무선 센서 네트워크는 자원 제약적인 센서 노드들로 구성되는 네트워크로, 분산 서비스 거부 공격, 라우팅 공격 등 다양한 악의적인 공격이 발생될 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 정의 네트워킹 기술과 보안 기술을 융합하여 무선 센서 네트워크에 발생하는 다양한 공격을 탐지하고 방어하는 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 서버에 있는 침입 탐지 및 방지 시스템이 SDN 컨트롤러를 통해 전달되는 오픈플로우 스위치의 로그 정보들을 축적하여 침입을 탐지하며, 침입을 탐지했을 때 오픈플로우 프로토콜을 이용하여 오픈플로우 스위치에 해당 침입에 대한 대응방안을 설정함으로써 침입을 방지할 수 있다. 본 논문에서는 분산 서비스 거부 공격 및 라우팅 공격 발생 시 침입 탐지 및 방지를 보임으로써 제안기법의 타당성을 보였다. 제안기법은 다른 기법과 달리 중앙 집중 서버에서 그래프 모델과 침입 탐지 모델을 융합하여 효과적이고 메시지 효율적으로 다양한 침입을 탐지하고 방지할 수 있다.
현재 우리사회는 네트워크를 통하여 실시간으로 교류되는 다양한 정보 환경에 노출되어 있다. 특히 정부의 의료정책은 대국민의료서비스 질을 향상시키기 위해 원격진료의 시행을 서두르고 있다. 이러한 원격진료의 시행은 향후 지역에 상관없이 맞춤형 환자 진료를 위한 빅 데이터 기반의 진료 정보 구축도 함께 요구하고 있다. 본 논문은 빅 데이터 기반의 권역별 의료클러스터 구축과 이에 대한 서비스 가용성을 해치는 공격이 발생할 경우 해당 공격을 탐지하고 적절한 대응이 가능한 방어 및 보안 협력모델을 제안하고 있다. 이를 위하여 동일 병원정보시스템으로 전국에 고루 분포된 지방의료원을 권역별 가상 의료클러스터 본부로 하는 네트워크 구성을 제안하였다. 아울러 의료클러스터에 발생할 수 있는 IP Spoofing 공격과 이에 따른 DDoS 공격에 실시간으로 대응 가능한 상호협력 보안 모델을 설계하여 단일 체계, 단일 보안정책이 가지는 한계성도 극복할 수 있도록 하였다.
미래 인터넷 기술 중 하나인 콘텐츠 중심 네트워킹(CCN)은 네트워크 성능 향상을 위하여 네트워크 노드들이 수신된 콘텐츠를 임시 저장하고, 해당 콘텐츠에 대한 요청을 수신하면 임시 저장된 콘텐츠를 이용하여 네트워크 노드가 이를 직접 처리한다. 또한, CCN은 IP 주소와 같은 호스트 Identity 대신 계층화된 콘텐츠 이름을 이용하여 패킷을 전송하고, 요청자 프라이버시 보호를 위하여 요청 메시지는 요청자 정보를 포함하지 않기 때문에 콘텐츠 제공자와 네트워크 노드들은 실제 요청자를 식별할 수 없다. 수신된 콘텐츠를 요청자에게 전송하기 위하여 네트워크 노드는 PIT(Pending Interest Table)에 요청 메시지와 해당 요청 메시지의 유입경로 정보를 기록하고, 콘텐츠를 수신하면 기록된 PIT 정보를 이용하여 해당 콘텐츠를 요청자에게 전송한다. 만약 PIT 저장 공간이 고갈되면, 콘텐츠 요청 메시지와 수신된 콘텐츠를 정상적으로 처리할 수 없다. 그러므로 안전한 CCN 구현을 위해서는 PIT 저장 공간 고갈을 목적으로 하는 공격의 탐지와 대응이 필요하다. 본 논문에서는 PIT 저장 공간에 대한 공격 탐지 및 대응을 위하여 공격 메시지 유입 경로에 따른 공격탐지/제어 방안을 제안하고, 공격 제어를 위한 메시지 구조를 함께 제안한다. 또한, 제안된 방식을 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 평가 한다.
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.
수많은 기업체, 기관, 개인 사용자가 대규모 DDos(Distributed Denial of Service)공격에 의한 피해에 노출되고 있다. DDoS 공격은 좀비PC라 불리는 수많은 컴퓨터들과 계층적 지령구조를 좀비PC들을 제어하는 네트워크인 봇넷을 통하여 수행된다. 통상의 악성코드 탐지 소프트웨어나 백신은 멀웨어를 탐지하기 위해서 사전에 심층 분석을 통한 멀웨어 시그니처를 밝혀야 하며, 이를 탐지 소프트웨어나 백신에 업데이트하여야 한다. 이 과정은 방대한 시간과 비용이 소모된다. 본고에서는 인공신경망 모델을 이용하여 주기적인 시그니처 사전 업데이트가 필요 없는 봇넷 탐지기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 Word2Vec과 가속화 계층적 밀집도 기반 클러스터링을 활용한다. 제안기법의 봇넷 탐지성능은 CTU-13 데이터셋을 이용하여 평가하였다. 성능평가 결과, 분류 정확도 99.9%로 기존 방법에 비해 우수한 멀웨어 탐지율을 보인다.
