인터넷의 대중화로 인한 네트워크의 급속한 팽창으로 보안관리가 중요하게 인식되고 있다. 특히, 이상패킷을 이용한 공격들은 비정상적인 패킷들을 통하여 침입탐지 시스템이나 침입차단 시스템을 우회하여 공격하기 때문에 탐지해 내기가 어렵다. 본 논문에서는 이상패킷을 이용한 공격들을 실시간에 효율적으로 탐지할 수 있는 네트워크 기반의 침입탐지 시스템을 설계하고 구현한다. 침입탐지 시스템을 설계하기 위하여 먼저 침입 탐지를 위한 패턴을 분류하고 이를 기반으로 해싱기법이 적용된 룰트리를 생성한다. 생성된 룰트리를 기반으로 제안한 시스템은 이상패킷 공격을 효율적으로 실시간에 탐지한다.
네트워크 관련 기술들이 테라급으로 급속히 발전하고 있는데 비해, 상대적으로 네트워크의 발전 속도에 뒤지고 있는 네트워크 침입 탐지 시스템의 성능 향상을 위해서, 기존의 소프트웨어 방식으로 구현된 침입 탐지 시스템을 고속의 패킷 처리에 뛰어난 성능을 가지고 있는 네트워크 프로세서를 이용하여 재설계 및 구현하였다. 네트워크 침입 탐지 시스템에서 대부분의 수행시간을 차지하는 네트워크 패킷을 분류하고, 이상 패킷을 탐지하는 기능을 인텔의 IXP1200 네트워크 프로세서의 마이크로엔진이 고속으로 패킷을 처리하게 함으로써 네트워크 침입 탐지 시스템의 성능 향상을 도모하였다.
침입탐지시스템에 대해 많은 연구가 이루어지고 있지만 이들 연구는 침입탐지시스템내의 탐지 소프트웨어의 알고리즘에만 국한되어 있다. 하지만, 침입탐지시스템의 탐지 알고리즘이 우수하더라도 침입에 해당하는 단서인 패킷을 손실하게 되면 해당 침입을 탐지해내지 못하게 된다. 본 논문에서는 침입 탐지 시스템의 하드웨어적인 한계와 탐지 소프트웨어의 거대화에 따른 시스템 부하로 인해서 자연히 발생하게 되는 패킷 손실을 줄이기 위해서 탐지 시스템에 불필요한 패킷으로 분류될 수 있는 패킷을 미리 폐기함으로써 얻을 수 있는 탐지 시스템의 성능 향상을 다룬다. 실험 결과에 따르면 제안한 방법에 의해서 패킷 손실인 줄어들어 실제 공격에 대한 탐지율이 개선되었다.
네트워크 관리자 입장에서 효율적인 네트워크 관리를 위해 응용 프로그램 별 트래픽 분류의 중요성이 커지고 있다. 응용 프로그램 별 트래픽 분류를 위해 signature 기반, machine learning 방법들이 제안되고 있지만 p2p 방식의 Skype 응용프로그램에 대한 적용결과는 그 신뢰성이 떨어지고 있는 것은 사실이다. 본 논문에서는 Skype의 트래픽을 분류하기 위해 각 Client 마다 Skype application install 시 동적으로 변화하는 Port 를 알아내는 방법, UDP 패킷의 특정위치의 특정 signature, TCP signal flow의 특정위치 패킷에 대한 payload 크기 등을 이용한 Skype traffic 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법론은 학내 네트워크에 적용하여 그 타당성을 TMA를 통해 검증하였다.
시그니처 기반 필터링(Signature based filtering)은 이미 알려진 공격으로부터 방어하는 방법으로, 침입방지 시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그니처라 불리는 공격 패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 그러나 시그니처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷의 지연현상이 발생한다. 고성능 침입방지 시스템을 위해서는 보다 효율적인 패턴 매칭 알고리즘이 필요하며, 패턴 매칭의 수행 성능 향상을 위해 가장 중요한 부분은 처리해야 하는 패킷이 도착했을 때, 해당 패킷의 데이터를 룰의 시그니처와 비교하는 횟수를 줄이는데 있다. 이에 본 논문에서는 고성능 침입방지 시스템의 개발을 위해 기존의 제안된 시그니처 해싱 기반의 침입방지 시스템에 패킷 분류를 위한 다차원 검색을 튜플 공간이라는 이차원 공간을 이용하여 검색하는 튜플 공간 패킷 분류 알고리즘과 블룸 필터를 적용한 패턴 매칭 방법을 제안한다.
무선 네트워크 환경에서 DDoS 공격이 수행될 경우 기존 유선 네트워크 환경보다 공격 패턴에 대한 탐지 및 공격지 역추적이 어렵다는 문제점을 보인다. 특히 무선 네트워크 환경에서는 사용자 인증 공격 및 패킷 스니핑 공격에 취약점을 보이고 있어 이에 대한 대응 기술이 연구되어야 한다. 최근 유무선 라우팅 기능과 함께 VoIP 통신 기능 등을 통합하여 지원하는 Integrated Access Device(IAD)가 개발되어 널리 배포되며 기존의 AP 기능을 대체하고 있다. 따라서 IAD 기반 무선 네트워크 환경에서도 유무선 트래픽에 대한 분류와 실시간 공격 탐지 기능이 제공되어야 한다. 본 연구에서는 AirSensor를 이용하여 IAD에 접속한 무선 네트워크 클라이언트 정보를 수집하며 무선 클라이언트의 공격 패킷에 대해 사전 차단 기능을 수행하도록 하였다. 또한 IAD에 수신된 패킷에 대해 W-TMS 시스템과 연동하여 DDoS 공격 트래픽을 판단하도록 하였고 이를 직접 차단하여 안정적으로 IAD 기반 무선 네트워크 서비스를 이용할 수 있도록 하였다.
