스마트 폰 이용자의 급격한 증가에 따른 무선 네트워크의 지원 및 모바일 환경은 언제 어디서나 네트워크를 이용할 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 망의 발달로 인해 네트워크 트래픽이 급증함으로써 네트워크를 통한 분산서비스 공격, 인터넷 웜, 이메일 바이러스 등의 다양한 악의적인 공격이 증가되고 이에 따른 패턴이 급격하게 증가하는 추세이다. 기존 연구에서 침입탐지시스템인 Snort 2.1.0 룰의 약 2,000개 패턴으로 M-바이트 점핑 윈도우 알고리즘을 적용한 결과를 분석하였다. 하지만 점핑 윈도우 알고리즘은 패턴의 길이와 수에 큰 영향을 받기 때문에 더 긴 패턴과 더 많은 패턴을 갖는 새로운 환경(Snort 2.9.0)에서 TCAM 룩업 횟수와 TCAM 메모리 크기에 대한 새로운 분석이 필요하다. 이 논문에서는 Snort-2.9.0 룰에서 약 8,100개의 패턴을 이용하여 윈도우 크기별 TCAM 룩업 횟수와 TCAM의 크기를 시뮬레이션 했고 그 결과를 분석하였다. Snort 2.1.0에서는 16-바이트 윈도우에서 9Mb의 TCAM이 최적을 효과를 낼 수 있는 반면, Snort 2.9.0에서는 16-바이트 윈도우에서 18Mb TCAM 4개를 캐스케이딩으로 연결할 경우 최적의 효과를 낼 수 있다.
인터넷 보급의 확산과 전자상거래의 활성화 그리고 유ㆍ무선 인터넷의 보급에 따른 악의적인 사이버 공격의 시도가 점점 증가하고 있다. 이로 인해 점차 더 많은 문제가 야기될 것으로 예상된다. 현재 일반적인 인터넷상의 시스템은 악의적인 공격에 적절하게 대응해오지 못하고 있으며, 다른 범용의 시스템들도 기존의 백신 프로그램에 의존하며 그 공격에 대응해오고 있다. 따라서 새로운 침입에 대하여는 대처하기 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 생체 자율분산시스템의 일부분인 T세포의 positive selection과 negative selection을 이용한 자기/비자기 인식 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 네트워크 환경에서 침입탐지 시스템에 적용하여 기존에 알려진 침입뿐만 아니라 새로운 침입에 대해서도 대처할 수 있다.
최근에 분산 시스템과 같이 이기종의 컴퓨팅 환경을 효율적으로 통합하는 방법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 네트워크 보안에서는 각 보안 시스템들이 효율적인 침입탐지와 차단을 위해서 분산화되고 있으며 분산된 보안 시스템들을 조정하고 통합하기 위해서 분산인공지능(Distributed Artificial Intelligence)의 개념을 도입하고 있다. 본 논문에서는 분산침입탐지 시스템(Distributed Intrusion Detection System)과 침입차단 시스템(firewall)이 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)에 의해 상호 연동하여 외부 네트워크에서 유입된 패킷의 정보를 통해 침입을 탐지하고 차단하는 네트워크 보안 모델을 설계하였다. 본 연구진이 구성하고 있는 시뮬레이션 환경에서는 네트워크에 존재하는 다양한 보안 모델들을 계층적으로 구성하기 위해 DEVS 방법론을 사용하였다. 보안 시스템의 연동은 계약망 프로토콜에 의해 이루어지는데 네트워크에 분산되어 있는 각각의 전문성을 가진 침입탐지 에이전트들이 중앙 콘솔에 비드(bid)글 제출하고 중앙 콘솔은 최상의 비드를 제출한 에이전트를 선택하여 침입을 탐지하게 된다. 그리고 탐지된 정보를 참조하여 침입차단 시스템은 능동적으로 침입을 차단하게 된다. 이와 같은 모델의 설계를 통해서 기존의 침입탐지 시스템들이 탐지하지 못한 침임을 탐지하게 되고 보안시스템에서의 오류발생빈도를 감소시키며 탐지의 속도를 향상시킬 수 있다.
