DDoS 공격은 DoS 공격의 업그레이드 된 공격방법으로 수많은 DoS 공격이 한 사람의 공격자에 의해 동시에 일어나게 하는 것이다. 초기에는 공격자가 공격 대상을 마비시킬 정도로 수많은 공격 PC를 소유할 수 없기 때문에 이론적인 공격기법이 불과 몇 년 사이에 IT환경이 빠른 속도로 성장하고 악성코드를 이용하여 많은 사용자의 개인 PC를 Botnet화 할 수 있는 방법 등이 발견되면서 사용자들에게 엄청난 손실을 가져올 수 있는 최악의 공격기법이 되었다. 또한 DDoS 공격은 공격의 원인을 찾는 발생지를 찾기 힘들기 때문에 그에 대한 이후 처리에도 문제가 사회적으로 파장이 심각하여 본 연구에서는 DDoS 공격에 대한 분석과 대응책을 제시한다.
DDoS (Distributed Denial Service, 분산 서비스) 공격이 인터넷에서 대하여 끊임없는 위협이 발생되고 있으며, 이에 대한 대응책들이 제시 되었다. 그러나 다양한 공격과 복잡한 공격으로 어떠한 대응법이 효과적인지도 상당히 문제점이 되었다. 공격자들은 이러한 대응에 대해 하기 위하여 꾸준한 공격도구를 변경하고 있으며, 이에 대한 대응책으로써 전문가들 역시 새로운 공격에 대해 끊임없이 연구를 하고 있다. 따라서 본 논문은 DDoS의 최근의 대표적인사례인 7.7DDoS와 3.3DDoS에 대해 살펴보고 기존 DDoS 공격유형인 PPS 증가 공격, 대용량 트래픽 전송, 웹 서비스 지연과 라우터와 방화벽 설정으로 대응방안을 소개하고, 응용프로그램과 인증제도에 의한 DDoS 대응책 연구를 기술하여, 앞으로의 DDoS 공격에 효과적으로 방안할 수 있도는 방법을 제시하였다.
본 연구는 DDoS(Distributed Denial of Service, 분산 서비스 거부) 공격에 대하여 기존의 방어 전략의 한계가 드러나고 있는 시점에서, 공격력을 감소시키고 공격대상을 분산시키는 DDoS 공격 방어 구축 방안을 제시하였다. 현재 DDoS 공격은 개인 기업 연구소 대학 주요 포털 사이트 금융기관 등으로 그 목표와 범위가 광범위해지는 특징을 지니고 있다. 또한 공격 양상도 네트워크 대역인 Layer 3를 소진하는 공격기법에서 웹 어플리케이션인 Layer 7을 주목표로 공격이 변화하고 있다. 이러한 DDoS 공격에 대하여 Proxy Server Group과 Dynamic DNS를 이용한 DDoS 공격을 효율적으로 분산 감소시키기 위한 구축방안을 제시하였다.
DDoS(Distributed Denial of Service) 공격이 정보보호 분야의 최대 뉴스 메이커로 떠올랐다. 실제로, 지난 3월 13일 민간 기업 및 기관 정보보호 담당자들이 모인 2008년 한해 정보보호 이슈를 전망해 보는 'CONCERT FORECAST 2008-기업 정보보호 이슈 전망'에서 기업 정보보호 담당자들은 DDoS 공격을 최대 이슈로 꼽는데 주저하지 않을 만큼 DDoS 공격은 더 이상 '남의 집 불구경'이 아닌 것이 돼 버렸다. 하지만 공론화되는 DDoS에 대한 이슈만큼이나 정보보호 관계자들을 답답하게 하는 것은 DDoS 공격에 대해 아직까지 국내는 물론, 해외에서 조차 속 시원한 해법을 내놓는 전문가가 없다는 점이다. 이번 호에서는 DDoS 공격에 대해 기업, ISP, IDC 등에서 마련하고 있는 DDoS 대응현황을 살펴보고자 한다.
분산 서비스 거부(DDoS: Distributed Denial of service)공격은 다수의 소스에서 특정 목적지에 대하여 동시에 비정상적으로 대량의 패킷을 전송함으로써 목적지의 대역폭이나 처리력을 점유하게 된다. 최근의 DDoS 공격 통계에 의하면 초당 최대 오백만 패킷에 이르는 공격과 함께, 초당 백만 패킷 이상의 여러 공격들이 발생하고 있음을 보여준다. 이와 같이 DDoS 공격은 그 규모가 커지고 있고, 회수도 빈번하여 지고 있다. 본 논문에서는 DDoS 공격 대비를 위한 비용과 공격 발생시 서비스 중단으로 인한 경제 손실 모델 사례연구에 대하여 기술하고자 한다. 이를 통하여 비용 효율적인 DDoS 공격 대응 및 완화 기법의 설계를 위한 기초 자료로 활용하고자 한다.
