초고속 네트워크의 폭발적인 확산과 함께 네트워크 침입 사례 또한 증가하고 있다. 이를 검출하기 위한 방안으로 침입 탐지 시스템에 대한 관심과 연구 또한 증가하고 있다. 네트워크 침입을 탐지위한 방법으로 기존의 알려진 공격을 찾는 오용 탐지와 비정상적인 행위를 탐지하는 방법이 존재한다. 본 논문에서는 이를 혼합한 하이브리드 형태의 새로운 침입 탐지 시스템을 제안한다. 기존의 혼합된 방식과는 다르게 네트워크 데이터의 모델링과 탐지를 위해 가우시안 혼합 모델을 사용한다. 가우시안 혼합 모델에 기반한 침입 탐지 시스템의 성능을 평가하기 위해 DARPA'99 데이터에 적용하여 실험하였다. 실험 결과 정상과 공격은 확연히 구분되는 결과를 나타내었으며, 공격 간의 분류도 상당 수 가능하였다.
인터넷 및 보안기술의 발달과 더불어 정보시스템에 대한 침해사고도 기하급수적으로 늘어나고 있으며, 공격기술 또한 정밀화, 분산화, 대규모화되어 가고 있다. 그러나 현재 광범위하게 사용되고 있는 침입탐지 시스템들은 그러한 인터넷상의 공격들에 대한 적절한 분석이나 효율적인 대응책은 제공해 주지 못하고, 대량의 침입탐지 정보를 생성시켜 관리자의 부담을 가중시킨다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템이 생성하는 다수의 침입탐지 정보를 분석하고 가공하여 적시적이고 효율적인 대응에 필요한 고 수준의 정보를 생성해 내고, 나아가서는 DDoS 같은 대규모의 공격까지도 조기에 탐지해 낼 수 있는 능력을 갖춘 침입탐지 정보 연관성 분석 시스템을 제안하고 제안된 시스템의 성능 평가를 실시한다.
현대 사회는 무선통신 기술의 급속한 발달로 인해 사용자가 자신의 위치에 상관없이 어디서든지 네트워크에 접속하여 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 하지만, 무선은 유선에 비해 상대적으로 보안에 취약하여 정보보호에 특별한 주의가 필요하다. 유선 네트워크는 침투를 위해서 물리적으로 침투위치를 확보해야만 공격을 수행할 수 있었으나, 무선의 경우에는 전파도달 거리내의 아무 곳에서나 공격을 시도할 수 있어 무선랜을 통한 많은 공격시도가 현실화되고 있다. 또한 공격자가 공공장소, 대학교, 카페 등의 개방된 곳에서 자신이 습득한 다른 사용자의 ID를 사용하여 공중 무선랜 서비스에 접속하여 어느 특정 기관을 공격, 해킹 할 경우에 공격 근원지와 공격자에 대한 추적이 사실상 불가능하다. 이러한 무선랜이 갖는 취약성을 보완하고 안전한 무선랜 환경을 구축하기 위해서, 본 논문에서는 무선랜 장비인 AP를 이용하여 침입자를 탐지하는 방법을 제시하고 있다. 제시된 방법은 현재 사용되어지고 있는 무선랜 환경에 추가적인 장비의 도입을 하지 않고, AP의 기능을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 향후 AP와 무선 센서를 기반으로 하여 좀 더 정밀하고, 정확하게 침입자를 탐지하는 기술을 보강할 예정이다.
Code Red, Nimda 등 최근 인터넷웜(Internet Worm)에 의한 침입은 방화벽시스템, 침입탐지시스템 등 보안제품이 존재하는 네트워크에서도 적절한 대책이 되지 않은 경향을 보이고 있다. 침입차단시스템을 통과할 수 있는 신종 취약점을 이용한 침입에는 오용방지방법(Misuse Detection)에 의한 침입탐지시스템이 침입패턴을 업데이트하기 전에 이미 네트 워크에 피해를 입힐 가능성이 크게 증가하는 것이다. 향후에도 크게 증가할 것으로 보이는 인터넷웜 공격 등에는 침입차단시스템, 침입탐지시스템 등 보안제품의 로그기록 상황과 네트워크의 보안상태를 지속적으로 감시함으로서 조기에 침입을 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 신종 웜 공격에 의한 침입이 발생되었을 때 IDS가 탐지하지 못하는 상황에서도 침입의 흔적을 조기에 발견할 수 있는 네트워크 보안 상태변수확인방법(Network Security Parameter Matching Method)을 제안하고자 한다.
