최근 분산 서비스거부 공격에 대한 피해사례가 증가하면서 빠른 탐지와 적절한 대응 메커니즘에 대한 필요성이 대두되었다. 그러나 지금까지 제안된 기존 보안 메커니즘은 이러한 공격들에 대해 충분한 대응책을 제공하지 못하고, 일부 공격에만 유효하거나 공격의 일부 변형에도 취약점을 갖고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최신의 분산 서비스거부 공격 유형 잘 분류해 낼 수 있고, 기존 공격의 변형이나 새로운 공격에도 탐지 가능하도록 데이타 마이닝 기법을 이용한 탐지 구조를 제안한다. 이 탐지 구조는 이미 발견된 공격을 유형별로 분류할 수 있도록 모델링하는 오용탐지모듈과, 공격의 일반적인 특성을 이용 하여 새로운 유형의 공격을 발견할 수 있도록 모델링하는 이상탐지모듈로 구성되어 있다. 이렇게 오프라인으로 생성된 탐지 모델을 통해 실시간 트래픽 데이타를 이용한 탐지 구조를 갖고 있다. 본 논문에서는 실제 네트워크의 상황을 잘 반영시켜 모델링을 하고 시험하기 위해 실제 네트워크에서 사용중인 액세스 라우터에서 NetFlow 데이타를 수집하여 이용하였다. NetFlow는 많은 전처리 과정 없이 플로우 기반의 통계 정보를 제공하므로 분산 서비스거부 공격 분석에 유용한 정보를 제공한다. 또한 공격 트래픽을 수집하기 위하여 잘 알려진 공격 툴을 이용하여 실제 공격 트래픽에 대한 해당 액세스 라우터에서의 공격 NetFlow 데이타를 수집하였다. 시험 결과, 이러한 트래픽을 이용하여 두가지 데이타 마이닝 기법을 결합한오용탐지모듈의 높은 탐지율을 얻을 수 있었고, 새로운 공격에 대한 이상탐지모듈의 탐지 가능성을 입증할 수 있었다., 10kg/10a 파종에서 바랭이, 명아주, 별꽃, 12kg/10a 파종에서는 명아주, 바랭이, 새포아풀 순위였다. 이상의 시험결과를 볼 때, 제주지역에서의 Creeping bent-grass의 적정 파종량은 10kg/10a으로 판단된다.$\cdot$하순에 조파하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.d real time PCR을 이용하여 DBP 유전자를 증폭하는 새로운 방법으로 말라리아를 Semi-quantitative 하게 검출할 수 있음을 보였다.C로 확인 결과 retention time 3.36에 single peak를 나타내 단일 물질임을 확인할 수 있었다. 분리된 활성물질을 GC-MS(m/z)로 분석한 결과 m/z 222에서 base peak로 나타났으며 이 spectrum으로 NIST library 검색을 실시 한 결과, $C_{12}H_{14}O_4$의 diethyl phtalate로 시사되었다. C-NMR과 1H-NMR을 실시한 결과 참비름에서 분리한 물질은 구조식 $C_{12}H_{14}O_6$인 diethyl phtalate로 동정되었다. 특히 노인인구의 비율이 높은 읍면지역 및 섬지역의 음주문화는 주로 식사를 하면서 반주로 마시는 경우가 많아 음주가 일상화 되어 있다고할 수 있다. 따라서 음주로 인한 질병 예방이나 치료를 목적으로 건강식품을 섭취한다는 인식은 하지 않고 있다. 본 연구결과 통영시에 포함되어 있는 읍면 및 섬지역은 노령화가 가속화되고 있으며,도시의 생활권에서 벗어나 의료혜택을 충분히 받지 못하는 열악한 환경에 놓여 있는 실정 이다
리커시브 DNS(Recursive DNS)는 사용자 PC환경에서 1,2차 DNS로 설정되어 사용자의 1차적인 DNS 질의에 대한 도메인 네임 레졸루션(Domain Name Resolution)을 수행하는 중요한 DNS이다. 현재 전체 인터넷의 트래픽 중 DNS 트래픽은 많은 양을 차지하고 있으며 IPv6로의 전이에 따라 DNS 질의 응답 실패에 따른 불필요한 트래픽이 매우 증가할 것으로 예상된다. 또한 리커시브 DNS의 경우 악의적인 공격에 따른 DNS 서버의 불능 상태가 발생 시 이를 복구하고 사용자에게 신뢰적인 DNS 서비스를 제공할 수 있는 메커니즘이 부족한 상태이다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 애니캐스트(Anycast) 전송 기술을 리커시브 DNS에 적용하여 IPv6 DNS 도입에 따라 발생할 수 있는 불필요한 트래픽과 지연을 최소화한다. 또한 사용자에게 1차로 설정된 리커시브 DNS로의 질의 응답 실패 시에 실패 복구를 위한 리커시브 DNS로써 애니캐스트 리커시브 DNS를 설정하도록 하여 사용자에게 투명하고 공격에 안정적인 도메인 네임 서비스를 제공할 수 있는 방안을 제안한다.
