인터넷의 사용이 증가하면서, DDoS (분산 서비스 공격)를 비롯한 여러 가지 네트워크 공격들이 오늘날 인터넷의 안정성에 커다란 위협을 가하고 있다 인터넷과 같은 대규모 망을 대상으로 한 이러한 네트워크 공격들은 특정 호스트에 대한 피해뿐만 아니라, 전체 네트워크의 성능 저하를 유발한다. 이러한 피해를 막기 위해서 대규모 기간망에서 적용 가능한 효율적이고 간단한 공격 탐지 기법이 필요하다. 이를 위해 빈도의 분포에 대한 간단한 통계치인 엔트로피를 이용하고자 한다. 네트워크 공격에 따라서 특정 근원지 주소, 특정 목적지 주소 그리고 특정 목적지 포트의 비정상적인 빈도가 관찰되기 때문에 위 세가지 항목에 대한 엔트로피의 변화를 이용하여 네트워크 공격을 탐지한다. 세가지 엔트로피의 변화하는 형태를 분석하여 네트워크 공격의 종류 또한 파악할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.916-937
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2023
Most of the existing Distributed Denial-of-Service mitigation schemes in Software-Defined Networking are only implemented in the network domain managed by a single controller. In fact, the zombies for attackers to launch large-scale DDoS attacks are actually not in the same network domain. Therefore, abnormal traffic of DDoS attack will affect multiple paths and network domains. A single defense method is difficult to deal with large-scale DDoS attacks. The cooperative defense of multiple domains becomes an important means to effectively solve cross-domain DDoS attacks. We propose an efficient multi-domain DDoS cooperative defense mechanism by integrating blockchain and SDN architecture. It includes attack traceability, inter-domain information sharing and attack mitigation. In order to reduce the length of the marking path and shorten the traceability time, we propose an AS-level packet traceability method called ASPM. We propose an information sharing method across multiple domains based on blockchain and smart contract. It effectively solves the impact of DDoS illegal traffic on multiple domains. According to the traceability results, we designed a DDoS attack mitigation method by replacing the ACL list with the IP address black/gray list. The experimental results show that our ASPM traceability method requires less data packets, high traceability precision and low overhead. And blockchain-based inter-domain sharing scheme has low cost, high scalability and high security. Attack mitigation measures can prevent illegal data flow in a timely and efficient manner.
지난 몇 년간, 링크 플러딩 공격이라는 새로운 형태의 분산 서비스 공격 (DDoS) 이 제안되었다. 링크 플러딩 공격은 기존 DDoS 공격과는 다르게 선택적으로 라우터 간 코어 링크를 혼잡 시킴으로써 보다 넓은 범위에 지대한 영향을 끼친다는 점에서 큰 차이가 있다. 기존 네트워크 구조에서는 링크 플러딩 공격을 완화하는 것이 어려운데, 이는 공격자가 traceroute를 이용하여 취약한 링크를 사전에 파악하고 링크맵을 구축할 수 있는 원인에 기인한다. 기존에 링크 플러딩 공격을 감지하여 대응하기 위한 여러 연구가 제안되었으나 이들은 모두 목표 링크에 실제 공격이 발생한 직후에 이를 완화하는, 즉 사후 조치를 한다는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 링크 플러딩 공격 시나리오에서 공격자가 링크맵을 구축할 수 있다는 점에 주목하고 이를 사전에 방지하고자 하는 접근법을 제안한다. 소프트웨어 정의 네트워크의 장점을 활용하여 취약한 링크를 사전에 파악하고, 주변에 허니팟을 배치함으로써 중요한 링크를 공격자로부터 은닉하는 시스템인 SDHoneyNet을 보인다.
소프트웨어 정의 네트워크가 확장성, 유연성, 네트워크상 프로그래밍이 가능한 특징으로 네트워크 관리에서 표준으로 자리잡아 가고 있지만 많은 장점에도 불구하고 하나의 컨트롤러에 대한 사이버 공격이 전체 네트워크를 영향을 주는 문제점을 가지고 있다. 특히, 컨트롤러에 대한 DDoS 공격이 대표적인 사례로서 다양한 공격 탐지 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최초로 84개 DDoS 공격 Feature 데이터셋을 Kaggle에서 획득한 후 Permutation Feature Importance 알고리즘을 이용하여 상위 20의 중요도를 갖는 Feature를 선택하여 딥 러닝 기반의 CNN 모델에서 학습과 검증을 수행하였다. 이를 통해, 최적의 공격 탐지율을 갖는 상위 13개의 DDoS Feature 선택이 DDoS 공격 탐지율 96%을 유지하면서 적정한 공격 탐지 시간, 정확성 등에서 매우 우수한 결과를 제시하였다.
