최근 CLDAP프로토콜을 사용하여 Microsoft Active Directory 정보를 제공하는 서버를 이용한 DDoS 증폭 공격이 점점 증가하고 있다. CLDAP는 네트워크에서 광범위한 디렉토리 정보를 접근하고 유지하도록 하는 개방형 표준 어플리케이션이기 때문에, 서버가 인터넷에 개방되어있는 특징을 가지고 있다. 이로인해, 공격자에 의해 증폭공격을 하기 위한 Reflector서버로 악용될 수 있다. 또한 이 공격은 기존의 UDP 기반 플루딩 공격보다 70배가량 증폭된 패킷으로 공격이 가능하며, 중소규모의 서버에 대한 서비스 차단을 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 CLDAP 서버를 활용하는 DDoS 증폭 공격을 감소할 수 있는 알고리즘을 제안하고 해당 CLDAP 서버 환경을 가상으로 구현하여, 해당 알고리즘에 대한 구현 및 실증을 진행한다. 이를 동해 공격 대상에 대한 가용성을 확보할 수 있도록 방안을 마련한다.
DDoS 공격은 네트워크나 서버 대역이 감당할 수 없는 수많은 양의 트래픽을 일으켜 서버를 마비시키는 공격수단으로 최근까지 지속적으로 이용되고 있다. 대부분 DDoS의 가장 큰 원인은 NTP라고 생각하지만, 최근 일어난 DDoS 공격들을 본다면 증폭기법을 이용한 SSDP 공격을 많이 사용하였음을 알 수 있다. SSDP의 특성상 소스 IP주소 위조와 증폭 요소를 가능하게 해주는 연결이 없는 상태 때문에 공격에 많이 활용되고 특히 웹캠, 공유기, 미디어, 스마트TV, 프린터 등 스마트 홈을 구성하는 IoT기기들에서 DDoS공격을 유발하는 도구로 주로 사용되는 프로토콜이기 때문에 점차 공격을 위한 서버들이 증가될 것으로 예상한다. 이는 단순한 IoT기기의 위협만이 아닌 사람의 생명이나 주요 정부기관 및 기업 시스템의 중요정보에 큰 위험을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 IoT기기에서 발생하는 SSDP 프로토콜의 취약점을 이용한 DDoS공격기법을 알아보고 공격시나리오 및 대응 방법을 제안한다.
DDoS (Distributed Denial of Service)는 대량의 좀비 PC를 이용하여 공격 대상 서버에 접근하여 자원을 고갈시켜 정상적인 사용자가 서버를 이용하지 못하게 하는 공격이다. DDoS 공격발생 사례가 꾸준히 증가하고 있고, 주요 공격대상은 IT 서비스, 금융권, 정부기관이기 때문에 DDoS를 탐지하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 DNS 서버를 이용하여 패킷을 증폭시키는 DNS DDoS 공격 즉, DNS Amplification 공격(이하 DNS 증폭 공격)을 Deep Learning (이하 딥 러닝)을 활용해 실시간으로 탐지하는 방법에 대해 소개한다. 기존 연구들의 한계점을 극복하기 위하여 실험망 환경의 데이터가 아닌 실 환경 데이터를 혼합하여 탐지 시스템을 학습하였다. 또한 이미지 인식에 주로 사용되는 Convolutional Neural Network (이하 CNN)을 이용하여 딥 러닝 모델을 구축하였다.
DDoS 공격은 주요 정부기관 및 기업의 서비스 시스템 및 웹사이트를 마비시키는 사이버 공격의 수단으로 지속적으로 이용되고 있다. 최근에는 증폭기법을 이용한 DDoS 공격이 지속적으로 발생하고 있는데 공격의 특징상 다수의 정상적으로 동작하고 있는 서버들에서 공격 트래픽이 발생하므로 정상 트래픽과의 구분이 어렵고 수백 Gbps 이상의 대규모의 공격 트래픽을 발생시킬 수 있으므로 탐지를 하더라도 방어를 하는 것이 매우 어려운 상황이다. 그리고 공격에 이용되는 프로토콜들 중에서 SSDP, SNMP등 일부 프로토콜들은 IoT 장비들에서 널리 사용되는 프로토콜이기 때문에 앞으로 공격에 이용될 수 있는 서버들도 크게 증가할 것으로 예측된다. 본 논문에서는 최근에 인터넷에 커다란 위협이 되고 있는 증폭 기법을 이용한 DDoS 공격들에 대해 이용되는 프로토콜별로 공격 기법을 분석한다. 또한, 공격에 효과적으로 대응하기 위해 공격을 방어하는 네트워크에 공격자가 존재하는 경우, 공격에 사용되는 서버가 존재하는 경우, 공격 대상이 존재하는 경우들로 나누어 각각의 상황에 취할 수 있는 대응 방법을 제안한다.
