분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack, Distributed Denial of Service Attack) 수법의 진화는 탐지 과정에서의 어려움을 가중시켰다. 기존 피해자측 탐지 방식의 한계로 인해 발생하는 문제를 극복하기 위한 솔루션 중 하나가 소스측 탐지 기법이었다. 그러나 네트워크 트래픽의 불규칙성으로 인한 성능 저하 문제가 존재하였다. 이 문제를 해결하기 위해 인공지능을 기반으로 한 여러 노드 간의 협업 네트워크를 활용하여 공격을 탐지하려는 연구가 진행되었다. 기존의 방법들은 특히 높은 버스트(Burstness)와 지터(Jitter)의 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 도입한 협업형 소스측 DDoS 공격 탐지 기법을 제시한다. 제안하는 방식은 여러 소스에서의 탐지 결과를 집계하여 각 지역에 가중치를 할당하며, 이를 통해 전반적인 공격 및 특정 소수 지역에서의 공격을 효과적으로 탐지할 수 있다. 특히, 비선형적인 트래픽 데이터셋에서 약 6% 수치의 낮은 가양성(False Positive)과 최대 4.3% 수치가 향상된 높은 탐지율을 보이며, 기존 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였던 방법들에 비해 소수 지역의 공격 탐지 문제에 대한 개선도 확인할 수 있다.
최근 All-IP 네트워크 환경이 구축되면서 다양한 형태의 트래픽이 송수신되고 있으며, 이와 더불어 다양한 형태의 공격이 급증하고 있어 이에 대한 능동적 대응 방안이 제시되어야 한다. 기존 연구로는 SPIE 시스템 기반 해시 함수와 Bloom filter 방식을 적용한 라우터 중심 패킷 경로 역추적 기법이 제시되었으나, DDoS 공격이 발생 시 이를 능동적으로 차단하면서 공격 근원지를 역추적하기에는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 SPIE 및 Sinkhole 기반 라우터 기법의 장단점에 대한 분석을 통해 두 방식의 장점을 결합하여 All-IP 네트워크 환경에 적합한 IP 역추적 방식을 설계하고 이를 구현하였다. 본 연구에서 제시한 기법은 기존의 Sinkhole 방식과 유사하게 공격 패킷에 대한 수집/모니터링 기능을 제공하면서도 역추적 패킷 Manager 시스템을 기반으로 공격 패킷에 대한 판단 및 수집/제어 할 수 있어 성능 향상과 함께 DDoS 공격에 대한 능동적 대응이 가능하였다.
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.
본 논문에서는 DDoS 탐지를 위해 기존의 이중 방화벽에 다중 필터링 방법을 적용한다. 1차 방화벽에서는 외부에서 유입되는 패킷 경로를 분석하여 R-PA(Router Path Anlaysis) 패킷 필터링 알고리즘과 엄격한 홉 카운터 필터링을 적용한다. 2차 방화벽에서는 1차 방화벽을 거쳐서 온 패킷의 데이터를 검사하여 정상적인 패킷과 비정상적인 패킷을 구분하고, 패킷 트래픽이 사용자에게 할당 된 임계치를 초과하는지를 검사하여 DDoS 공격을 차단한다.
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.
인터넷을 통한 보안 위협 중 대표적 방법으로는 분산 서비스 거부 공격(DDoS)이 있다. DDoS은 해킹 공격자가 공격 근원지 IP 주소를 스푸핑하여 공격목표로 하는 시스템의 가용자원을 고갈시키거나 과도한 부하를 유발시켜 서비스를 중단시킨다. 이에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 공격 패킷이 네트워크 상에서 전달된 경로를 재구성하는 기법이다. 본 연구에서는 기존의 역추적 기술인 패킷 마킹 기법에서 DDoS 공격에 대한 판별 과정 없이 임의의 패킷에 대해 역추적 정보를 생성 즉 DDoS 공격에 능동적으로 대응하고 있지 못하는 단점에 착안하여 DDoS 공격 패킷에 대해 개선된 패킷 마킹 기법을 제시하고, 또한 TTL을 통하여 스푸핑 된 IP 근원지를 효율적으로 역추적하는 방안을 제시하였으며, 실험 결과 네트워크 부하를 줄이면서도 역추적 성능을 향상시킬 수 있었다.
DoS/DDoS공격과 웜 공격으로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 그 특성상 사전 차단이 어렵기 때문에 정확하고 빠른 탐지에 의한 대처는 공격 탐지 시스템이 갖추어야 할 필수요건이다. 본 논문에서는 SNMP MIB의 다양한 상관관계 분석을 통해 빠르고 정확한 탐지 알고리즘을 제안하고, 이를 적용한 실시간 탐지 시스템을 구현하였다. 공격 탐지 방법은 SNMP MIB의 갱신 주기를 이용하여 공격 탐지 시점을 결정하는 단계와 수신된 패킷의 상위 계층 전달률, 수신된 패킷에 대한 응답률, 그리고 폐기된 패킷 개수와 같은MIB 정보간의 상관 관계를 이용하여 공격의 징후를 판단하는 단계, 프로토콜 별 상세 분석을 통하여 공격 유무 탐지 및 공격 유형 분류를 수행하는 단계로 구성된다. 제안한 탐지 방법은 빠른 탐지로 발생되는 시스템 부하와 관리를 위한 소비 트래픽의 증가 문제를 효율적으로 해결하여 다수의 탐지 대상 시스템의 관리가 가능하며, 빠르고 정확하게 공격의 유무를 탐지하고 공격 유형을 분류해 낼 수 있어 공격에 대한 신속한 대처가 가능해 질 수 있다.
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.
최근의 트래픽 폭주 공격은 웡의 확산성과 공격 방법의 발달로 인하여 공격 전개시간이 단축되었다. 하지만 기존의 트래픽 분석 방법에서는 최근의 트래픽 폭주 공격의 빠른 진행을 탐지하기에는 시간의 제약점이 있다. 본 논문에서는 이러한 취약점을 보완하기 위해 트래픽을 수집하고 분석하는데 있어 시간을 향상시킨 트래픽 수집 및 분석 알고리즘을 제안하고 구현하였다.
오늘날의 기업은 업무의 신속성을 위하여 인터넷과 인트라넷 등 네트워크를 기반으로 하는 정보운영 방법을 채택하여 사용하고 있다. 그러므로 이와 관련한 기업 내 중요 정보 자산의 보호와 업무의 연속성 보장은 기업의 신뢰도와 직결되어 있다고 할 수 있다. 본 논문은 오늘날 심각하게 대두되고 있는 DDoS 공격으로 인한 업무의 단절 문제를 큐잉 모델을 이용하여 인가된 사용자들에게 연결의 연속성을 보장한다. 이를 위하여 웜/바이러스에 의한 DDoS 공격이 발생하였을 때 관련 트래픽 정보와 패킷 분석을 통하여 과부하 트래픽을 개선하는 과정을 큐잉 모델에 반영하였다. 그리고 실험을 통하여 일반적인 네트워크 장비에 대하여 트래픽의 부하 개선에 대하여 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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