분산 서비스 거부(DDoS: Distributed Denial of Service) 공격이 인터넷에 대하여 거대한 위협을 제공하고 있으며, 이에 대한 대응책들이 많이 제시되었다. 그러나 공격의 복잡성과 다양성으로 인하여 어떤 대응 기법이 효과적인지도 상당히 혼란스럽게 되었다. 공격자들은 보안 시스템을 우회하기 위하여 꾸준히 공격도구들을 변경하고 있으며, 이에 대한 방패로써 연구자들 역시 새로운 공격에 대한 대응책을 강구하고 있다. 따라서 본 논문에서는 DDoS 기술동향, DDoS 공격 및 대응 기법에 대한 분류법 및 DDoS 대응 기법의 과제에 대하여 기술하고자 한다. 이를 통하여 효과적인 DDoS 공격 대응책을 수립하는데 필요한 기초 자료로 활용하고자 한다.
2009년 77DDoS 대란 이후 DDoS 공격은 사회적 위협으로 발전하고 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해 다양한 DDoS방어기법이 연구되고 있으나, DDoS 공격기법 또한 더욱 정교해지고 있다. DDoS 공격의 형태는 과거 네트워크계층의 대용량 트래픽 공격에서 최근에는 애플리케이션 계층의 소량의 정교한 형태(Slow DDoS Attack)로 변하고 있으며 공격을 위한 공격에이전트 또한 더욱 지능화 되고 정상 PC와 구분이 모호하여 차단이 더욱 어렵게 되고 있다. 정상PC와 지능화된 공격에이전트 구분을 위해 최근 사용되는 사용자인증시스템(CAPTCHA)의 경우 인증과정에서 사용자의 개입이 필요하며, 특히 NAT 환경에서 IP 기반 차단 방법은 정상사용자의 트래픽까지 동시 차단될 수 있다. 본 논문에서는 HTTP 프로토콜에서 사용하는 쿠키를 활용한 일회성 세션 키 기반 인증방법을 적용하여 공격 에이전트와 정상 PC를 구분, HTTP DDoS 공격을 효과적으로 차단하기 위한 방어기법을 제안한다.
2011년 3월 4일 발생한 DDoS 공격은 악성코드 제작, 봇넷 구성 및 공격전개 방식에서 지난 2009년 발생한 7.7 DDoS 공격과 많은 유사점이 있다. 그러나 공격 전략과 공격 수행 방법 측면에서 좀 더 자세히 분석해보면 상호간의 유사점보다는 차이점이 더 많음을 알 수 있다. 7.7 DDoS 공격의 경우 공격자는 공격 전개를 위해 종 더 많은 시간을 투자하였으며 당시 국내 DDoS 방어수준에 대한 정확한 이해를 바탕으로 매우 효과적인 공격을 수행하였다. 그러나 3.4 DDoS 공격의 경우 공격자는 공격 망 구성을 위해 충분한 시간을 투자하지 않았으며, 비록 악성코드 전개에 있어 진일보한 모습을 보였으나 DDoS 방어수준에 대한 충분한 이해가 부족하였던 것으로 나다났다. 본 고에서는 2011년 3.4일 발생한 DDoS 공격을 네트워크 수준에서 양 공격의 유사점과 차이점을 분석 비교한다.
본 논문은 DDoS 공격과 유사한 트래픽을 생성하고 ISP를 포함한 네트워크를 통해 실제 운용 중인 웹서버에 전송하여 결과를 분석하였다. 결과 분석을 위해서 대응 장비의 관리 주체에 따라 DDoS 공격의 대응 방법을 ISP(Top), 네트워크(Middle), 시스템(Bottom) 레벨 대응으로 분류하였으며 전송 트래픽을 특징에 따라 4종으로 분류하였다. 실험 결과는 48개 홈페이지의 대응 레벨별 평균 공격 성공률과 공격 분류별 평균 공격 성공률을 기술 및 분석하였으며 2개의 예외 상황에 대해서 기술하였다. 5장에서는 실험 결과를 기반으로 피해완화방안을 제시하였다.
본 논문에서는 분산 서비스거부 공격(DDoS)이 발생할 때 네트워크 트래픽의 특성을 분석하기 위해서 트래픽 비율분석법(TRA: Traffic Rate Analysis)을 제안하고 트래픽 비율분석법을 통해서 분석된 다양한 유형의 DDoS 공격의 특성을 기계학습(Machine Learning)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하고 그 성능을 측정하였다. 트래픽 비율분석법은 감시대상 네트워크 트래픽에서 특정한 유형의 트래픽의 발생비율을 나타내며 TCP flag rate 와 Protocol rate 로 구분된다. 트래픽 비율분석법을 적용한 결과 각각의 DDoS 공격 유형에 따라서 매우 독특한 특성을 가짐을 발견하였다. 그리고, 분석된 데이터를 대상으로 세 개의 기계학습 방법(C4.5, CN2, Na?ve Bayesian Classifier)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하여 DDoS 공격의 탐지에 적용했다. 실험결과, 본 논문에서 제안된 트래픽 비율분석법과 기계학습을 통한 DDoS 공격의 탐지방법은 매우 높은 수준의 성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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