정보통신기술의 발전에 따라 DDoS와 DRDoS은 지속적으로 보안상 이슈가 되고, 고도화된 기법으로 점차 발전하고 있다. 최근에는 정상 서버의 프로토콜을 이용하여 반사 서버로 악용하는 DRDoS 기법으로 IT 기업들을 위협하고 있다. 반사 트래픽은 정상적인 서버에서 발생되는 트래픽으로 보안장비에서 판별하기가 어렵고 실제 사례에서도 최대 Tbps 까지 증폭되었다. 본 논문에서는 DRDoS 공격에서 사용되는 DNS증폭과 Memcached증폭을 비교 분석한 뒤 공격의 효과를 감소시킬 수 있는 대응방안을 제안한다. 반사 트래픽으로 사용되는 프로토콜은 TCP와 UDP, 그리고 NTP, DNS, Memcached등이 존재한다. 반사 트래픽으로 이용되는 프로토콜 중에서 반사 트래픽의 응답크기가 높은 DNS 프로토콜과 Memcached 프로토콜을 비교분석결과, Memcached 프로토콜은 DNS 프로토콜보다 ±21% 증폭된다. 대응방안은 Memcached 프로토콜의 메모리 초기화 명령어를 사용하여 공격의 효과를 감소시킬 수 있다. 향후 연구에서는 보안에 취약한 다양한 서버들을 보안 네트워크를 통해 공유하여 원천적 차단효과를 전망할 수 있다.
최근에 증폭기법을 이용한 DDoS 공격은 정상적인 서버들에서 정상 트래픽과의 구분을 어렵게 하고 공격 탐지를 하더라도 감지가 어려운 특성을 가지고 있다. SSDP 프로토콜은 IoT 장비들에서 널리 사용되는 일반적인 프로토콜이기 때문에 DDoS 증폭 공격으로 활용되고 있는 형편이다. 본 연구에서는 SSDP의 서비스 확인 메시지 중계의 약점을 이용한 반사체공격기법을 분석하고 이러한 공격에 대하여 각 디바이스의 Mac 주소를 관리하여 공격을 감지하고 방어하는 기술적 제안과 홈 IoT 관리 체계를 제안하였다. 가상 환경 속에서 실험적 공격을 수행하여 가상공격의 효과에 대하여 정리 분석하였으며 제안 기술로 공격을 방지하도록 검증하였으며 또한 홈 IoT의 보안관제 체제를 제안하였다.
DNS 증폭 공격은 새로운 타입의 DDoS 공격의 일종이며 이러한 DNS 공격이 요즘 빈번히 발생하고 있는 실정이다. 기존 연구에서는 DNS 캐쉬의 트래픽의 증폭량을 탐지하여 다량의 패킷을 보내는 IP를 탐지하기도 하며, 질의 요청과 응답 패킷 사이즈의 크기 비율을 탐지하기도 하였다. 하지만, 이와 같은 DNS 패킷 트래픽 기반의 탐지방법은 주소체계 변화에 따른 패킷 사이즈를 감당할 수 없으며, 분산된 공격에도 취약하다. 또한, 실시간 환경에서의 분석이 불가능하였다. 하지만, 본 논문에서는 실제 ISP의 DNS 데이터를 중심으로 근실시간 통합 분석이 가능한 DNS 질의 응답 분석 시스템을 구축하여 효율적인 DNS 증폭공격 탐지 방법을 제시한다.
2015년부터 IoT 프로토콜을 사용한 공격이 지속적으로 보고되고 있다. 다양한 IoT 프로토콜 중 공격자는 SSDP(Simple Service Discovery Protocol)를 사용하여 DDoS 공격을 시도하고 있으며, 사이버 대피소 통계로 한국은 약 100만 개의 개방형 SSDP 서버를 보유하고 있다. 인터넷에 연결된 취약한 SSDP 서버는 50Gb 이상의 트래픽을 생성 할 수 있으며 공격 위험은 점진적으로 증가한다. 최근까지도 분산 서비스 거부 공격과 분산 반사 서비스 거부 공격이 보안 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 기존 SSDP 프로토콜의 요청 패킷을 분석하여 증폭 공격을 식별하고 증폭 공격이 의심되는 경우 대응을 회피하여 다량의 응답 패킷 발생으로 인한 네트워크 부하를 방지하는 것이다.