최근 급격한 인터넷의 발전으로 효율적인 네트워크관리를 위해 응용 트래픽 데이터 분석의 중요성이 강조되고 있다. 네트워크 관리를 위해 관리자는 트래픽 데이터를 각각 어떠한 응용에서 발생 하였는지 탐지할 수 있어야 한다. 응용을 탐지하기 위한 방법들 중 하나인 통계정보 트래픽 분류방법을 사용하여 트래픽을 분류할 수 있지만, 이러한 통계정보를 그대로 사용하여 분류하기에는 트래픽 수집지점에서 발생하는 패킷 역전, 재전송에 의한 패킷 중복과 같은 문제점들이 있다. 본 논문에서는 응용에서 발생된 트래픽의 탐지 및 분석률 향상을 위해 패킷 역전 문제와 재전송에 의한 패킷 중복 문제를 탐지하고 개선하는 방법론을 제안하였다. 이렇게 제안한 개선 방법론을 실제 트래픽 분석 시스템에 적용시킴으로써 응용별 바이트 기준 최대 4%의 탐지 및 분석률 향상을 보였다. 이는 제안한 방법론이 실제 트래픽 망에 부담을 줄 수 있는 heavy 플로우의 분석에 기여함을 확인하였다.
영역분할을 이용한 패킷분류의 대표적인 알고리즘인 영역분할 사분 트라이(area-based quadtrie, AQT)는 검색 시 룰 노드를 만나도 더 높은 우선순위의 룰이 있을 수 있어 트라이의 끝까지 검색해 야 하는 문제가 있다. 리프-푸싱(leaf-pushing) AQT는 모든 검색 경로에 룰 노드를 하나만 위치시켜 검색 성능을 높인 알고리즘이다. 본 논문에서는 리프-푸싱 AQT를 해시 테이블 기반으로 구현하고 블룸필터를 적용해 검색 성능을 더욱 향상시킨 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 온-칩(on-chip) 블룸필터를 연쇄적으로 우선 검색하여 룰 노드의 레벨을 알아낸 후, 오프-칩(off-chip)에 저장된 룰 노드에 접근한다. 실험을 통해 적절한 크기의 블룸필터를 사용하여 평균 한 번의 해시테이블 접근만으로 패킷분류를 수행할 수 있음을 보았으며, 메모리 사용량 및 검색 성능에 있어 기존의 알고리즘과 제안하는 구조의 성능을 비교하였다.
홈 게이트웨이가 가져야 하는 기능에 대한 요구사항을 분석하고 통신사업자의 관점에서, QoS 기능과 IP 주소변환 기능을 중심으로 세부적인 스위칭 칩의 기능과 성능을 규정하였다. QoS 기능, 패킷 필터링 기능, 그리고 IPv6 주소체계 도입 등과 같이 급변하는 네트워크의 요구사항을 유연하게 수용하여, 칩의 기능과 성능을 수정하거나 추가할 수 있도록 패킷프로세서 기반으로 스위칭 칩을 설계하였으며, 홈 게이트웨이의 구성을 단순화하기 위해 스위칭 칩의 패킷 메모리와 룩업 메모리를 칩 내부에 내장하였다. 그리고 칩의 설계를 검증하기 위해 FPGA를 이용하여 6포트 스위칭 칩으로 구현하여 기능 및 성능시험을 수행하였다. NAT, Flow에 따른 패킷 분류 및 패킷 변경, SPQ, DWRR과 같은 스케줄링 등의 시험을 통하여 설계한 칩의 기능과 성능을 확인하였다.
디지털 방송을 위한 Java 언어 기반 MPEG-2 TS(전송 스트림) 패킷 분석 시스템은 TS 패킷의 내용을 분석하고. PSI Table과 SI Table 데이터를 수집하여 분석 할 수 있도록 해준다. 구현된 패킷 분석 시스템은 PAT PMT, NIT, CAT 등의 PSI Table과 BAT, NIT, EIT, SDT 등의 SI Table의 정보를 계층적으로 분류 시켜준다. 또한 그 안의 포함된 다양한 의미의 컨텐츠를 포함하는 여러 종류의 Descriptor들의 정보도 분석해준다. 패킷 분석 시스템은 멀티-쓰레딩과 편리한 데이터 관리를 위해서 몇몇 클래스들로 구성 되어있다. 그리고 패킷 분석 시스템의 GUI는 Swing 라이브러리로 구현되었기 때문에, 시스템은 GUI의 변화 없이 윈도우즈. 리눅스와 같은 여러 가지 플랫폼에서도 안정적으로 동작된다. 본 연구의 시스템은 향후 DSM-CC 메카니즘과 의미적 분석의 구현 그리고 데이터베이스 시스템과의 연동 등으로 심화되어 연구될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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