고가용 E-Business모델을 위해 구축된 나중 웹 클러스터 모델은 구조적 특성상 내부 시스템 노드들이 노출되어 있으며, 불법적인 3자에 의한 고의적인 방해와 공격으로 정상적인 작업수행이 불가능할 가능성을 지고 있다. 따라서 구성된 시스템 노드들을 보호하고 불법적인 사용자로부터의 정보유출과 부당한 서비스 요구를 효과적으로 대응할 수 있는 보안 시스템이 필요하나 제안한 분산 침입 탐지 시스템은 불법적인 침입을 탐지하기 위하여 일차적으로 Detection Agent를 이용한 작업요구 패킷의 검사를 수행하려, 이후 작업이 진행되었을 때 Monitoring Agent를 동하여 작업과정을 관찰하며 허용되지 않는 자원의 접근 및 요구가 발생하였을 때, 다른 시스템 노트와의 긴밀한 협조작업을 동해 침입여부를 판단한다.
오늘날의 네트워크는 다양한 애플리케이션이 수행되고 있는 많은 수의 서버와 라우터들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 침입 탐지 에이전트와 방화벽 에이전트가 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)에 의해서 서로 연동할 수 있는 구조를 디자인하고 구축하였다. 계약망 프로토콜은 분산 시스템과 같은 이기종의 컴퓨터 시스템의 효과적인 연동을 위한 방법으로서 여러 에이전트들이 모여 서로 협력하며 하나의 문제를 해결하게 된다. 계약망 프로토콜 내의 커멘드 콘솔은 매니저로서 침입 탐지를 수행하는 계약자들을 수행시키거나 제어하는 역할을 수행한다. 지식 기반의 네트워크 보안 모델링을 위해서 각 모델은 계층적으로 잘 구성된 DEVS (Discrete Event system Specification)에 의해서 구성하려다. 본 논문에서는 계약망 프로토콜에 의해서 운용되는 지식 기반의 침입 탐지 에이전트의 추론 주기를 향상시키기 위한 rete 패턴 매칭 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구는 rete 패턴 매칭 알고리즘을 사용하여 계약망 프로토롤의 성능과 특성을 평가해 본다.
최근 해마다 급증하는 보안 사고를 해결하기 위한 방안으로써, 침입탐지 시스템이 부각되고 있다. 하지만, 현재와 같은 대규모 네트워크 환경에서는 지역적인 침입탐지 시스템으로 다양한 형태의 침입을 탐지하는 데에 많은 문제점을 가지고 있다. 이에 침입탐지 구성 요소들을 분산시키거나 계층적으로 구성하기 위한 연구와 표준화된 통합 프로토콜의 개발 및 침입탐지 시스템들 간에 교환되는 메시지의 표준화된 형식을 정의하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이기종 침입탐지 시스템간의 표준화된 침입탐지 정보 교환을 위하여 표준화된 메시지 형식 및 프로토콜을 사용하며, 통합된 침입탐지 정보들에 대한 상호 연관성 분석을 통하여 보다 효율적인 관리와 분석을 수행할 수 있는 통합 침입탐지 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서 제안한 시스템에서는 분산된 침입탐지 시스템들의 효율적인 운용을 위하여 정책 프로파일을 정의ㆍ교환하고, 이기종 시스템간의 상호 인증을 위하여 PKI를 이용한다. 이러한 설계를 기반으로 Snort로부터 수집한 침입탐지 데이터를 IDMEF 형식의 메시지로 변환하여 BEEP 기반의 IDXP 프로토콜을 사용하여 송수신하고 이를 다시 통합 판정이 가능한 정보로 변환하기 위한 통합 침입탐지 시스템의 프로토타입을 구현하여 성능을 분석한다.
오늘날 DDoS 공격은 인터넷 안정성에 매우 중요한 위협을 가하고 있다. DDoS 공격은 대량의 트래픽을 네트워크에 전송함으로써 자원을 고갈시키고 정상적인 서비스 제공을 불가능하게 하며 사전 탐지가 힘들고 효율적인 방어가 매우 어렵다. 인터넷과 같은 대규모 망을 대상으로 한 네트워크 공격은 효과적인 탐지 방법이 요구된다. 그러므로 대규모 망에서 침입 탐지 시스템은 효율적인 실시간 탐지가 필요하다. 본 논문에서는 DDoS 공격에 따른 비정상적인 트래픽 범람을 방지하고 합법적인 트래픽 전송을 보장하기 위하여 플로우 정보 분석을 이용한 DDoS 공격 대응 기법을 제안한다. OPNET을 이용해 구현한 결과 DDoS 공격중에 원활한 서비스를 제공할 수 있는 것을 확인하였다.
