많은 기업과 조직에서는 LTE 망을 활용한 모바일 오피스 환경을 구축하고 있으며 공공 안전과 국가 방위에서도 모바일 환경의 국가재난망과 공군 LTE망을 구축하고 있다. 하지만 최근의 모바일 정보보안 위협은 정보유출 공격에서 서비스를 무력화 시키는 DDoS 공격으로 위협이 진화되고 있다. 특히, 스마트폰, 스마트패드, 태블릿PC 등 단말기의 종류와 수가 기하급수적으로 증가하고, 모바일 단말기의 사양 및 회선 속도가 빠르게 발전함에 따라 모바일 환경에서 DDoS 공격은 더욱 위협적으로 진화하고 있다. 현재 DDoS 공격 대응은 네트워크 또는 서버 앞 단계에서 차단하는 방법이 보편적이지만 모바일 네트워크 상에 DDoS 공격 트래픽이 유통되어 네트워크 자원을 소비하는 문제점은 계속 상존하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 단말기 단계에서부터 DDoS 공격을 선제적으로 차단하기 위해 국가재난망 및 공군 LTE망과 같은 사설 모바일 네트워크에서 유통되는 트래픽 유형을 분석하여 DDoS 공격을 차단하는 방안을 제시한다. 하지만 국가재난망과 공군 LTE망에서 유통되는 트래픽을 직접적으로 분석하는 것은 제한되므로 유통되는 정보유형이 유사한 마인크래프트 게임의 전송 트래픽과 동영상 파일 업로드 전송 트래픽을 대상으로 시계열 분석하여 사설 모바일 네트워크에서의 DDoS 공격 탐지 기준을 정립하고 DDoS 공격을 탐지 차단하는 APP을 시범 구현하여 그 실효성을 검증하였다.
최근 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격이 네트워크 주요 위협요소로 부각되고 있다. 이들 공격은 주로 특정 victim에 다량의 패킷을 전송하는 특징을 가지기 때문에 발생 패킷들의 목적지 IP 주소를 모니터링하여 공격을 탐지하는 기법들이 제안되었다. 기존의 블룸 필터 탐지 기법은 구조가 간단하고 실시간 탐지가 가능한 장점을 갖지만 목적지 IP 주소의 세부 주소를 독립적으로 모니터링하므로 오탐지율이 높은 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 목적지 주소의 세부 주소 간 연관성을 정의하여 모니터링하는 확장된 블룸 필터 기반의 효율적인 목적지 주소 모니터링 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 세부 주소를 모니터링하는 테이블뿐만 아니라 세부 주소 간 연관성을 모니터링하는 추가 테이블을 유지한다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가 결과 제안한 기법은 기존의 블룸 필터 탐지 기법보다 낮은 오탐지율을 보였다. 또한 공격 탐지 정확성 향상을 위하여 다층의 모니터링 구조를 제안하였으며, 층수와 추가 테이블의 수의 변화에 따라 정확도를 높일 수 있었다.
본 논문에서 제안한 알고리즘은 IP데이터망에서 웜 스캐닝 공격을 탐지하는 TRW 알고리즘을 분석하고 음성망에 적용하기 위해 연결 과정과 연결 종료 과정을 설계하며, 이를 카운트하는 확률 함수를 정의하였다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 임계치를 설정하고, 공격 트래픽 종류에 따른 연결확률을 변화시켜 알고리즘의 효율성을 측정하였으며, 공격패킷의 공격 속도에 따른 탐지시간을 측정하였다. 평가 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘은 공격 속도가 초당 10패킷일 경우, DDoS 공격이 시도되고 약 1.2초 후에 탐지를 하고 초당 20개일 경우에는 약 0.5초 후에 탐지함을 확인하였다.
사이버 위협은 기술의 발전에 따라 진화되고 정교해지고 있으며, DDoS 공격으로 인한 서비스 장애를 발생 이슈들이 증가하고 있다. 최근 DDoS 공격은 특정 서비스나 서버의 도메인 주소에 대량의 트래픽을 유입시켜 서비스 장애를 발생시키는 유형이 많아지고 있다. 본 논문에서는 대역폭 소진 공격의 대표적인 공격 유형인 Syn Flooding 공격의 데이터를 생성 후, 효과적인 공격 탐지를 위해 Random Forest, Decision Tree, Multi-Layer Perceptron, KNN 알고리즘을 사용하여 비교 분석하였고 최적의 알고리즘을 도출하였다. 이 결과를 토대로 Syn Flooding 공격 탐지 정책을 위한 기법으로 효과적인 활용이 가능할 것이다.
