최근 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용프로그램이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽이 증가되고 있으며, 트래픽 종류도 P2P(Peer to Peer), 실시간 동영상등과 같이 다양해지고 있다. 네트워크 트래픽 중에서 P2P 트래픽이 지속적으로 증가되면서 많은 대역폭을 차지하고 있기 때문에 웹, 파일 전송 및 실시간 동영상등과 같은 다른 네트워크 응용프로그램의 서비스 품질을 보장하지 못하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. P2P 트래픽으로 인한 문제점을 해결하기 위해 기존에 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 패킷들의 내용을 검사하는 DPI(Deep Packet Inspection) 방식의 검출 기법들이 제시되었으나 최근의 P2P 용용프로그램들이 고정된 포트를 사용하지 않으며, 패킷들의 내용을 암호화하여 전송함으로써 기존의 연구 방법을 P2P 트래픽 검출에 적용하기가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 기존의 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 DPI 기법의 문제점들을 해결할 수 있는 플로우(flow) 매개 변수의 상관 관계를 이용한 플로우 전달 특성 기반의 P2P Heavy 트래픽 검출 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 P2P 트래픽 중에서 네트워크 대역폭을 가장 많이 차지하는 컨텐츠 다운로드 P2P 트래픽을 검출하는 것이다. P2P 트래픽은 컨텐츠를 가지고 있는 상대 노드(Peer)들을 검색하는 단계와 검색된 노드들 중에 하나 이상의 노드로부터 컨텐츠를 다운로드하는 단계로 이루어진다. 이러한 P2P 응용프로그램들의 특성을 P2P 플로우 패턴으로 정의하고 이를 기반으로 P2P Heavy 트래픽을 검출하는 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 네트워크 취약점 검색공격에 대한 기존의 탐지알고리즘들이 갖는 문제점을 분석하고 대규모 네트워크에서의 종합적인 탐지 및 대응을 지원하는 개선된 탐지시스템을 제안한다. 가상 공격에 의한 모의 실험을 통하여 제안된 시스템은 소수의 취약점 포트 위주의 공격과 협동공격, 느린 스캔 및 느린 협동공격을 정확히 탐지할 뿐 아니라 에이전트와 서버사이의 유기적인 연동을 통해 보다 종합적이고 계층적으로 공격에 대응함을 검증하였다
최근 인터넷 이용자들이 급격하게 증가하고 있으며, 초보수준의 일반 네트워크 사용자들도 인터넷상의 공개된 해킹 도구들을 사용하여 고도의 기술을 요하는 침입이 가능하여 해킹 문제가 더욱 심각해지고 있다. 해커들이 침입하기 위하여 취약점을 알아내려고 의도하는 다양한 형태의 침입시도를 사전에 탐지하여 침입이 일어나는 것을 미리 방어할 수 있는 침입시도탐지가 적극적인 예방 차원에서 더욱 필요하다. 기존의 포트 스캔이나 네트워크 취약점 공격에 대응하기 위한 네트워크 기반의 비정상 침입시도 탐지 알고리즘은 침입시도함지에 있어 몇 가지 한계점을 갖고 있다. 기존 알고리즘은 Slow Scan, Coordinated Scan을 할 경우 탐지할 수 없다는 것이다. 따라서 침입시도 유형에 제한을 받지 않고 침입시도에 관한 다양한 형태의 비정상 접속을 효과적으로 탐지할 수 있는 새로운 개념의 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 세션 패턴과 탐지 오류율을 규칙기반으로 하는 침입시도 탐지알고리즘(Session patterns & FCM Anomaly Detector : SFAD)을 제안한다.
이미지에서 문자 추출은 영상을 이해하기 위한 가장 기초적이고 중요한 문제이다. 본 논문에서는 문자의 획 특징을 이용하는 통계적인 방법으로 문자 영역을 검증하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 $16\times16$ 크기의 텍스트와 비텍스트 이미지를 웨이블릿(wavelet) 변환하여 문자의 획과 방향성을 표현하는 35차원의 특징을 추출한다. 추출된 특징 중 변별력이 높은 특징만을 선택하여 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 구성한다. 분류기론 이용하여 $16\times16$크기의 윈도우로 검증 영역을 스캔하면서, 각각의 윈도우를 텍스트와 비텍스트로 분류하고 최종적으로 검증 영역의 텍스트 여부를 결정한다. 제안한 방법을 적용함으로써 텍스트와 유사하여 구별하기 어려운 비텍스트 영역을 검증할 수 있었다.
