2000년 대규모 DDoS 공격이래, 2009년 7월 7일 국가주요정부기관 및 인터넷 포털, 금융권 등의 웹사이트 대상으로 1차, 2차, 3차로 나누어 대규모 사이버 공격이 발생하였다. 지속적으로 발전되는 행태를 보이고 DDoS 공격에 대해 본 논문에서는 계층적인 침입탐지시스템을 설계하였다. 네트워크 패킷을 분석하기 위해 e-Watch, NetworkMiner등의 패킷, 프로토콜 분석도구를 이용하여 TCP/IP의 Layer별 공격을 분석한 후 패킷의 유입량, 로그정보, 접속정보, Port, Address 정보를 분석하고 계층침입에 대한 방어를 수행하도록 설계하였다. 본 논문은 DDoS(Distributed Denial of Service)에 대한 패킷 전송에 대해 계층적인 방어를 통해 보다 안정적인 패킷수신이 이루어진다.
코로나19의 영향으로 온라인 활동이 늘어나면서 인터넷 접속량도 늘어나고 있다. 하지만 악의적인 사용자에 의해서 네트워크 공격도 다양해지고 있으며 그중에서 DDoS 공격은 해마다 증가하는 추세이다. 이러한 공격은 침입 탐지 시스템에 의해서 탐지되며 조기에 차단할 수 있다. 침입 탐지 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 데이터 세트를 이용하고 있으나 본 논문에서는 최신 트래픽 데이터 세트인 CICIDS2017를 이용한다. 의사 결정 트리를 이용하여 DDoS 공격 트래픽을 분석하였다. 중요도가 높은 결정적인 속성(Feature)을 찾아서 해당 속성에 대해서만 의사 결정 트리를 진행하여 정확도를 확인하였다. 그리고 위양성 및 위음성 트래픽의 내용을 분석하였다. 그 결과 하나의 속성은 98%, 두 가지 속성은 99.8%의 정확도를 각각 나타냈다.
분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack, Distributed Denial of Service Attack) 수법의 진화는 탐지 과정에서의 어려움을 가중시켰다. 기존 피해자측 탐지 방식의 한계로 인해 발생하는 문제를 극복하기 위한 솔루션 중 하나가 소스측 탐지 기법이었다. 그러나 네트워크 트래픽의 불규칙성으로 인한 성능 저하 문제가 존재하였다. 이 문제를 해결하기 위해 인공지능을 기반으로 한 여러 노드 간의 협업 네트워크를 활용하여 공격을 탐지하려는 연구가 진행되었다. 기존의 방법들은 특히 높은 버스트(Burstness)와 지터(Jitter)의 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 도입한 협업형 소스측 DDoS 공격 탐지 기법을 제시한다. 제안하는 방식은 여러 소스에서의 탐지 결과를 집계하여 각 지역에 가중치를 할당하며, 이를 통해 전반적인 공격 및 특정 소수 지역에서의 공격을 효과적으로 탐지할 수 있다. 특히, 비선형적인 트래픽 데이터셋에서 약 6% 수치의 낮은 가양성(False Positive)과 최대 4.3% 수치가 향상된 높은 탐지율을 보이며, 기존 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였던 방법들에 비해 소수 지역의 공격 탐지 문제에 대한 개선도 확인할 수 있다.
분산 서비스 거부 공격(Distributed Denial of Service, DDoS attack)의 목적은 정상적인 사용자가 서비스를 이용하는 것을 거부하는 것이다. 특히 범람 서비스 거부 공격(flooding-based DDoS attack)은 아직까지 방어하기 어려운 공격 형태이다. 그 이유는 공격 시 정상적인 트래픽이 왕복하는 것처럼 보이므로 공격 트래픽과 정상 트래픽을 구별하기 어렵기 때문이다. 하지만, 범람 서비스 거부 공격의 특징을 잘 이용하면 공격을 방어할 수 있다. 범람 서비스 거부 공격의 특징은 단독의 공격 호스트로부터의 트래픽 양이 여러 개의 정상 호스트들로부터의 트래픽 양보다 훨씬 많다는 것이다. 이러한 특징을 이용하여 특정 호스트로부터의 트래픽 양이 많은지 아닌지에 따라 공격이 발생했는지 여부를 결정할 수 있다. 이 논문에서는 Pi(Path Identification) 라는 메커니즘을 이용한 분산 서비스 거부 공격의 방어 기법을 제안한다.