최근 분산 서비스거부 공격에 대한 피해사례가 증가하면서 빠른 탐지와 적절한 대응 메커니즘에 대한 필요성이 대두되었다. 그러나 지금까지 제안된 기존 보안 메커니즘은 이러한 공격들에 대해 충분한 대응책을 제공하지 못하고, 일부 공격에만 유효하거나 공격의 일부 변형에도 취약점을 갖고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최신의 분산 서비스거부 공격 유형 잘 분류해 낼 수 있고, 기존 공격의 변형이나 새로운 공격에도 탐지 가능하도록 데이타 마이닝 기법을 이용한 탐지 구조를 제안한다. 이 탐지 구조는 이미 발견된 공격을 유형별로 분류할 수 있도록 모델링하는 오용탐지모듈과, 공격의 일반적인 특성을 이용 하여 새로운 유형의 공격을 발견할 수 있도록 모델링하는 이상탐지모듈로 구성되어 있다. 이렇게 오프라인으로 생성된 탐지 모델을 통해 실시간 트래픽 데이타를 이용한 탐지 구조를 갖고 있다. 본 논문에서는 실제 네트워크의 상황을 잘 반영시켜 모델링을 하고 시험하기 위해 실제 네트워크에서 사용중인 액세스 라우터에서 NetFlow 데이타를 수집하여 이용하였다. NetFlow는 많은 전처리 과정 없이 플로우 기반의 통계 정보를 제공하므로 분산 서비스거부 공격 분석에 유용한 정보를 제공한다. 또한 공격 트래픽을 수집하기 위하여 잘 알려진 공격 툴을 이용하여 실제 공격 트래픽에 대한 해당 액세스 라우터에서의 공격 NetFlow 데이타를 수집하였다. 시험 결과, 이러한 트래픽을 이용하여 두가지 데이타 마이닝 기법을 결합한오용탐지모듈의 높은 탐지율을 얻을 수 있었고, 새로운 공격에 대한 이상탐지모듈의 탐지 가능성을 입증할 수 있었다., 10kg/10a 파종에서 바랭이, 명아주, 별꽃, 12kg/10a 파종에서는 명아주, 바랭이, 새포아풀 순위였다. 이상의 시험결과를 볼 때, 제주지역에서의 Creeping bent-grass의 적정 파종량은 10kg/10a으로 판단된다.$\cdot$하순에 조파하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.d real time PCR을 이용하여 DBP 유전자를 증폭하는 새로운 방법으로 말라리아를 Semi-quantitative 하게 검출할 수 있음을 보였다.C로 확인 결과 retention time 3.36에 single peak를 나타내 단일 물질임을 확인할 수 있었다. 분리된 활성물질을 GC-MS(m/z)로 분석한 결과 m/z 222에서 base peak로 나타났으며 이 spectrum으로 NIST library 검색을 실시 한 결과, $C_{12}H_{14}O_4$의 diethyl phtalate로 시사되었다. C-NMR과 1H-NMR을 실시한 결과 참비름에서 분리한 물질은 구조식 $C_{12}H_{14}O_6$인 diethyl phtalate로 동정되었다. 특히 노인인구의 비율이 높은 읍면지역 및 섬지역의 음주문화는 주로 식사를 하면서 반주로 마시는 경우가 많아 음주가 일상화 되어 있다고할 수 있다. 따라서 음주로 인한 질병 예방이나 치료를 목적으로 건강식품을 섭취한다는 인식은 하지 않고 있다. 본 연구결과 통영시에 포함되어 있는 읍면 및 섬지역은 노령화가 가속화되고 있으며,도시의 생활권에서 벗어나 의료혜택을 충분히 받지 못하는 열악한 환경에 놓여 있는 실정 이다
본 연구에서는 DRDoS 공격에 대한 효과적인 네트워크 기반 대응책을 수립하는데 필요한 기초 자료를 제공하고자, DRDoS의 네트워크 기반 특징을 식별하고 이에 대한 확률 및 통계 기법을 적용한 새로운 'DRDoS 공격 다단계 탐지기법'을 제안하고자 한다. 제안된 기법은 DRDoS의 특징인 반사 서버의 증폭에 의한 네트워크 대역폭에서 무제한 경쟁으로 정상적인 트래픽이 무분별하게 차단될 수 있는 한계를 제거하고자 'Server to Server' 및 이에 대한 'Outbound 세션 증적' 여부를 비교하여 정확한 DRDoS 식별 및 탐지가 가능하고 이에 대한 트래픽에 대해서만 통계 및 확률적 임계값을 적용하기에, 네트워크 기반 정보보호 제품은 이를 활용하여 완벽하게 DRDoS 공격 프레임을 제거가 가능하다. 시험을 통해 제안한 기법이 DRDoS 공격에 대한 식별 및 탐지 정확성을 높이고 희생자 서버의 서비스 가용성을 확보함을 확인하였다. 따라서 본 연구결과는 DRDoS 공격 식별 및 대응에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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