최근의 해킹사고에서 침입자는 피해시스템에서 자신의 IP주소 노출을 피하기 위하여 피해시스템을 직접 공격하지 않고 Stepping stone(경유지)을 이용하여 경유지 우회 공격을 수행한다. 본 논문에서는 현재 네트워크 환경에서 Stepping stone을 이용한 경유지 우회 공격시 공격자의 근원지 주소를 추적하기 위한 알고리즘을 설계한다. 침입자 추적은 크게 두 가지 분류로 나뉘어 진다. 첫째는 IP Packet traceback, 둘째는 Connection traceback 이다. 본 논문에서는 Connection traceback에 공격을 다루며, 운영체제의 프로세스 구조를 이용하여 공격자 또는 Stepping stone을 구분하여 침입자의 위치를 추적한다.
승차 공유, 카풀, 렌터카의 이용률이 증가하면서 많은 사용자가 동일한 차량에 로컬 액세스 할 수 있는 시나리오가 더욱 보편화됨에 따라 차량 네트워크에 대한 공격 가능성이 커지고 있다. 차량용 CAN Bus Network에 대한 DoS(Denial of Service), Fuzzy Attack 및 Replay Attack과 같은 공격은 일부 ECU(Electronic Controller Unit) 비활성 및 작동 불능 상태를 유발한다. 에어백, 제동 시스템과 같은 필수 시스템이 작동 불가 상태가 되어 운전자에게 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 차량 네트워크 침입 탐지를 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 기존 화이트리스트를 이용한 탐지 방법은 새로운 유형의 공격이 발생하거나 희소성이 높은 공격일 때 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망 기반의 CAN 버스 네트워크 침입 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 침입 탐지 기법은 2단계로 나누어 진다. 1단계에서 정상 패킷 분포를 학습한 VAE 모형이 이상 탐지를 수행한다. 이상 패킷으로 판정될 경우, 2단계에서 인코더로부터 추출된 잠재변수와 VAE의 재구성 오차를 이용하여 공격 유형을 분류한다. 분류 결과의 신뢰점수(Confidence score)가 임계치보다 낮을 경우 학습하지 않은 공격으로 판단한다. 본 연구 결과물은 정보보호 연구·개발 데이터 첼린지 2019 대회의 차량 이상징후 탐지 트랙에서 제공하는 정상 및 3종의 차량 공격시도 패킷 데이터를 대상으로 성능을 평가하였다. 실험을 통해 자동차 제조사의 규칙이나 정책을 사전에 정의하지 않더라도 낮은 오탐율로 비정상 패킷을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있다.
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.
다양한 정보보호체계가 운영되고 있지만, 방화벽과 침입탐지시스템이 가장 많이 운영되고 있는 실정에서, 본 논문에서는 방화벽 관리자의 차단로그 분석을 효율적으로 지원하면서, 방화벽에 의해 차단되어 침입탐지시스템이 탐지하지 못해 관리자가 지나칠 우려가 있는 공격행위를 방화벽을 통해 인지할 수 있는 방안을 구성했다. 이를 통해 관리자는 침입탐지시스템과 함께 네트워크를 통한 스캔 및 DOS 등의 공격을 방화벽을 통해 인지할 수 있어 안정적인 네트워크 운영이 가능하다.
웹 어플리케이션의 프로그래밍 오류를 이용한 침입이 대부분의 공격 수단으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 동작으로 인한 취약점을 분석 후 기계학습 기법을 이용하여 웹 해킹공격 패턴을 비교, 분석하며 새로운 공격시도를 학습하는 지능형 침입 탐지 시스템 모델을 제안한다.
오용 탐지(misuse-detection) 기반의 침입 탐지 시스템에서 패턴 비교 부분은 많은 수행시간 및 자원을 필요로 하며, 전체 시스템 성능 상의 병목 현상을 유발한다. 더 나아가 이것은 서비스-거부-공격의 표적이 될 여지도 있다. 본 논문에서는 첫째, 서비스 거부 공격에 강한 침입탐지시스템 구성 방안을 살펴보고, 둘째, 특별히 웹서버 시스템에서 효율적으로 탐지를 수행하는 방안을 제안한다. 이 두 가지 방안을 함께 이용함으로써 웹서버 시스템을 서비스 거부 공격을 포함한 침입에 대항하여 효율적으로 안전하게 유지할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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