각각의 AS 레벨에서 정확한 연결구조를 얻기 위해 들이는 노력에도 불구하고 이들 AS 레벨 인터넷 토폴로지를 이용한 응용 연구들이 매우 드물다. 본 논문에서는 UCLA IRL 연구실이 제공하는 데이터를 이용해 AS 노드의 하위 스트림 AS 분포의 power-laws 특정과 인터넷 라우팅 패스 구조에 가장 중요한 역할을 하는 AS 링크 분포를 살펴 보았다. 또한, 한국과 미국 사이트를 중심으로 (발신지-목적지) 라우팅 흡수 분포를 조사하고 이들 분포와 BGP 밸리-프리 라우팅 정책 특정을 이용하여 분산서비스거부(DDoS) 공격 시 예상되는 인터넷 트래픽 임의성(randomness)을 근거로 DDoS 공격 징후를 인터넷 AS 레벨에서 발견하는 방법을 제시하였다.
최근 웹 변조 공격은 대형 포탈, 은행, 학교 등 접속자가 많은 홈페이지에 악성 URL을 불법 삽입하여 해당 URL을 통해 접속자 PC에 자동으로 악성코드 유포하고 대규모 봇넷(botnet)을 형성한 후 DDoS 공격을 수행하거나 감염 PC들의 정보를 지속적으로 유출하는 형태로 수행된다. 이때, 홈페이지에 삽입되는 악성 URL은 탐지가 어렵도록 Javascript 난독화 기법(obfuscation technique) 등으로 은밀히 삽입된다. 본 논문에서는 웹 소스코드에 은닉된 악성 Javascript URL들에 대한 일괄 점검체계를 제안하며, 구현된 점검체계의 prototype을 활용하여 점검성능에 대한 시험결과를 제시한다.
컴퓨터와 네트워크의 보급이 일반화되면서, 현재 인터넷으로부터 기업이나 국가 조직 내부의 정보나 자원을 보호하기 위해 여러 가지 정보보호시스템을 비롯한 보안 네트워크를 구성하여 네트워크 및 시스템을 운영하고 있다. 그러나 기존의 침입 차단 시스템과 침입 탐지 시스템과 같은 시스템 외부방어 개념의 보안 대책은 전산망 내의 중요한 정보 및 자원을 보호함에 있어서 그 한계를 갖는다. 본 논문에서는 해킹으로 판단되는 침입에 대하여 라우터의 구조적 변경 없이 효율적으로 역추적 하기 위해서 ICMP 역추적 메시지(ICMP Traceback Message)를 이용한 ICMP 기반의 역추적 시스템을 설계한다. ICMP 역추적 메시지의 생성은 라우터를 포트 미러링하는 “역추적 Agent”가 담당하며, 이 메시지를 수신하는 피해 시스템은 해당 메시지를 저장하고, “역추적 Manager”가 DDoS류 공격을 탐지하게 되면 해당 메시지 정보를 이용하여 역추적을 시작하여 공격자의 근원지를 찾아내고, 이를 통하여 침입대한 대응을 시도할 수 있게된다.
기존의 침입차단시스템과 침입탐지시스템의 단점을 개선할 수 있는 지능적 연계 침입방지시스템을 제안한다. 제안된 보안 시스템은 공격 검출, 공격 우회로 설정 및 통신량 대역 확보, 다른 연계 보안 시스템에 공격 정보 홍보, 내부 IPS에서의 필터 생성, 차단 필터링의 즉각적인 업데이트, 공격 패킷 차단 및 서비스와 포트 차단 설정이다. 스위치 타입 구현과 동적 재설정 메모리들을 통해 새로운 보안 규칙과 패킷 필터링을 실시간으로 교환하고 패킷을 처리한다. 네트워크 성능 실험에서 해커의 공격인 2.5 Gbs의 DDoS, SQL Stammer, Bug bear, Opeserv worm 등에 대한 공격검출이 실시간으로 이루어졌다. 이를 갱신하는 보안 정책 알고리즘의 즉각적인 갱신의 결과로 정상적인 패킷 외에 해커의 공격으로 인한 패킷은 차단되었고, 트래픽은 감소되어, 정상적인 내부와 외부 네트워크 트래픽의 잔여 대역폭을 확보하였다.
최근 증가하고 있는 인터넷 및 기타 네트워크 시스템에 대한 위협은 그 공격의 목적과 기법, 피해의 종류가 늘어남에 따라 효과적인 대응책으로 단순한 기술적 접근 이외에 법률 및 심리, 사회 공학적 접근의 결합적인 대처방안이 강구되어야 할 것이다. 이를 효과적으로 보조할 수 있는 시스템이 Honeypot이다. 하지만 Honeypot 자체는 공격의 위협을 그 즉시 막는데는 별다른 능력이 없기 때문에 Honeypot 시스템의 의도대로 공격자가 속지 않거나 Honeypot의 정보가 다른 보안 도구와 보안 정책 갱신에 이용되기 이전의 공격에 대해서는 취약점을 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 Honeypot이 설치된 시스템의 효과적 활용을 위해 신경망 이론에 기반한 침입 탐지 모듈을 연동하며 이를 통해 초기 공격에 대한 Honeypot 시스템 보호, Honeypot 시스템이 활성화 된 다음의 상호 연동 효과 및 향후 과제 등을 기술한다. 또한 이에 대한 보다 확실한 접근을 위해 Honeypot 시스템을 통해 DDoS를 방어하도록 제안되었던 시스템의 취약점과 이를 효과적으로 해결할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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