최근의 사이버 공격은 경쟁사에 대한 DDoS 공격과 기밀정보 유출, 일반 사용자들의 금융정보 유출, 광고성 스팸메일의 대량 발송 등 불법 행위를 대행해주고 경제적 이득을 취하려는 의도로 바뀌어 가고 있다. 그 중심에 있는 봇넷은 봇이라 불리는 감염된 호스트들의 네트워크 집단으로서 일련의 거의 모든 사이버 공격에 이용되고 있다. 이러한 봇넷은 수 많은 변종과 다양한 탐지 회피 기술로 그 세력을 확장해가고 있지만 마땅한 총괄적 대책은 미흡한 것이 현실이다. 이 논문에서는 날이 갈수록 위협을 더해가는 봇넷을 빠르게 탐지하고 대응하기 위해 ISP 사업자들 간, 혹은 국가 간에 걸친 사회 전반적인 협력을 통한 봇넷 탐지 및 관리 시스템 구조를 제안한다.
DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 공격 탐지와 공격유형별 분류는 안정적인 서비스 제공 및 시스템 운영에 필수요건이다. 본 논문에서는 1) 데이터마이닝의 대표적인 분류 모델인 C4.5 알고리즘을 기반으로 SNMP MIB 정보를 사용하여 트래픽 폭주공격을 탐지하고 각 공격유형별 분류를 수행하는 시스템을 설계 및 구현하였다; 2) C4.5에서 추가적으로 제공하는 동작원리에 관한 규칙들을 상세히 분석함으로써 공격탐지 및 공격유형별 분류에 관한 시스템의 의미론적 해석을 시도하였다; 3) C4.5는 주어진 SNMP MIB의 속성들의 정보이익 값을 이용하여 예측모형을 구축하는 알고리즘으로, 특징선택 및 축소의 효과를 추가적으로 얻었다. 따라서 시스템의 운용 시, 제안된 모델은 전체 13개의 MIB 정보 중 5개의 MIB 정보만을 사용하여 보다 신속하고, 정확하며, 또한 가벼운 공격탐지 및 공격유형별 분류를 수행함으로써 네트워크 시스템의 자원관리와 효율적인 시스템 운영에 기여하였다.
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.
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.
The Internet is a highly distributed and complex system consisting of billion devices and has become the field of various kinds of conflicts during the last two decades. As a matter of fact, various actors utilise the Internet for illicit purposes, such as for performing distributed denial of service attacks (DDoS) and for spreading various types of aggressive malware. Despite the fact that numerous services provide information regarding the threat level of the Internet, they are mostly based on information acquired by their sensors or on offline statistical sampling of various security applications (antivirus software, intrusion detection systems, etc.). This paper introduces proactive threat observatory system (PROTOS), an open-source early warning system that does not require a commercial license and is capable of estimating the threat level across the Internet. The proposed system utilises both a global and a local approach, and is thus able to determine whether a specific host is under an imminent threat, as well as to provide an estimation of the malicious activity across the Internet. Apart from these obvious advantages, PROTOS supports a large-scale installation and can be extended even further to improve the effectiveness by incorporating prediction and forecasting techniques.
It is no doubt that information technology is the key factor of national safety. Information technology is positively useful for national security such as crime prevention and detection, criminal investigation, disaster management, and national defense. However, it might be a threat to the security as we saw in the examples such as '3.4 DDoS attacks' and 'Nong-hyup Computer Network Failure.' Although the effect that information technology makes upon the national security is immense, the current legal system does not reflect these changes well. National security should be kept during 'prevention-response-recovery' process regardless it is in the online on offline. In addition, public administration for national security should be based on laws. However, the current legal system is lack of legislative basis on cyber and physical disaster, and the laws on the response to disaster might cause confusing. Therefore, this study examines the limitation of the current legal system on national security, and suggests directions for the development of the system based on the new establishment of the legal concept for 'national security'.
Park, Hweerang;Cho, Sang-Il;Park, Jungkyu;Cho, Youngho
한국컴퓨터정보학회논문지
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제24권5호
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pp.27-33
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2019
One of serious security threats is a botnet-based attack. A botnet in general consists of numerous bots, which are computing devices with networking function, such as personal computers, smartphones, or tiny IoT sensor devices compromised by malicious codes or attackers. Such botnets can launch various serious cyber-attacks like DDoS attacks, propagating mal-wares, and spreading spam e-mails over the network. To establish a botnet, attackers usually inject malicious URLs into web source codes stealthily by using data hiding methods like Javascript obfuscation techniques to avoid being discovered by traditional security systems such as Firewall, IPS(Intrusion Prevention System) or IDS(Intrusion Detection System). Meanwhile, it is non-trivial work in practice for software developers to manually find such malicious URLs which are hidden in numerous web source codes stored in web servers. In this paper, we propose a security defense system to discover such suspicious, malicious URLs hidden in web source codes, and present experiment results that show its discovery performance. In particular, based on our experiment results, our proposed system discovered 100% of URLs hidden by Javascript encoding obfuscation within sample web source files.
