본 논문에서는 새로운 DDOS(Distributed Denial Of Service) 공격 형태와 이를 방어하기 위한 메카니즘을 제안한다. 현재까지의 DDOS는 최종 공격 목표가 특정 호스트이지만, 진보된 공격 형태로 특정 라우터가 공격의 대상이 될 수 있다. 이러한 공격은 특정 라우터의 관리하에 있는 다수의 호스트를 공격 대상으로 하는 것으로 특정 호스트가 서비스 불가능 상태가 되는 것 이상으로 피해는 심각하다고 할 수 있다. 라우터의 생존성 개념을 적용하여 DDOS 공격 하에서도 라우터가 서비스 불능 상태가 되지 않도록 라우터가 능동적으로 링크의 대역폭을 조절하여 트래픽의 양을 조절할 수 있도록 한다.
DoS/DDoS 공격과 웜 공격으로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 그 특성상 사전 차단이 어렵기 때문에 빠르고 정확한 탐지는 공격 탐지 시스템이 갖추어야 할 필수요건이다. 기존의 SNMP MIB 기반 트래픽 폭주공격 탐지 방법은 1 분 이상의 탐지 시간을 요구하였다. 본 논문은 SNMP MIB 객체의 상관 관계를 이용한 빠른 트래픽 폭주 공격 탐지 알고리즘을 제안한다. 또한 빠른 탐지 시간으로 발생되는 시스템의 부하와 탐지 트래픽을 최소화하는 방안도 함께 제시한다. 공격 탐지 방법은 3 단계로 구성되는데, 1 단계에서는 MIB 정보의 갱신주기를 바탕으로 탐지 시점을 결정하고, 2 단계에서는 MIB 정보간의 상관 관계를 이용하여 공격의 징후를 판단하고, 3 단계에서는 프로토콜 별 상세 분석을 통하여 공격 탐지뿐만 아니라 공격 유형까지 판단한다. 따라서 빠르고 정확하게 공격을 탐지할 수 있고, 공격 유형을 분류해 낼 수 있어 신속한 대처가 가능해 질 수있다.
서비스거부 공격 또는 분산서비스거부 공격과 같이 단시간 동안 대량의 비정상 트래픽이 발생하였을 경우, 이에 대응하기 위한 기법들에 대해 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 비정상 트래픽에 대응하기 위한 대표적인 기법들인 공격차단 기법과 공격경감 기법을 이론적으로 비교한 내용을 보이고자 한다. 공격차단 기법은 일반적으로 필터링 규칙을 기반으로 특정 네트워크로 유입된 네트워크 트래픽에 대해 통과 또는 차단을 실시하는 기법을 의미한다. 그리고 공격경감 기법은 트래픽 전송경로 상에 존재하는 라우터에서 각 라우터들이 가지고 있는 비정상 트래픽 정보를 기반으로 해당 트래픽에 대해 필터링 작업을 실시하거나, 목적지 네트워크의 게이트웨이 상에서 유입된 트래픽의 서비스품질을 제어하는 방법으로 비정상 트래픽에 대해 대응 작업을 실시하는 기법을 의미한다. 비교 기준으로는 공격탐지루틴이 동작한 후, 통과하는 정상 트래픽과 오탐지 트래픽 비율로 하며, 공격경감 기법에 사용할 수 있는 구체적인 트래픽 대역폭 비율을 추가로 보이도록 한다.
Network virtualization technologies have played efficient roles in deploying cloud, Internet of Things (IoT), big data, and 5G network. We have conducted a survey on network virtualization technologies, such as software-defined networking (SDN), network functions virtualization (NFV), and network virtualization overlay (NVO). For each of technologies, we have explained the comprehensive architectures, applied technologies, and the advantages and disadvantages. Furthermore, this paper has provided a summarized view of the latest research works on challenges and solutions of security issues mainly focused on DDoS attack and encryption.
초고속 인터넷 망등의 국내 인터넷의 저변확대로 인해 전자상거래, 인터넷뱅킹, 전자정부, 이메일등 의 많은 서비스와 다양한 정보의 보고로서 인터넷이 사용되고 있다. 근래에는 가상생환환경의 제공과 멀티미디어 서비스를 제공하고자 새로운 미래형 네트워크인 NGN(Next Gener-ation Network)로서 발전하고 있다. 인터넷은 원격지에서도 원하는 정보를 취득할 수 있는 장점이 있는데, 반대 급부로서 상대방의 정보를 허가없이 몰래 추출, 변조하거나 서비스를 제공하는 경쟁사의 서버를 다운시키는 등의 공격이 증대되고 있다. 2000년부터 님다(Nimda) 바이러스, 코드레드(Code Red) 바이러스, 분산서비스 거부 공격(DDoS : Distributed Denial of Service)이 인터넷 전반에 걸쳐 수행되어 네트워크의 사용을 불편하게 하며, 내부 네트워크 트래픽의 비정상적인 증가를 수반했다. 이러한 대역폭 고갈 침해공격에 대하여 네트워크의 유입점에 위치하는 게이트웨이 시스템에 기가비트 이더넷 인터페이스를 갖는 보안네트워크 카드에 재구성 가능한 하드웨어 기능을 제공 가능한 FPGA (Field Programmable Gate Arrart)상에 대역폭 재어기능인 폴리싱(Policing)을 구현한다.