해킹 공격자는 공격 근원지 IP 주소를 스푸핑하여 대량의 트래픽을 발생시켜 DDoS 공격을 수행하게 된다. 이에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 공격 패킷이 실제적으로 네트워크 상에서 전달된 경로를 재구성하는 기법이다. 기존의 역추적 기법은 크게 패킷을 중심으로 한 마킹 방법 또는 메시지 방식을 이용한 전향적 역추적 기법과 해킹 공격이 발생하였을 경우 네트워크 관리 모듈에 의해 공격 경로를 재구성하는 대응적 기법이 있으나 각기 문제점을 발견할 수 있다. 전향적 기법인 경우 네트워크를 구성하는 라우터에 대한 공격시 취약점을 보이고 있으며 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 pushback 기능을 적용하여 DDoS 판별/제어 기능을 제공하면서 DDoS 공격 근원지를 역추적하기 위해 개선된 ICW Traceback 기법을 적용하여 네트워크 부하를 줄이고 역추적 성능을 향상시켰다.
해킹 공격자는 공격 근원지 IP 주소를 스푸핑하여 대량의 트래픽을 발생시켜 DDoS 공격을 수행하게 된다. 이에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 공격 패킷이 네트워크상에서 전달된 경로를 재구성하는 기법이다. 기존의 역추적 기법인 경우 패킷내에 경로 정보를 마킹하거나 별도의 역추적 메시지를 생성하여 역추적 과정을 수행하지만 네트워크 부하가 증가한다는 단점이 있고, DDoS 공격에 대한 판별 과정 없이 임의의 패킷에 대해 역추적 정보를 생성하기 때문에 결과적으로 DDoS 공격에 능동적으로 대응하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 pushback 기능을 적용하여 라우터에서 DDoS 트래픽에 대한 판별 기능을 제공하고 DDoS 공격 패킷에 대해 개선된 마킹 기법을 제시하였으며, 실험 결과 네트워크 부하를 줄이면서도 역추적 성능을 향상시킬 수 있었다.
네트워크상에서 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 탐지를 위해 수집되는 트래픽 자료(BPS, PPS 등)는 시간 순서대로 발생하는 대용량 자료이다. 대용량 자료에서 공격 탐지를 위한 변화점 탐지 알고리즘은 정확성 뿐 아니라 시간과 공간적인 계산 수행의 효율성이 확보되어야 한다. 본 연구에서는 대용량자료에서 변화점 탐지에 대한 Ross 등(2011)이 연구한 순차적인 Sliding Window and Discretization(SWD) 방법을 확장하였다. 그리고 경험적 분포함수와 순위를 이용한 다섯 종류의 검정방법을 사용하면서 자료의 분포에 대한 가정없이 DDoS 공격을 탐지할 수 있도록 새로운 비모수 모형을 제안한다. 다양한 확률밀도 함수와 이에 대응하는 모평균과 분산을 변화시키면서 모의실험하여 본 연구에서 제안한 비모수적 검정방법을 SWD 방법에 적용하여 모형의 효율성을 탐색하고 토론한다. 그리고 실증 분석을 통해 공격 탐지율 및 공격 탐지의 정확성을 기준으로 성능을 측정하고 비교하였다.
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.
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.
기존의 주력산업의 고도화 및 고부가가치 산업이 창출되고 있는 가운데 클라우드 컴퓨팅 기반의 융합서비스가 등장하였다. 사용자 개인의 밀착서비스부터 산업용 서비스까지 다양한 융합서비스가 제공되고 있으며 국내에서는 클라우드 서비스 기반의 금융, 모바일, 소셜 컴퓨팅, 홈서비스를 중심으로 경제 전반에 걸쳐 기존 산업시장의 원동력이 되고 있다. 그러나 클라우드 스토리지 환경에서 Dos, DDos공격뿐만 아니라 스토리지 서버의 중요 데이터를 타깃으로 한 공격기법들이 발생하고 있으며, APT, 백도어 침투, 특정 대상에 대한 다단계 공격과 같은 감지하기 어려운 보안위협들이 발생하고 있다. 이를 보완하기 위해서 본 논문에서는 사용자들로 하여금 안전한 스토리지 서비스를 제공하는 권한 관리 프로토콜에 관하여 설계하였으며, 클라우드 환경과 빅데이터 기반 기술의 융합사례와 보안위협 및 요구사항에 대해서 연구하였고, 클라우드 컴퓨팅 환경과 빅 데이터 기술의 융합사례와 보안위협 및 보안 요구사항에 대해서 관련연구를 수행하였다. 이를 기반으로 제안된 프로토콜은 기존의 클라우드 환경과 빅데이터 기반 기술에서 발생하는 공격기법에 대해서 안전성을 분석하였고, 세션키 생성부분에서 대략 55%의 향상성을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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