Software Defined Network (SDN) is a new technology in computer network area which enables user to centralize control plane. The security issue is important in computer network to protect system from attackers. SYN flooding attack is one of Distributed Denial of Service attack methods which are popular to degrade availability of targeted service on Internet. There are many methods to protect system from attackers, i.e. firewall and IDS. Even though firewall is designed to protect network system, but it cannot mitigate DDoS attack well because it is not designed to do so. To improve performance of DDOS mitigation we utilize another mechanism by using SDN technology such as OpenFlow and sFlow. The methodology of sFlow to detect attacker is by capturing and sum cumulative traffic from each agent to send to sFlow collector to analyze. When sFlow collector detect some traffics as attacker, OpenFlow controller will modify the rule in OpenFlow table to mitigate attacks by blocking attack traffic. Hence, by combining sum cumulative traffic use sFlow and blocking traffic use OpenFlow we can detect and mitigate SYN flooding attack quickly and cheaply.
본 논문은 인터넷을 통해 급격히 확산되고 있는 해킹, 바이러스 및 DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격과 같은 사이버 보안 공격(Cyber Security Attack) 등이 발생하였을 경우 각 공격에 효과적으로 대비하기 위한 방향 및 그 방법을 제시하기 위해서 실제적인 공격 근원지 정보 역추적을 위하여 관련 추적 기술의 의미, 세부기술 분류, 관련 연구 및 동향 등을 통하여 기존 역추적기술의 제약사항을 극복하고 현재 또는 차세대 인터넷에서 적용가능한 역추적기술에 대한 요구사항 및 향후 전망을 기술하였다.
최근 스마트 기기가 PC와 유사한 성능을 보이면서, 사용자들은 메신저, SNS(Social Network Service), 은행 업무 등 PC에서 수행했던 업무들을 모바일 기기에서도 수행할 수 있게 되었다. 이 같은 긍정적인 변화와 함께 스마트 기기를 대상으로 하는 공격으로, 보안 위협이 증가하는 부정적인 변화도 나타났다. 대표적으로 사용자의 개인정보 유출, 부당한 과금을 비롯하여 최근에는 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격을 발생시키는 봇(Bot)으로 스마트 기기가 활용되면서 모바일 보안에 대한 위협이 증가하는 실정이다. 특히, 스마트 기기의 80% 이상을 차지하는 안드로이드 플랫폼에서의 악성코드를 통한 피해건수가 증가하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드의 악성코드를 탐지하기 위해 통계 기반 분석법 중 하나인 시계열 분석법을 제안한다. 시계열 모델 중 기존의 데이터를 기반으로 정확한 예측값을 도출할 수 있는 자기회귀 이동평균 모델을 이용하였으며, Z-Score를 이용한 비정상 데이터 후보군 추출을 통해서 전체 데이터와의 비교 없이 추출된 후보군과의 데이터 비교를 통해서 빠르게 악성코드를 탐지하는 방법을 이용한다. 악성코드 탐지 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 타당성을 검증하고자 한다.
인터넷의 사용이 증가하면서, DDoS (분산 서비스 공격)를 비롯한 여러 가지 네트워크 공격들이 오늘날 인터넷의 안정성에 커다란 위협을 가하고 있다 인터넷과 같은 대규모 망을 대상으로 한 이러한 네트워크 공격들은 특정 호스트에 대한 피해뿐만 아니라, 전체 네트워크의 성능 저하를 유발한다. 이러한 피해를 막기 위해서 대규모 기간망에서 적용 가능한 효율적이고 간단한 공격 탐지 기법이 필요하다. 이를 위해 빈도의 분포에 대한 간단한 통계치인 엔트로피를 이용하고자 한다. 네트워크 공격에 따라서 특정 근원지 주소, 특정 목적지 주소 그리고 특정 목적지 포트의 비정상적인 빈도가 관찰되기 때문에 위 세가지 항목에 대한 엔트로피의 변화를 이용하여 네트워크 공격을 탐지한다. 세가지 엔트로피의 변화하는 형태를 분석하여 네트워크 공격의 종류 또한 파악할 수 있다.
인터넷 서비스의 질을 떨어뜨리고 온라인 범죄를 유발시키는 네트워크 공격들은 오늘날 현대 사회에서 해결해야 될 문제 중 하나이다. 이러한 문제 해결을 위해 시그니처 IDS(Intrusion Detection System)라는 침입 탐지 시스템이 개발되었지만 이들은 기존에 알려진 유형의 공격만 탐지해 낸다. 결과적으로 알려지지 않은 공격들에 대해서는 탐지하지 못하기 때문에 네트워크 공격 탐지를 위한 근본적인 해결책이라 할 수 없다. 본 논문에서는 시그니처 IDS의 단점을 보완하고자 K-평균 알고리즘 기반의 네트워크 유해트래픽 탐지 방법을 제안한다.
악성봇은 DDoS 공격, 스팸메일 발송 등 다양한 악성행위를 하는 웜/바이러스 이다. 이러한 악성봇의 악성행위를 차단 하기 위하여 국내외 많은 기관에서 노력을 기울이고 있다. 국내에서도 악성봇 DNS 싱크홀을 구축하여 악성봇에 의한 악성행위를 차단하고 있고, 일본에서도 CCC(Cyber Clean Center) 구축을 통하여 악성봇 감염 PC를 치료하고 있다. 그러나 악성봇 DNS 싱크홀은 감염 PC를 근본적으로 치료하지 못한다는 단점이 있고, CCC 또한 감염이 확인된 PC 중 30%만 치료가 되고 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 기법들의 단점을 보완하고 장점을 취하여 악성봇에 의한 악성행위를 차단함과 동시에 근본적인 치료도 병행하는 방식으로 새로운 악성봇 치료기법을 제안 하였다.