서비스거부공격은 여전히 많은 웹 서비스 사이트에서 중요한 취약 요소이기에 공공기관을 포함한 사이트에서는 방어체계 구축에 많은 노력을 기울여야 한다. 최근에는 NTP의 monlist 기능을 이용한 대량의 네트워크 트래픽을 유발시켜 분산 서비스 거부 공격을 일으키거나 직접적인 방어가 불가능한 DNS 인프라에 대한 서비스거부 공격 등 형태로 이동하고 있다. 일례로 2013년 6월에 발생한 정부통합전산센터 DNS 서버를 대상으로 발생한 DNS 어플리케이션 서비스거부공격은 공공기관의 정보시스템들에 대한 정상적 서비스를 불가능하게 하는 것이 목적이었다. 이와 같이 분산 서비스거부공격은 특정 정보시스템에 대한 피해 뿐 아니라, 불특정 정보서비스에 대한 광범위한 피해로 이어질 수 있기 때문에 사이버위협을 최소화 하는 노력을 기울여야 한다. 본 논문에서는 해외정보시스템과 국내정보시스템 사이에 정해진 규약에 의해 자료를 전송하는 경우에 발생하는 IP 스푸핑을 통한 DDoS 공격에 대해 IP 헤더의 TTL(Time To Live) 값을 활용하여 스푸핑 여부를 탐지하는 방법을 제안한다.
지난 3 월 3 일 발생한 분산서비스 거부 공격의 경우 보안 패치 업데이트를 방해하는 현상이 신고되어 공격 시작 전에 악성코드가 분석됨으로 초동 대응이 가능하였다. 하지만 일반적인 분산서비스 거부 공격은 이러한 초동 분석이 불가능한 경우가 대부분이다. 따라서 네트워크에서 공격 트래픽을 효과적으로 탐지 차단하는 DDoS 탐지 엔진이 필요하다. 또한 빠른 트래픽 증가로 인하여 10Gbps Ethernet 사용이 일반화 되고 있고, 이미 수 백 Gbps 의 공격 트래픽이 수시로 발생하고 있다. 본 논문에서는 선로 속도 10Gbps 성능의 분산서비스거부 공격 탐지 칩 셋의 구현에 대해 기술한다. 칩 구현을 위한 고려 사항, 엔진 구조, 하드웨어 합성 결과 및 시스템에 장착된 칩의 성능에 대하여 소개하고자 한다.
인터넷 웜과 같은 DDoS(Distribute Denial of Service Attack) 공격에 사용되는 네트워크 트래픽과 정상적인 서비스를 위한 네트워크 트래픽을 구분해 내는 것은 쉽지 않다. 정상적인 패킷을 유해 트래픽으로 판단하고 유해 트래픽의 공격자의 의도대로 서비스를 못하는 경우가 발생하므로, 인터넷 웜과 DDoS 공격으로부터 시스템을 보호하기 위해서는 공격 트래픽에 대한 정확한 분석과 탐지가 우선되어야 한다. IPv6 환경으로 전환될 때 발생하는 유해 트래픽에 대한 연구가 미약한 상태이므로, 본 논문에서는 IPv6 환경에서 NETWIB로 공격을 수행하고 공격 트래픽을 모니터링한 후 MIB(Management Information Base) 객체를 지수평활법을 적용하여 예측치 구한 후 임계치를 산정하여 공격을 판별한다.
