• 제목/요약/키워드: Denial of Service

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DDoS 공격 완화를 위한 새로운 분산 SDN 프레임워크 (New Distributed SDN Framework for Mitigating DDoS Attacks)

  • Alshehhi, Ahmed;Yeun, Chan Yeob;Damiani, Ernesto
    • 전기학회논문지
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    • 제66권12호
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    • pp.1913-1920
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    • 2017
  • Software Defined Networking creates totally new concept of networking and its applications which is based on separating the application and control layer from the networking infrastructure as a result it yields new opportunities in improving the network security and making it more automated in robust way, one of these applications is Denial of Service attack mitigation but due to the dynamic nature of Denial of Service attack it would require dynamic response which can mitigate the attack with the minimum false positive. In this paper we will propose a new mitigation Framework for DDoS attacks using Software Defined Networking technology to protect online services e.g. websites, DNS and email services against DoS and DDoS attacks.

위치 추적과 서비스 거부 공격에 강한 RFID 인증 프로토콜 (RFID Authentication Protocol with Strong Resistance against Traceability and Denial of Service attack)

  • 강전일;양대헌
    • 정보보호학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.71-82
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    • 2005
  • RFID 시스템에는 많은 인증 프로토콜이 존재함에도 불구하고, 오로지 몇몇 프로토콜만이 위치 추적에 대한 안전성을 보장해준다. 태그의 하드웨어적 제한 사항으로 인하여 이러한 프로토콜은 서비스 거부 공격을 포함하는 많은 보안위협으로부터 안전하지 못하다. 이 논문에서는 위치 추적에 대한 문제를 설명하고 RFID 인증 프로토콜들의 취약점을 보인다. 그리고 위치 추적과 위장 공격, 서비스 거부 공격 등에 대하여 강한 인증 프로토콜을 제시한다.

An Attack-based Filtering Scheme for Slow Rate Denial-of-Service Attack Detection in Cloud Environment

  • Gutierrez, Janitza Nicole Punto;Lee, Kilhung
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제7권2호
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    • pp.125-136
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    • 2020
  • Nowadays, cloud computing is becoming more popular among companies. However, the characteristics of cloud computing such as a virtualized environment, constantly changing, possible to modify easily and multi-tenancy with a distributed nature, it is difficult to perform attack detection with traditional tools. This work proposes a solution which aims to collect traffic packets data by using Flume and filter them with Spark Streaming so it is possible to only consider suspicious data related to HTTP Slow Rate Denial-of-Service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for analysis with the FP-Growth algorithm. With the proposed system, we also aim to address the difficulties in attack detection in cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and enabling an almost real-time attack detection.

High Rate Denial-of-Service Attack Detection System for Cloud Environment Using Flume and Spark

  • Gutierrez, Janitza Punto;Lee, Kilhung
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제17권4호
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    • pp.675-689
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    • 2021
  • Nowadays, cloud computing is being adopted for more organizations. However, since cloud computing has a virtualized, volatile, scalable and multi-tenancy distributed nature, it is challenging task to perform attack detection in the cloud following conventional processes. This work proposes a solution which aims to collect web server logs by using Flume and filter them through Spark Streaming in order to only consider suspicious data or data related to denial-of-service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for posterior analysis with the frequent pattern (FP)-Growth algorithm. With the proposed system, we can address some of the difficulties in security for cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and consequently enabling an almost real-time attack detection.

A SYN flooding attack detection approach with hierarchical policies based on self-information

  • Sun, Jia-Rong;Huang, Chin-Tser;Hwang, Min-Shiang
    • ETRI Journal
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    • 제44권2호
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    • pp.346-354
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    • 2022
  • The SYN flooding attack is widely used in cyber attacks because it paralyzes the network by causing the system and bandwidth resources to be exhausted. This paper proposed a self-information approach for detecting the SYN flooding attack and provided a detection algorithm with a hierarchical policy on a detection time domain. Compared with other detection methods of entropy measurement, the proposed approach is more efficient in detecting the SYN flooding attack, providing low misjudgment, hierarchical detection policy, and low time complexity. Furthermore, we proposed a detection algorithm with limiting system resources. Thus, the time complexity of our approach is only (log n) with lower time complexity and misjudgment rate than other approaches. Therefore, the approach can detect the denial-of-service/distributed denial-of-service attacks and prevent SYN flooding attacks.