작년 7월 7일에 있었던 DDoS 공격과 같이 악성 코드로 인한 피해의 규모가 해마다 증가하고 있다. 특히 변형 웜(Polymorphic Worm)은 기존의 방법으로 1차 공격에서의 탐지가 어렵기 때문에 그 위험성이 더 크다. 이에 본 연구에서는 바이오 인포매틱스(Bioinformatics) 분야에서 유전자들의 유사성과 특징을 찾기 위한 방법 중 하나인 Local Alignment를 소개하고 이를 변형 웜 탐지에 적용한다. 또한 수행의 병렬화 및 알고리즘 변형을 통하여 기존 알고리즘의 $O(n^4)$수행시간이라는 단점을 극복한다. 병렬화는 NVIDIA사의 GPU를 이용한 CUDA 프로그래밍과 AMD사의 GPU를 사용한 OpenCL 프로그래밍을 통하여 수행되었다. 이로써 각 GPGPU 플랫폼에서의 Local Alignment를 이용한 변형 웜 탐지 알고리즘의 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 최근 새롭게 발견된 low-rate TCP (LRT) 공격과 이 공격을 감지하기 위한 DTW (Dynamic Time Warping) 알고리즘을 분석하고 공격 검출에 대한 성능 향상을 위한 스케일링 기반 DTW (Scaling based DTW; S-DTW) 알고리즘을 소개한다. Low-rate TCP 공격은 대용량 트래픽을 사용한 기존 서비스 거부 공격과는 다르게 공격 트래픽의 평균 트래픽 양이 적어서 기존 DoS 공격에 대한 감지 방식으로는 검출되지 않는다. 그러나 LRT 공격은 주기적이고 짧은 버스트 트래픽으로 TCP 연결의 최소 재전송 타임아웃 (Retransmission Timeout; RTO)에 대한 취약성을 공격하기 때문에 패턴 매칭으로 공격 감지가 가능하다. 기존 메커니즘에 의한 감지 기법은 공격 패턴의 입력 샘플 템플릿을 기준으로 입력 트래픽이 정상 트래픽인지 또는 공격 트래픽인지를 판별한다. 이 과정에서 입력 트래픽의 특성에 따라서 DTW 알고리즘은 정상 트래픽을 공격 트래픽으로 오판하는 문제점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오판을 줄이기 위하여 기존 DTW 알고리즘의 전처리 과정인 자기상관 (auto-correlation) 처리를 분석하여 오판을 규명한다. 또한 스케일링 기반으로 자기상관 처리 결과를 수정하여 공격 트래픽과 정상 트래픽의 특성의 차이를 증가시킴으로써 DTW 알고리즘에 의한 공격 감지 능력을 향상시킨다 마지막으로 다양한 스케일링 방식과 표준편차에 의한 트래픽 분석 방법도 논의된다.
인터넷 웜은 분산 서비스 거부 공격 등을 통해 트래픽 장애를 유발하므로 인터넷 인프라를 사용 불능으로 만들 수 있고, 침입 기능을 갖고 있어 중요 서버를 장악하여 개인의 정보를 유출시키는 등 치명적인 피해를 일으키고 있다. 그러나 이러한 인터넷 웜을 탐지하여 대응하는 기존의 기법은 웜의 지역화된 특징만을 이용하거나 이미 알려진 웜에만 대응 가능한 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 알려지지 않은 웜을 상대적으로 빠른 시점에 탐지하기 위해 웜의 거시적 행위 특성을 추출하여 탐지하는 기법을 제안 한다. 이를 위해 원의 거시적인 행위를 논리적으로 정의하고, IP 패킷 환경에서 호스트간 직접적으로 전파 되는 웜을 탐지하는 기법을 제시하며, 이 기법이 실제 적용 되었을 때 웜 확신의 억제 효과를 시뮬레이션을 통해 보인다. IP 패킷 환경은 응답 시간에 대해 민감하므로 제안된 기법이 구현되었을 때 요구하는 시간을 측정하여 제시하고, 이를 통해 상대적으로 큰 오버헤드 없이 제안된 기법이 구현될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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