• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.594-600
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• 2010

인터넷 망에서의 서비스 거부 공격에 대해서는 많은 연구가 진행 중이지만 음성망에서는 그 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 위의 문제점을 해결하기 위해 IP 데이터망을 사용하는 음성망을 대상으로 한 DDoS 공격 트래픽 탐지 알고리즘인 확장된 TRW 알고리즘을 설계하고 평가하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 기존 DDoS 공격을 인터넷 망에서 탐지하는 TRW 알고리즘을 분석하고, 이를 음성망에 적용하기 위해 연결 과정과 연결 종료 과정을 설계하며, 이를 카운트하는 확률 함수를 정의하였다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 임계치를 설정하고, NS-2 시뮬레이터를 이용하였다. 공격 트래픽 종류에 따른 탐지율을 측정하였으며, 공격 패킷의 공격속도에 따른 탐지 시간을 측정하였다. 평가 결과 0.1초당 1개의 INVITE 공격 패킷을 송신하였을 때 이를 탐지하기 위한 시간으로 4.3초가 소요되었고, 각기 다른 15,000개의 공격 패킷을 송신하였을 때 13,453개를 공격으로 판단하였기 때문에 전체 공격에 대한 탐지율로 89.6%의 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2555-2562
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• 2009

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.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.423-429
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• 2014

DDoS 공격은 DoS 공격의 업그레이드 된 공격방법으로 수많은 DoS 공격이 한 사람의 공격자에 의해 동시에 일어나게 하는 것이다. 초기에는 공격자가 공격 대상을 마비시킬 정도로 수많은 공격 PC를 소유할 수 없기 때문에 이론적인 공격기법이 불과 몇 년 사이에 IT환경이 빠른 속도로 성장하고 악성코드를 이용하여 많은 사용자의 개인 PC를 Botnet화 할 수 있는 방법 등이 발견되면서 사용자들에게 엄청난 손실을 가져올 수 있는 최악의 공격기법이 되었다. 또한 DDoS 공격은 공격의 원인을 찾는 발생지를 찾기 힘들기 때문에 그에 대한 이후 처리에도 문제가 사회적으로 파장이 심각하여 본 연구에서는 DDoS 공격에 대한 분석과 대응책을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.39-52
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• 2011

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.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.374-386
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• 2022

Nowadays, research in deep learning leveraged automated computing and networking paradigm evidenced rapid contributions in terms of Software Defined Networking (SDN) and its diverse security applications while handling cybercrimes. SDN plays a vital role in sniffing information related to network usage in large-scale data centers that simultaneously support an improved algorithm design for automated detection of network intrusions. Despite its security protocols, SDN is considered contradictory towards DDoS attacks (Distributed Denial of Service). Several research studies developed machine learning-based network intrusion detection systems addressing detection and mitigation of DDoS attacks in SDN-based networks due to dynamic changes in various features and behavioral patterns. Addressing this problem, this research study focuses on effectively designing a multistage hybrid and intelligent deep learning classifier based on modified deep forest classification to detect DDoS attacks in SDN networks. Experimental results depict that the performance accuracy of the proposed classifier is improved when evaluated with standard parameters.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권3호
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• pp.127-134
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• 2011

악성 봇넷은 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격이나 각종 스팸 메시지 발송, 개인 정보 탈취, 클릭 사기 등 많은 악성 행위에 이용되고 있다. 이를 방지하기 위해 많은 연구가 선행되었지만 악성 봇넷 또한 진화하여 탐지 시스템을 회피하고 있다. 특히 최근에는 어플리케이션 계층의 취약성을 공략한 HTTP GET 공격이 주로 사용되고 있다. 한국전자통신연구원에서 개발한 ALADDIN 시스템의 ALAB(Application Layer Attack detection Block)는 서비스 거부 공격 HTTP GET, Incomplete GET Request flooding 공격을 탐지하는 알고리즘이 적용된 탐지 시스템이다. 본 논문에서는 ALAB 탐지 알고리즘의 Incomplete GET 탐지 알고리즘을 확장하고 장기간 조사한 정상적인 패킷 및 공격 패킷들의 분석을 통해 최적 threshold를 도출하여 ALAB 알고리즘의 유효성을 검증한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.73-79
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• 2023

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.55-66
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• 2009

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권4호
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• pp.2149-2170
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• 2017

Application-layer Distributed Denial-of-Service (DDoS) attack is one of the leading security problems in the Internet. In recent years, the attack strategies of application-layer DDoS have rapidly developed. This paper introduces a new attack strategy named Path Vulnerabilities-Based (PVB) attack. In this attack strategy, an attacker first analyzes the contents of web pages and subsequently measures the actual response time of each webpage to build a web-resource-weighted-directed graph. The attacker uses a Top M Longest Path algorithm to find M DDoS vulnerable paths that consume considerable resources when sequentially accessing the pages following any of those paths. A detection mechanism for such attack is also proposed and discussed. A finite-state machine is used to model the dynamical processes for the state of the user's session and monitor the PVB attacks. Numerical results based on real-traffic simulations reveal the efficiency of the attack strategy and the detection mechanism.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권1호
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• pp.13-20
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• 2009

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.