크로부터 거시적인 정보와 패킷 네트워크로부터 세부적인 정보를 모두 얻을 수 있다. 그리고 본 논문에서는 RCS 특성을 가지는 웜의 한 종류인 코드레드 웜에 대한 실험을 수행하여 hybrid 모델의 적합성을 보여주었다.
최근 인터넷의 폭발적인 확장에 따라서 웹 서버의 절대 개수가 증가하였으며 웹 바이러스에 의만 웹 서버의 공격도 빈번해졌다. 바이러스의 무제한 자기 증식이라는 특성에 따라 인터넷상의 공격 패킷의 증가로 인하여 네트워크가 마비되고, 특히 IIS가 DoS공격으로 인하여 많은 피해를 입었다. 이에 따라 웜 바이러스의 공격을 방어하기 위한 많은 방법이 제시되었는데, 본 논문에서는 윙 바이러스의 공격 패턴을 분석하여 웜 바이러스의 공격 패턴의 특성이 어떠한지를 연구하였다. 대부분의 웜 바이러스 공격이 IIS에는 유효하지만 유닉스 시스템에서는 무력한 점을 이용하여 UNIX 시스템에서 구동되는 Apache 웹 서버의 로그 정보를 사용하여 웜 바이러스의 공격 패턴을 분석하였다 분석 결과 웜 바이러스의 공격 패턴은 Hurst 상수 H에 의만 자기 유사성을 나타내는 것을 알 수 있었다.
웜이란 시스템의 취약점을 탐색하고 취약한 시스템을 공격하여 훼손시키는 독립형 프로그램으로서, 네트워크를 통하여 자신을 복제하고 확산한다. 본 논문에서는 웜 탐지 및 차단 방법을 연구하였다. 먼저 가상 시뮬레이션 테스트베드인 Deterlab 환경에서 Codered II 웜 트래픽을 발생시켰다. 이 트래픽을 Earlybird를 이용하여 의심스러운 부분을 식별한 후, Wireshark를 통해 분석하여 Snort 규칙을 작성하였다. 다음으로 Codered II 웜 트래픽에, 앞에서 작성된 Snort 규칙을 적용함으로써, 생성된 로그 파일의 확인을 통해, 정상적으로 웜 탐지가 이루어짐을 확인할 수 있었다.
급속도로 발전한 인터넷으로 인해 새로운 사이버 세상이 실현되었으나 인터넷의 발전으로 인한 각종 침해사고 역시 크게 증가하고 있다. 과거에는 다양한 형태의 침해 사건들이 발생하더라도 피해 범위가 국지적이었다. 그러나, 최근에는 그 피하 범위가 광범위해 지고 있다. 특히, 지난 2003년에 발생한 1.25 인터넷 대란으로 인해 전국의 인터넷 망이 마비되었다. 이는 바이러스와 해킹의 기술이 통합되어 윈도우 시스템의 취약점을 이용해 자동화된 복제 및 확산을 수행함으로써 발생한 결과였다. 이와 같이, 최근 빈번하게 발생하는 각종 인터넷 웜은 주로 개인용 PC에 설치된 MS-Window 운영체제를 주 공격 대상으로 하고 있다 즉, 개인용 PC의 문제로 인해 인터넷 전체가 마비될 수 있는 문제가 1.25 인터넷 대란을 통해 발견된 것이다. 이에, 본 논문에서는 개인용 PC에 설치하여 다양한 형태의 인터넷 웜이 더 이상 확산되지 않도록 하는 '인터넷 웜 확산 방지 시스템'을 설계하고 구현한 결과를 논의하도록 한다. 논의하도록 한다.
인터넷 사용의 급증과 함께 Code-Red나 Slammer와 같은 웜이 급격히 확산 되고 있으며 네트워크를 통해 스스로 전파되면서 네트워크 자원을 고갈시킴으로써 문제가 더욱 심각해지고 있다. 이에 따라 웜을 탐지하기 위한 많은 방법들이 제시되었다. 본 논문에서는 DoS 탐지를 위해 고안 된 트래픽 비율 분석법을 이용하여 정상 네트워크와 웜이 발생 시키는 스캐닝 관련 행위에 대한 패킷 비율을 비교하였다. 이 방법을 통해 네트워크 내에서 웜에 감염된 호스트를 찾아내고 오탐지율을 최소화하는 방법과 웜 전파 행위를 탐지해 내는 방법에 대해서 제안한다. 또한 실제 네트워크에서 수집된 트래픽으로부터 웜의 특성을 분석해 본 결과 최근 웜들의 전파방식을 분석 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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