본 연구에서는 DDoS/DRDoS 공격과 같이 Zombie 및 Reflector 기반의 네트워크 기반 해킹 공격에 대해 스푸핑된 공격 패킷의 근원지 IP를 역추적 할 수 있는 시뮬레이터를 설계/구현하였다. 현재까지 제시된 IP 역추적 기법에 대한 분석을 수행하여 각 기법의 장단점을 파악하고 특히 근래에 많은 피해를 주고 있는 Reflector 기반의 DRDoS 공격에 대한 역추적 시뮬레이션을 수행하였다. NS-2 기반의 패킷 IP 역추적 모듈 개발 구조를 제시하였고 이를 설계/구현하였으며 직접 DRDoS 공격 트래픽에 대한 역추적 과정을 수행하였다. 제시한 기법에 대한 시뮬레이션 결과 DRDoS 공격에 효율적으로 대응하였으며 개선된 역추적 성능을 제공하였다.
본 연구에서는 DRDoS 공격에 대한 효과적인 네트워크 기반 대응책을 수립하는데 필요한 기초 자료를 제공하고자, DRDoS의 네트워크 기반 특징을 식별하고 이에 대한 확률 및 통계 기법을 적용한 새로운 'DRDoS 공격 다단계 탐지기법'을 제안하고자 한다. 제안된 기법은 DRDoS의 특징인 반사 서버의 증폭에 의한 네트워크 대역폭에서 무제한 경쟁으로 정상적인 트래픽이 무분별하게 차단될 수 있는 한계를 제거하고자 'Server to Server' 및 이에 대한 'Outbound 세션 증적' 여부를 비교하여 정확한 DRDoS 식별 및 탐지가 가능하고 이에 대한 트래픽에 대해서만 통계 및 확률적 임계값을 적용하기에, 네트워크 기반 정보보호 제품은 이를 활용하여 완벽하게 DRDoS 공격 프레임을 제거가 가능하다. 시험을 통해 제안한 기법이 DRDoS 공격에 대한 식별 및 탐지 정확성을 높이고 희생자 서버의 서비스 가용성을 확보함을 확인하였다. 따라서 본 연구결과는 DRDoS 공격 식별 및 대응에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
U-Healthcare는 언제, 어디서나 환자의 건강을 검사하고 관리하며 유지할 수 있도록 하는 의료와 IT가 융합된 서비스이다. U-Healthcare 서비스에서 이루어지는 통신은 검진한 분석 결과나 긴급 데이터를 무선 통신방식을 이용하여 병원 서버에 전송하는 방식이 활용되고 있다. 이 때 악의적인 접근을 수행하는 자(공격자)가 U-Healthcare기기나 BS(Base Station)에 DRDoS(Distributed Reflection DoS)공격을 하면 위급한 환자의 상황 정보가 병원 서버까지 전송되지 않는 다양한 피해가 예상된다. 이를 대응하기 위해 DRDoS 공격 시나리오와 DRDoS에 대한 대응방안을 제안하고 대량의 패킷을 처리할 수 있는 빅데이터와 융합한다. 공격자가 U-Healthcare 기기나 BS(Base Station)를 공격 시 DB와 연동하여 일치하면 공격을 막는다. 본 논문은 원격의료 서비스인 U-Healthcare기기나 BS에서 나타날 수 있는 공격방법을 분석하고, 빅데이터를 활용하여 보안 위협에서의 대응방안을 제안한다.
DRDoS(Distributed Reflective Denial of Service)공격은 정상적인 동작을 하는 반사서버를 통해 이루어지며 공격을 위해 숙주를 필요로 하는 DDoS(Distributed Denial of Service) 에 비하여 훨씬 치명적이다. 유입되는 공격 패킷이 정상적 활동을 하는 반사서버로부터 오기 때문에 전통적인 방식인 소스패킷 분석법으로 DRDoS를 탐지하거나 막는 것은 매우 어렵다. 더욱이 최근에 관심이 대두되는 SCTP(Stream Control Transmission Protocol)의 멀티호밍(multihoming)같은 개선된 기능을 가진 전송프로토콜을 사용하여 공격하면 이에 대한 대처는 더욱 힘들게 되고 공격의 효과는 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 DRDoS가 상태기반 프로토콜의 특징을 활용하는데 착안하여 이에 대응하는 상태기반 탐지방법을 제안하였다. 제안된 방식은 상태기반 파이어 월과 연동하고 전송프로토콜에 따라 구성된 규칙테이블을 통하여 DRDoS공격을 탐지하고 공격에 대한 방어를 수행한다. 규칙테이블은 단순한 구조로 쉽게 갱신이 가능하며 특정한 프로토콜에 대한 제한을 받지 않고 모든 종류의 상태 기반프로토콜의 DRDoS공격에도 대응할 수 있다. 실험을 통하여 공격대상이 알지 못하는 SCTP 같은 차세대 전송프로토콜을 활용한 공격에 대해서도 SCTP의 DRDoS 공격패킷을 잘 탐지하였으며 제안한 방어방식을 통하여 공격패킷의 수를 급격히 감소시키는 것을 확인하였다.