악성봇은 해커에 의해 원격 조정되어 명령에 의해 스팸메일 발송, DDoS 공격 등의 악성행위를 수행하는 웜/바이러스 이다. 악성봇은 이전의 웜/바이러스와 달리 금전적인 이득을 목적으로 하는 경우가 많은 반면 감염사실을 피해자가 인지하기 쉽지 않아 피해가 심각한 실정이다. 이에 대한 대응 방안으로는 해커의 명령을 전달하는 명령/제어 서버의 차단이 필요하다. 이 중 악성봇 DNS 싱크홀 기법이 국내에서 적용하고 있는 봇 대응 시스템으로, 본 논문의 목적은 이 방식의 효과성을 제시하는데 있다. 본 논문에서는 1년 이상의 장기간 동안 악성봇 및 Botnet 을 관찰하여 Bot 감염 PC의 감염 지속시간, Bot 명령/제어 서버의 특성 등을 파악하고, 악성봇의 피해를 방지하기 위한 효과적인 방안인 악성봇 DNS 싱크흘의 적용 결과를 분석한다. 이를 위하여 웜샘플 분석 툴을 이용하여 자동 분석체계를 구축하였고, 이를 시스템화 하였다. 또한, 분석을 통해 현재 국내에서 적용되고 있는 봇 대응 시스템의 타당성을 검증하였다.
초고속 인터넷 망등의 국내 인터넷의 저변확대로 인해 전자상거래, 인터넷뱅킹, 전자정부, 이메일등 의 많은 서비스와 다양한 정보의 보고로서 인터넷이 사용되고 있다. 근래에는 가상생환환경의 제공과 멀티미디어 서비스를 제공하고자 새로운 미래형 네트워크인 NGN(Next Gener-ation Network)로서 발전하고 있다. 인터넷은 원격지에서도 원하는 정보를 취득할 수 있는 장점이 있는데, 반대 급부로서 상대방의 정보를 허가없이 몰래 추출, 변조하거나 서비스를 제공하는 경쟁사의 서버를 다운시키는 등의 공격이 증대되고 있다. 2000년부터 님다(Nimda) 바이러스, 코드레드(Code Red) 바이러스, 분산서비스 거부 공격(DDoS : Distributed Denial of Service)이 인터넷 전반에 걸쳐 수행되어 네트워크의 사용을 불편하게 하며, 내부 네트워크 트래픽의 비정상적인 증가를 수반했다. 이러한 대역폭 고갈 침해공격에 대하여 네트워크의 유입점에 위치하는 게이트웨이 시스템에 기가비트 이더넷 인터페이스를 갖는 보안네트워크 카드에 재구성 가능한 하드웨어 기능을 제공 가능한 FPGA (Field Programmable Gate Arrart)상에 대역폭 재어기능인 폴리싱(Policing)을 구현한다.
육군은 실시간으로 지휘통제 정보를 공유하는 전장정보체계의 구성을 위해 육군전술지휘정보체계(ATCIS : Army Tactical Command Information System)를 개발하였다. 이러한 ATCIS 체계는 공개키 및 암호화 장비를 이용하여 무결성, 비밀성은 충분히 충족시키지만, zero day attack을 이용한 새로운 방법의 DDoS(Distributed Denial of service)공격 등 가용성에 대해서는 무결성, 비밀성만큼의 안전성이 확보되지 못한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 시뮬레이터인 NS-2(3)에서 제공하는 DN-AN 모델을 이용하여 웜 피해평가를 위한 시뮬레이션을 구현하였다. 또한, 도출된 결과를 통해 ATCIS에서의 웜 취약점을 분석하고, 대응방안을 제안한다.
최근 인터넷 상에서 봇넷을 이용한 사이버 공격이 증가하고 있으며, 이러한 공격들은 금전적 이득을 목적으로 하고 있어 범죄화 양상을 보이고 있다. 봇넷을 이용하는 사이버 공격으로는 스팸 발송, 분산서비스 거부(DDoS) 공격, 악성코드 및 맬웨어(malware) 전파, 피싱, 개인정보 유출 등이 있다. IRC나 HTTP 봇넷과 같은 중앙 봇넷은 그 탐지나 완화 방법의 연구가 다수 존재하지만, P2P 봇넷에 대한 연구는 아직 초기 단계이다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 공격의 능동적 분석에 활용되는 허니넷을 이용하여 P2P 기반 Storm 봇 중의 하나안 Peacomm 봇이 발생시키는 트래픽을 분석하였다. 그 결과 Peacomm 봇이 P2P를 통해 광범위한 외부 네트워크의 좀비를 대상으로 다량의 UDP 패킷을 발생시키는 것을 확인하였다. 또한 이를 통해 Peacomm 붓이 봇넷의 규모를 유지하거나 확장한다는 것을 알 수 있었다. 이는 P2P 봇넷을 탐지하고 완화시킬 수 있는 대응기술 마련의 기초로써 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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