인터넷이 생활의 중요한 요소로 자리잡기 시작하면서 네트워크의 침해 사고가 급증하고 있는 현실이다. 이러한 침해 사고를 예방하기 위해 침입 탐지 시스템(IDS)과 방화벽(Firewall)이 많이 사용되고 있다. 방화벽과 침입 탐지 시스템은 연동은 서로의 단점을 보완하여 더 강력하게 네트워크를 보호할 수 있다. 방화벽과 침입 탐지 시스템을 위한 시뮬레이션 모델은 DEVS (Discrete Event system Specification) 방법론을 사용하여 구성하였다. 본 논문에서는 실제 침입 데이터를 발생시켜 실제 침입에 가까운 상황 가운데 침입 행위를 판별하도록 구성하였다. 이렇게 구성된 시뮬레이션 모델을 사용하여 침입탐지 시스템의 핵심 요소인 침입 판별이 효과적으로 수행되는지를 시뮬레이션 할 수 있다. 현재의 침입은 광범위해지고, 복잡하게 되어 한 침입 탐지 시스템이 독립적으로 네트워크의 침입을 판단하기 어렵게 되었다. 이를 위해 네트워크 내에 여러 침입 탐지 시스템 에이전트를 배치하였고, 에이전트들이 서로 정보를 공유함으로써 공격에 효과적으로 대응할 수 있도록 하였다. 침입 탐지 시스템이 서로 협력하여 침입을 탐지하고, 이런 정보를 침입 차단 시스템에게 넘겨주게 된다. 이와 같은 구성을 통해서 공격자로부터 발생된 패킷이 네트워크 내로 들어오는 것을 원천적으로 막을 수 있도록 하였다.
DDoS(distributed denial of service)공격은 1990년 중반에 처음 나타나기 시작하여 1,2세대 네트워크 자체에 대한 트래픽 폭주형태의 공격에서부터 3세대 봇넷을 이용하여 특정 서버와 특정서비스를 마비시키기 위한 공격을 거쳐 4세대의 분산 형식의 C&C를 이용하는 공격의 유형으로 발전 하고 있다. DDoS공격은 점점 지능화 되고 있으며 기존의 IDS(Intrusion Detection System) 시스템을 이용한 탐지방법으로 공격을 탐지하기에는 어려움이 존재한다. 본 논문은 IDS시스템을 보다 더 지능화시키기 위한 논문으로 IDS는 내부시스템으로부터 쿼리를 넘겨받아 업데이트를 수행하고 업데이트를 수행함과 동시에 라우터에게 C&C서버로부터 나오는 패킷을 차단하도록 알려 준다. 즉, IDS에서 일어나는 False Negative문제를 줄여줌으로써 DDoS 공격에 대하여 Zombie시스템을 생성하지 못하도록 하고자 하는데 그 목적이 있으며 점점 지능화되어 가고 있는 DDoS공격에 대하여 차단을 하고자 하는 방향성을 제시하고 있다.
최근 인터넷의 급속한 발전은 컴퓨팅 환경에 혁명적인 변화를 가져왔다. 전 세계에 산재한 컴퓨터가 하나의 단일 망으로 연결되어지고, 손쉽게 정보를 접할 수 있는 등의 많은 이점을 가지게 된 반면 인터넷을 통한 불법 침입도 점차로 증가하고 있는 추세이다. 또한 이러한 침입의 방법도 점차로 복잡하고 다양하며 지능화 되고 있어 침입탐지 시스템이 필요하게 되었다. 하지만 침입행위를 실시간에 탐지하는데 많은 어려움이 있으며, 시스템의 종류에 따라 침입탐지모듈을 작성해야하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 자바 에이전트를 이용한 침입탐지 시스템을 제안하여, 침입탐지 모듈을 각 호스트 상에서 동작하는 에이전트와 분산 환경에서 동작하는 에이전트로 구성함으로써, 에이전트간의 통신을 통해 침입의 행위를 효과적으로 탐지할 뿐 아니라 에이전트를 동적으로 추가 및 삭제를 함으로써 실시간에 분산 처리할 수 있도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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