DDoS 공격은 외부의 공격자가 일반 사용자들의 PC를 감염시킨 후 감염된 PC에서 특정 웹 사이트나 서버에 대량의 트래픽을 전송하여 리소스를 고갈시키거나 네트워크 대역폭을 점유함으로써 서비스를 마비시키는 공격으로, 완벽하게 막는 것이 대단히 어렵다. IDS(Intrusion Detection System:침입 탐지 시스템), IPS(Intrusion Prevention System:침입 방지 시스템), ITS(Intrusion Tolerance System), FW(Firewall) 또는 DDoS 전용 보안 장비 등을 이용하여 DDoS 공격을 막아내거나, 감내하려고 한다. 여러 종류의 보안 장비 비용 문제가 발생하기도 하고, 각 시스템 간의 연계성을 고려하지 않은 설치로 제 기능을 발휘하지 못하기도 한다. 본 논문에서는 DDoS 공격에 대한 보안 장비의 효과적인 연계와 대응 방법론을 제시한다. 설계된 방법론을 적용할 경우 기존의 네트워크 구조상에서보다 DDoS 공격에 대한 차단 및 감내 효율이 실험을 통해 입증되었다. 따라서 차별화된 DDoS 공격을 대응 및 감내하는 관제 방안을 본 연구를 통해 제시하고자 한다.
본 논문에서는 향후에도 지속적으로 발생 가능성이 높은 저대역 DDoS 공격에 대비하여 TLF(Time Limit Factor)를 적용한 솔루션을 기존의 고대역 DDoS 방어 시스템에 추가함으로써 고대역의 DDoS 공격과 더불어 저대역 DDoS 공격에 대해서 방어 할 수 있도록 하였다. 저대역 DDoS 공격은 정상적인 서비스 연결을 가장하여 연결된 세션을 지속적으로 점유함으로써 정상적인 사용자들의 서비스 요청에 대한 장애를 유발시킨다는 점에 착안하여 각 세션별 일정시간 동안의 통신량을 체크하여 비정상적인 경우 저대역 DDoS 공격으로 간주하여 해당 세션을 종료시키는 방법이다. 그러나, 정상적인 연결 상태에서도 네트워크의 일시적인 장애들로 인해 통신에 장애를 가져오는 경우 저대역 DDoS 공격으로 오탐하여 서비스를 차단할 수 있다는 점 때문에 저대역 DDoS 공격으로 탐지되었다 할지라도 관련 정보에 대해 Blacklist를 통한 Drop이 아닌 일정 시간동안만 Blocking 후 다시 재 접속이 가능하도록 하였다. 고대역 DDoS 방어시스템을 이용하여 저대역 DDoS 공격에 대한 테스트를 진행한 결과 고대역 DDoS 방어시스템은 저대역 DDoS 공격으로 단순 연결된 세션들에 대해 정상적인 통신으로 인지하여 세션에 대한 차단이 불가하였으며 이로 인해 저대역 DDoS 공격을 받은 시스템은 리소스 고갈로 서비스 불가 현상이 발생하였다. 본 논문에서 제안한 TLF 알고리즘을 고대역 DDoS 방어시스템에 적용하게되면 고대역 및 저대역 DDoS에 대한 방어가 가능할 뿐만 아니라, 서비스를 제공하는 시스템에 모듈형태로 추가 적용을 할 경우 저대역 DDoS 공격에 대한 대처가 가능하다.
DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭, 프로세서 처리능력, 시스템 자원 등에 악영향을 줌으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발할 수 있다. 따라서 신속한 트래픽 폭주 공격의 탐지는 안정적인 서비스 제공 및 시스템 운영에 필수요건이다. 전통적인 패킷 수집을 통한 DoS/DDoS의 탐지방법은 공격에 대한 상세한 분석은 가능하나 설치의 확장성 부족, 고가의 고성능 분석시스템의 요구, 신속한 탐지를 보장하지 못한다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 15초 단위의 SNMP MIB 객체 정보를 바탕으로 SVDD(support vector data description)를 이용하여 보다 빠르고 정확한 침입탐지와 쉬운 확장성, 저비용탐지 및 정확한 공격유형별 분류를 가능케 하는 새로운 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험을 통하여 만족스러운 침입 탐지율과 안전한 false negative rate, 공격유형별 분류율 수치 등을 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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