현재까지는 스마트폰에 저장된 사용자의 개인정보를 유출시키고, 유출된 개인정보를 악용하기 위한 악성 애플리케이션을 탐지하고, 이러한 악성 애플리케이션으로부터 사용자의 데이터를 보호하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 하지만, 최근에는 스마트폰을 공격 대상이 아닌 DDoS와 같은 2차적인 공격을 수행하기 위한 새로운 공격 도구로 사용하기 위한 악성 애플리케이션이 유포되고 있다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 로깅 시스템을 이용하여 단말기 내부에 설치된 DDoS 공격 애플리케이션을 탐지하는 기법에 대하여 제안한다.
Denial of Service (DoS) attack is to interfere the normal user from using the information technology services. With a rapid technology improvements in computer and internet environment, small sized DoS attacks targeted to server or network infrastructure have been disabled. Thus, Distributed Denial of Service (DDoS) attacks that utilizes from tens to several thousands of distributed computers as zombie PC appear to have as one of the most challenging threat. In this paper, we categorize the DDoS attacks and classify existing countermeasures based on where and when they prevent, detect, and respond to the DDoS attacks. Then we propose a comprehensive defense mechanism against DDoS attacks in Control System to detect attacks efficiently.
서버의 응용계층에 대한 DDoS 공격은 매우 적은 량의 패킷으로 효과적인 공격이 가능하며, 공격 트래픽이 정상 트래픽과 유사하여 탐지가 매우 어렵다. 하지만 HTTP 응용계층 공격 트래픽에는 사용자 의도에 의한 특성이 있음을 찾았다. 정상 사용자와 DDoS 공격자는 동일하게 TCP 계층에서 세션을 맺는다. 이후 최소 한번의 HTTP Get 요구 패킷을 발생한다. 정상적인 HTTP 요구는 서버의 응답을 기다리지만 공격자는 Get 요청 직후 세션을 종료한다. 이러한 행위는 사용자 의도에 의한 차이로 해석할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차이를 기반으로 응용계층 분산서비스 거부 공격 탐지 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 정상 네트워크와 봇 기반 분산서비스거부 공격 툴에서 발생한 트래픽으로 실험되었으며, 거의 오탐 없이 HTTP-Get 공격을 탐지함을 보여 주였다.
최근 국가기관, 언론사, 금융권 등에 대하여 분산 서비스 거부(Distributed Denial of Service, DDoS) 공격, 악성코드 유포 등 무차별 사이버테러가 발생하고 있다. DDoS 공격은 네트워크 계층에서의 대역폭 소모를 주된 공격 방법으로 정상적인 사용자와 크게 다르지 않는 패킷을 이용하여 공격을 하기 때문에 탐지 및 대응이 어렵다. 이러한 인터넷 비정상적인 트래픽이 증가하여 네트워크의 안전성 및 신뢰성을 위협하고 있어 비정상 트래픽에 대한 발생 징후를 사전에 탐지하여 대응할 수 있는 방안의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 비정상 트래픽 탐지 기법에 대한 현황 및 문제점을 분석하고, 예측방법인 추세 모형, 지수평활법, 웨이브렛 분석 방법 등을 비교 분석하여 인터넷 트래픽의 특성을 실시간으로 분석 및 예측이 가능한 가장 적합한 예측 모형을 이용한 탐지 방법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 인터넷 보급으로 우리 생활 속에 급성장하여 널리 이용되고 있는 대형 포털 및 소셜 네트워크서비스를 공격하여 개인 고객의 데이터베이스를 가로채고 웹사이트의 정상적인 서비스를 방해하는 DDoS(Distribute Denial of Service Attack) 분산 서비스 공격에 대해 알아보고자 한다. 공격 유형중에 TCP SYN Flooding 공격은 많은 트래픽을 유발시키지 않으면서도 공격 형태가 정상적인 트랜잭션의 형태를 가지고 있으므로 공격에 대한 탐지가 쉽지 않다. 이에 대해 본 논문에서는 기존의 탐지방법은 False Alarm을 유발할 가능성을 많이 가지고 있으므로 이를 보다 정확하게 탐지하기 위한 방안을 모색하고 제안하고자 하며, Backscatter 현상을 탐지하여 TCP SYN Flooding 공격을 감지하는 알고리즘을 제안하고자 한다.
침입 탐지 시스템에 의해서 DDoS와 같은 공격을 탐지되며 조기에 차단할 수 있다. 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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