인터넷 서비스의 질을 떨어뜨리고 온라인 범죄를 유발시키는 네트워크 공격들은 오늘날 현대 사회에서 해결해야 될 문제 중 하나이다. 이러한 문제 해결을 위해 시그니처 IDS(Intrusion Detection System)라는 침입 탐지 시스템이 개발되었지만 이들은 기존에 알려진 유형의 공격만 탐지해 낸다. 결과적으로 알려지지 않은 공격들에 대해서는 탐지하지 못하기 때문에 네트워크 공격 탐지를 위한 근본적인 해결책이라 할 수 없다. 본 논문에서는 시그니처 IDS의 단점을 보완하고자 K-평균 알고리즘 기반의 네트워크 유해트래픽 탐지 방법을 제안한다.
DDoS 공격과 APT 공격은 좀비 컴퓨터들로 정해진 시간에 동시에 공격을 가하여 사회적 혼란을 유발하였다. 이러한 공격에는 공격자의 명령을 수행하는 많은 좀비 컴퓨터들이 필요하며 좀비 컴퓨터에는 안티바이러스 제품의 탐지를 우회하는 알려지지 않은 악성코드가 실행되어야한다. 그동안 시그니처로 탐지하던 안티바이러스 제품을 벗어나 알려지지 않은 악성코드 탐지에 많은 방법들이 제안되어 왔다. 본 논문은 디지털 포렌식 기법을 활용하여 알려지지 않은 악성코드 탐지 방법을 제시하고 정상 파일과 악성코드의 다양한 샘플들을 대상으로 수행한 실험 결과에 대하여 기술한다.
본 논문은 CPN(Colored Petri Nets)을 이용한 Honypot 모델의 설계 및 구현에 관한 것이다. 제안된 Honeypot 모델은 해커의 침입을 능동적으로 유도하고 침입을 탐지 및 행동패턴의 파악을 위해 보안커널 모듈과 유도된 해커의 활동을 위한 가상 모듈로 구성되어 있으며, CPN을 이용한 모델과 기존의 Denning 모델 및 Shieh 모델과 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안된 CPN을 이용한 Honeypot 모델은 침입패턴의 특성에 대한 분류가 가능하고, 침입패턴의 모델링과 패턴매칭 과정의 모델링이 가능하며. 다중 호스트를 통한 DDoS 공격의 탐지가 가능하고, 마지막으로 침입패턴의 분석을 위한 학습모델의 기반 제공이 가능하다.
현재 DDoS 공격을 근본적으로 차단하여 시스템과 네트워크 자원을 보호하기 위하여 패킷마킹을 이용한 해킹경로 역추적기법들이 연구되고 있다. 기존의 확률적 패킷마킹 역추적 기법은 마킹필드로 IP 식별자필드에 마킹함으로 ICMP의 사용이 불가능하고 경로정보의 암호화와 마크의 크기를 줄이기 위한 hash 함수의 사용으로 암호화된 원래정보의 복원이 불가능하다. 또한 XOR 연산에 의한 결과값의 중복으로 인한 역추적의 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 라우터 ID를 이용하여 패킷에 마킹하고 마킹된 정보를 추출하여 공격자의 근원지를 정확하고 효율적으로 역추적할 수 있는 알고리즘을 제안하고 구현하였다.
현재 우리사회는 네트워크를 통하여 실시간으로 교류되는 다양한 정보 환경에 노출되어 있다. 특히 정부의 의료정책은 대국민의료서비스 질을 향상시키기 위해 원격진료의 시행을 서두르고 있다. 이러한 원격진료의 시행은 향후 지역에 상관없이 맞춤형 환자 진료를 위한 빅 데이터 기반의 진료 정보 구축도 함께 요구하고 있다. 본 논문은 빅 데이터 기반의 권역별 의료클러스터 구축과 이에 대한 서비스 가용성을 해치는 공격이 발생할 경우 해당 공격을 탐지하고 적절한 대응이 가능한 방어 및 보안 협력모델을 제안하고 있다. 이를 위하여 동일 병원정보시스템으로 전국에 고루 분포된 지방의료원을 권역별 가상 의료클러스터 본부로 하는 네트워크 구성을 제안하였다. 아울러 의료클러스터에 발생할 수 있는 IP Spoofing 공격과 이에 따른 DDoS 공격에 실시간으로 대응 가능한 상호협력 보안 모델을 설계하여 단일 체계, 단일 보안정책이 가지는 한계성도 극복할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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