정보통신기술의 발전에 따라 DDoS와 DRDoS은 지속적으로 보안상 이슈가 되고, 고도화된 기법으로 점차 발전하고 있다. 최근에는 정상 서버의 프로토콜을 이용하여 반사 서버로 악용하는 DRDoS 기법으로 IT 기업들을 위협하고 있다. 반사 트래픽은 정상적인 서버에서 발생되는 트래픽으로 보안장비에서 판별하기가 어렵고 실제 사례에서도 최대 Tbps 까지 증폭되었다. 본 논문에서는 DRDoS 공격에서 사용되는 DNS증폭과 Memcached증폭을 비교 분석한 뒤 공격의 효과를 감소시킬 수 있는 대응방안을 제안한다. 반사 트래픽으로 사용되는 프로토콜은 TCP와 UDP, 그리고 NTP, DNS, Memcached등이 존재한다. 반사 트래픽으로 이용되는 프로토콜 중에서 반사 트래픽의 응답크기가 높은 DNS 프로토콜과 Memcached 프로토콜을 비교분석결과, Memcached 프로토콜은 DNS 프로토콜보다 ±21% 증폭된다. 대응방안은 Memcached 프로토콜의 메모리 초기화 명령어를 사용하여 공격의 효과를 감소시킬 수 있다. 향후 연구에서는 보안에 취약한 다양한 서버들을 보안 네트워크를 통해 공유하여 원천적 차단효과를 전망할 수 있다.
최근 지능화된 DDoS 공격 추세를 반영하여 DRDoS 및 HTTP GET flooding 공격을 네트워크 내 탐지 포인터에서 검출할 수 있는 방법을 살펴본다. DRDoS 공격은 해커들이 스푸핑 된 IP 주소를 사용하기 때문에 기본적으로 은닉형 공격자로 판단할 수 있다. HTTP GET flooding 공격은 해커의 제어 하에 실제적으로 IP 주소를 위장하여 공격을 시도하는 좀비 PC를 검출하는 것도 중요하지만 좀비 PC를 제어하는 C&C 서버로의 통신 채널을 탐지 및 차단하는 것과 C&C 서버에 접근하는 해커를 추적하는 것이 더 원론적인 방어전략이 될 수 있으며 관련 은닉형 DDoS 공격에 대한 국내외 기술개발 동향 및 대응 기술 추세에 대해서 살펴본다.
현재 인터넷에서 사용중인 라우팅 프로토콜 중 대표적인 프로토콜인 기존의 BGP 프로토콜의 보안을 강화하는 연구들의 비교를 통해 BGP 프로토콜에 문제점으로 부각되고 있는 AS-Path, IP Fake, DRDoS 등의 BGP 프로토콜을 사용할 때 반드시 필요한 정보이지만 악의적인 공격 또는 잘못된 설정으로 인해 전세계 인터넷 망을 동작하지 못하게 할 수 있는 위협적인 사항에 대한 보안성에 대해 분석한다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4599-4617
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2018
Abusing the Simple Server Discovery Protocol (SSDP) can induce an SSDP attack (including SSDP DoS, DDoS, DRDoS) posing a significant threat to UPnP devices. Rapid and extensive developments in computer technology, especially in regards to IoT, have made Upnp devices an indispensable part of our daily lives - but also render them susceptible to a variety of SSDP attacks without suitable countermeasures. This paper proposes the Two-dimensional table scheme, which provides high security at a reasonable computational cost. The feasibility and effectiveness of the proposed scheme are also validated by comparison against four other schemes (Stateless connections, Failing-together, Cookie, and Client puzzle).
본 논문은 다수의 사물인터넷 단말에서 보편적으로 수집할 수 있는 시스템 및 네트워크 메트릭을 학습하여 각 사물의 경험데이터를 기반으로 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격을 탐지하는 침입 탐지 모델을 제안한다. 먼저, 공격 시나리오 유형별로 각 사물에서 37종의 시스템 및 네트워크 메트릭을 수집하고, 이를 6개 유형의 머신러닝 모델을 기반으로 학습하여 사물인터넷 공격 탐지 및 분류에 가장 효과적인 모델 및 메트릭을 분석한다. 본 논문의 실험을 통해, 랜덤 포레스트 모델이 96% 이상의 정확도로 가장 높은 공격 탐지 및 분류 성능을 보이는 것을 확인하였고, 그 다음으로는 K-최근접 이웃 모델과 결정트리 모델의 성능이 우수한 것을 확인하였다. 37종의 메트릭 중에는 모든 공격 시나리오에서 공격의 특징을 가장 잘 반영하는 CPU, 메모리, 네트워크 메트릭 5종을 발견하였으며 큰 사이즈의 패킷보다는 빠른 전송속도를 갖는 패킷이 사물인터넷 네트워크에서 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격 특징을 더욱 명확히 나타내는 것을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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