차세대 정보전에서는 자신의 정보 시스템에 대한 침해방지, 복구 등의 수동적인 형태의 보호뿐만 아니라 상대방의 정보 기반구조(Information Infrastructure)에 대한 공격과 같은 적극적인 형태의 보호가 요구된다. 침입이 발생함과 동시에 시스템에 대한 피해를 최소화하고 침입자 추적 등의 즉각적인 대응을 위해 정보 보호 시스템은 침입에 대한 정보를 능동적으로 분석하고 실시간으로 대응하는 기능을 제공할 필요가 있다. 본 논문에서는 거짓 세션(fake session)과 허니팟(Honeypot) 모니터링 기법을 기반으로 설계된 능동적 침입 대응 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 능동적 침입 대응 시스템은 거짓 세션을 이용하여 DoS(Denial of Service)나 포트 스캔과 같은 공격에 대응할 수 있는 기능을 수행한다. 또한 침입 규칙 관리자(IRM : Intrusion Rule Manager)를 이용하는 허니팟과 침입자 이주를 통한 허니팟 모니터링은 모니터링 정보 수집과 침입에 대한 능동적 대처 기능을 제공함으로써 침입탐지와 침입대응에 정확도를 높인다.
선박의 안전한 항해를 위해서 필수 장비 중 하나가 기상 팩스 장비이다. 즉, 연안국에서 FSK 방식으로 변조된 무선 주파수를 이용해서 전송하는 기상도를 선박에서 수신하여 이미지화 하는 장비이다. 연안국에서는 기상도를 스캔 한 후에 중심 주파수 1900Hz, 흑점 1500Hz, 백점 2300Hz 신호로 FSK 변조하여 방송하면 선박에서 이 신호를 수신한다. 따라서 현재는 선박이 기상 팩스 신호를 수신하기 위해서는 기상 팩스 장비가 필요하다. 본 논문에서는 선박에 일반적으로 설치되어 있는 IBM-PC를 이용하여 소프트웨어적으로 기존의 기상 팩스 장비가 가지고 있는 모든 기능을 구현한다. 이를 위하여, 기상도의 출력, 편집, 저장 기능 추가로 설계 및 구현하였다. IBM-PC에서는 RS-232C 포트를 통해 수신된 신호를 타임 인터럽트(timer interrupt)와 시리얼 인터럽트(serial interrupt)를 이용하여 이미지화 하고 주파수를 선택한다. 또한 간단한 하드웨어적인 신호 분리(signal isolation) 모듈을 사용함으로써 기상도의 수신 및 상태를 개선한다. 본 논문은 별도의 기상 팩스 장비를 구입할 필요가 없는 경제적인 연안 항해용 기상 팩스 시스템이다.
현재는 인터넷 이용자들이 급격하게 증가하고 있으며, 초보수준의 일반 네트워크 사용자들도 인터넷상의 공개된 해킹 도구들을 사용하여 고도의 기술을 요하는 침임이 가능해졌기 때문에 해킹 문제가 더욱 심각해지고 있다. 해커들이 침입하기 위하여 취약점을 알아내려고 의도하는 다양한 형태의 침입시도들을 탐지하여 침입이 일어나는 것을 사전에 방어할 수 있는 침입시도탐지가 적극적인 예방 차원에서 더욱 필요하다. 기존의 포트 스캔이나 네트워크 취약점 검색 공격에 대응하기 위한 네트워크 기반의 비정상 침입시도 탐지 알고리즘들은 침입시도탐지에 있어 몇 가지 한계점을 갖고 있다. 기존 알고리즘들의 취약성은 Slow Scan과 Coordinated Scan을 한 경우 탐지한 수 없다. 따라서, 침입시도 유형에 제한을 받지 않고 침입시도에 관한 다양한 형태의 비정상 접속을 효과적으로 탐지할 수 있는 새로운 개념의 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 평상시 정상적인 서비스 패턴을 가지고 그 패턴과 다른 비정상 서비스 패턴이 보이면 이를 침입시도로 탐지하는 개념의 SPAD(Session Pattern Anomaly Detector) 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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