센서 네트워크에서의 서비스 거부(Denial of Service) 공격 유형에 관한 연구 (A Study on Denial of Service Attack in Sensor Network)

  • 임휘빈;박상진;김미주;신용태;최종원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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    • pp.629-630
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    • 2009
  • 센서 네트워크에 대한 보안은 일반 네트워크와 동일하게 보안성, 무결성, 가용성 등이 요구된다. 그러나 일반적으로 센서 네트워크는 무선 통신을 하는 네트워크이고, 고정된 인프라가 없으며, 네트워크 토폴로지가 자주 변하는 특징으로 인해 보안문제는 어려운 것으로 인식되고 있다. 특히, 센서 노드의 에너지와 같은 자원 고갈을 유발하여 정상적인 동작을 못하게 하는 서비스 거부(Denial of Service, DoS)와 같은 공격에 취약하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 구성을 분석하고, 이를 바탕으로 발생할 수 있는 DoS 공격 유형을 분석한다.

Secure OS 기반의 지능형 다단계 정보보호시스템

  • 홍기융;은유진;김재명;이규호
    • 정보처리학회지
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    • 제10권2호
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    • pp.58-63
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    • 2003
  • 본 고에서는 1.25 인터넷 대란과 같은 버퍼오버플로우를 이용해 침투하는 인터넷 웜 및 DOS (Denial of Service) 공격을 Secure OS(보안운영체제), IDS(Intrusion Detection System : 침입탐지시스템), Scanner(취약성진단도구), Firewall(침입차단시스템)의 지능형 상호연동 스킴을 이용해, 근본적인 대응이 가능한 지능형 다단계 정보보호체계를 제시하였다. 본 고에서 제시한 정보보호대응책은 고도로 지능화하고 있는 인터넷 웜 및 DoS(Denial of Service 서비스거부) 공격을 미연에 예방하고, 실시간으로 대응할 수 있는 시스템이 될 것이다.

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성능 시그네쳐를 이용한 서비스 거부 공격 침입탐지 시스템 설계 (Intrusion Detection System for Denial of Service Attack using Performance Signature)

  • 김광득;이상호
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제6권11호
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    • pp.3011-3019
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    • 1999
  • Denial of service is about knocking off services, without permission for example through crashing the whole system. This kind of attacks are easy to launch and it is hard to protect a system against them. The basic problem is that Unix assumes that users on the system or on other systems will be well behaved. This paper analyses system-based inside denial of services attack(DoS) and system metric for performance of each machine provided. And formalize the conclusions results in ways that clearly expose the performance impact of those observations. So, we present new approach. It is detecting DoS attack using performance signature for system and program behavior. We present new approach. It is detecting DoS attack using performance signature for system and program behavior. We believe that metric will be to guide to automated development of a program to detect the attack. As a results, we propose the AIDPS(Architecture for Intrusion Detection using Performance Signature) model to detect DoS attack using performance signature.

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Improving Varying-Pseudonym-Based RFID Authentication Protocols to Resist Denial-of-Service Attacks

  • Chien, Hung-Yu;Wu, Tzong-Chen
    • 정보보호학회논문지
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    • 제18권6B호
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    • pp.259-269
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    • 2008
  • Applying Varying Pseudonym (VP) to design of Radio Frequency Identification (RFID) authentication protocol outperforms the other existing approaches in several respects. However, this approach is prone to the well-known denial-ofservice (DOS) attack. In this paper, we examine the de-synchronization problems of VP-based RFID authentication protocols, and propose effective solutions to eliminate such weaknesses. We shall show that the proposed solutions indeed improve the security for these protocols, and moreover, these solutions require 0(1) computational cost for identitying a tag and 0(1) key space on the tag. These excellent performances make them very attractive to many RFID applications.

Machine Learning-based Detection of DoS and DRDoS Attacks in IoT Networks

  • Yeo, Seung-Yeon;Jo, So-Young;Kim, Jiyeon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권7호
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    • pp.101-108
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    • 2022
  • 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.