소프트웨어 정의 네트워크가 확장성, 유연성, 네트워크상 프로그래밍이 가능한 특징으로 네트워크 관리에서 표준으로 자리잡아 가고 있지만 많은 장점에도 불구하고 하나의 컨트롤러에 대한 사이버 공격이 전체 네트워크를 영향을 주는 문제점을 가지고 있다. 특히, 컨트롤러에 대한 DDoS 공격이 대표적인 사례로서 다양한 공격 탐지 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최초로 84개 DDoS 공격 Feature 데이터셋을 Kaggle에서 획득한 후 Permutation Feature Importance 알고리즘을 이용하여 상위 20의 중요도를 갖는 Feature를 선택하여 딥 러닝 기반의 CNN 모델에서 학습과 검증을 수행하였다. 이를 통해, 최적의 공격 탐지율을 갖는 상위 13개의 DDoS Feature 선택이 DDoS 공격 탐지율 96%을 유지하면서 적정한 공격 탐지 시간, 정확성 등에서 매우 우수한 결과를 제시하였다.
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.
최근 인터넷을 통한 해킹이나 바이러스 침투로 인한 사례들이 증가하고 있다. 2000년 2월, Yahoo, Amazon, CNN에 발생했던 DDoS 공격으로 인해 각 웹 사이트들은 큰 피해를 입었다. 인터넷의 개방성은 사용자들에게 매우 다양한 서비스를 제공하는 반면, 인터넷을 통한 해킹, 바이러스 등의 공격을 위한 도구로서 사용되고 있다. 본 논문은 근래 분산서비스거부 (DDoS) 공격으로 인하여 남용되고 있는 네트워크 자원의 손실을 감소시키기 위해서, 분산서비스거부 (DDoS) 공격을 탐지하고 그 공격에 대해 적절한 대응 조치를 취할 수 있는 시스템인 FDDS (Flow based DDos Detection System)를 제안한다.
분산형 서비스 거부 (DDoS) 공격들에 대한 징후 감지는 산상의 복잡성과 컴퓨팅 자원을 요구한다. 본 논문에서는 고속의 백본망에서 DDoS 공격 징후를 효율적으로 감지해 낼 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 개별 패킷 또는 플로우 단위의 방법들과 달리 집합 트래픽 흐름의 관점에 기반을 두고 있다. 이럼으로써, 제안된 방법은 매우 낮은 계산량으로 수행될 수 있어, 고속의 백본망에서 적용 가능하다.
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.
본 논문에서는 최근의 가장 대표적인 해킹 방법인 DDoS 공격도구들을 분석하고, DDoS 공격에 대한 기존에 제시된 대응방안들을 검토하여 보다 적절한 대응을 할 수 있는 DDoS 공격 탐지 및 대응 시스템을 설계한다. 제안된 시스템은 탐지 모듈에서 탐지된 공격에 대해 관리자에게 보고하여 적절한 대응을 하고 침입으로 판정되는 패킷들에 대해서는 필터링을 실시하여 네트워크 레벨에서 필터링하고 차단할 수 있는 장점을 살릴 수 있다.
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.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3671-3689
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2019
Software defined networking brings unique security risks such as control plane saturation attack while enhancing the performance of wireless sensor networks. The attack is a new type of distributed denial of service (DDoS) attack, which is easy to launch. However, it is difficult to detect and hard to defend. In response to this, the attack threat model is discussed firstly, and then a DDoS attack prevention extension, called FuzzyGuard, is proposed. In FuzzyGuard, a control network with both the protection of data flow and the convergence of attack flow is constructed in the data plane by using the idea of independent routing control flow. Then, the attack detection is implemented by fuzzy inference method to output the current security state of the network. Different probabilistic suppression modes are adopted subsequently to deal with the attack flow to cost-effectively reduce the impact of the attack on the network. The prototype is implemented on SDN-WISE and the simulation experiment is carried out. The evaluation results show that FuzzyGuard could effectively protect the normal forwarding of data flow in the attacked state and has a good defensive effect on the control plane saturation attack with lower resource requirements.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.157-163
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2009
With the wide usage of internet in many fields, networks are being exposed to many security threats, such as DDoS attack and worm/virus. For enterprise network, prevention failure of network security causes the revealing of commercial information or interruption of network services. In this paper, we propose a method of prevention of DDoS attacks for enterprise network based on traceback and network traffic analysis. The model of traceback implements the detection of IP spoofing attacks by the cooperation of trusted adjacent host, and the method of network traffic analysis implements the detection of DDoS attacks by analyzing the traffic characteristic. Moreover, we present the result of the experiments, and compare the method with other methods. The result demonstrates that the method can effectively detect and block DDoS attacks and IP spoofing attacks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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