사이버 테러 형 범죄인 DDoS를 줄이기 위해 ISP에서 이용하는 방법은 제한적이며, 악성코드의 근본적인 원인에 대하여 연구하고 유포지를 수집하여 원인을 규명하기 위한 사례는 찾아보기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 DDoS 공격에 대한 악성코드의 근원과 누가 유포하였는지에 대한 조사를 지원하는 악성코드 유포지 수집(MCSP) 시스템을 개발하였다. 감염된 좀비 PC의 자료나 파일을 수집하여 악성코드 유포지에 대한 조사에 도움을 주는 스크립트에 대하여 MCSP 시스템을 사용하는 것은 감염된 PC의 근원적인 정보를 확인하는데 도움을 줄 것이다.
분산 서비스 거부 공격은 공격자가 한 지점에서 서비스 공격을 수행하는 형태를 넘어서 광범위한 네트워크를 이용하여서 다수의 공격 지점에서 한 곳을 집중적이게 공격을 하는 형태의 서비스 거부 공격이다. 특정 서버나 클라이언트에게 많은 접속 시도를 만들어서 정상적인 서비스를 사용하지 못하게 하는 방법 등등의 공격이 있다. DDoS 공격의 대응 방법에는 관리적 측면과 기술적 측면의 대응 이 두 가지를 제안 하였다.
분산 서비스 거부 공격 기법이 점점 더 향상되어감에 따라 이에 대한 대응 기법 또한 여러가지가 제안되고 있다. 기존의 탐지에 기반을 둔 기법들은 공격을 탐지하기 위한 Rule이 미리 준비되어야 한다는 점에서 실제 트래픽과 구별이 어려운 DDoS 공격의 경우 효율적인 대응이 될 수 없다. 이를 극복하기 위해서 트래픽 감지와 QoS 기법에 기반을 둔 대응 방안이 활발히 연구 중에 있다. 본 논문에서는 현재까지 나와 있는 트래픽 감지 기반의 대응 기법 연구들을 정리하고 라우터 기반의 보안기능 개발 연구에서 트래픽 감지 기반의 대응 방안 적용 과정을 소개한다.
각각의 AS 레벨에서 정확한 연결구조를 얻기 위해 들이는 노력에도 불구하고 이들 AS 레벨 인터넷 토폴로지를 이용한 응용 연구들이 매우 드물다. 본 논문에서는 UCLA IRL 연구실이 제공하는 데이터를 이용해 AS 노드의 하위 스트림 AS 분포의 power-laws 특정과 인터넷 라우팅 패스 구조에 가장 중요한 역할을 하는 AS 링크 분포를 살펴 보았다. 또한, 한국과 미국 사이트를 중심으로 (발신지-목적지) 라우팅 흡수 분포를 조사하고 이들 분포와 BGP 밸리-프리 라우팅 정책 특정을 이용하여 분산서비스거부(DDoS) 공격 시 예상되는 인터넷 트래픽 임의성(randomness)을 근거로 DDoS 공격 징후를 인터넷 AS 레벨에서 발견하는 방법을 제시하였다.
최근 네트워크 시장의 큰 화두가 되고있는 SDN(Software-Defined Network)은 OpenFlow를 활용한 차세대 네트워크 기술로 각광받고 있다. 아직까지의 SDN은 초기단계에 이르고 있으나 현재의 네트워크 산업이 가지는 한계점을 근본적으로 변화시킬 수 있는 기술로 상당한 잠재력이 내재되어 있다. 특히 SDN 기술을 보안 측면에서 이용하게 되면, 기존의 IDS/IPS 제품의 대응 범위를 게이트웨이에서 엔드 포인트까지의 인프라 전반으로 확장시킬 수 있다. 또한 유연한 트래픽 경로 재설정을 통한 DoS나 DDoS 공격에도 효과적으로 대비할 수 있다. 이에 따라 OpenFlow 및 SDN의 기술 분석과 보안 측면에서의 이용 가능성에 대해 기술하고자 한다.
최근 인터넷을 통한 사이버 공격의 형태가 다양해지고 복잡해지면서 효과적인 탐지 및 대응이 어려워지고 있다. 특히 UDP 계열의 DoS. DDoS 공격에서 IP 패킷 내의 근원지 IP 주소를 타인의 IP 주소로 위조하여 공격하는 경우 패킷의 실제 송신자를 추적하고 고립화 시키는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 공격에 쉽게 대응할 수 있는 보안 구조로서 액티브 네트워크를 이용한 보안 관리 프레임워크를 설계하고, 위조 IP 공격에 보다 능동적인 대응이 가능한 메커니즘을 제안한다.
서비스 거부 공격은 그 피해의 규모에 비해 방어하기가 무척 어려우며 충분히 대비를 한다 해도 알려지지 않은 새로운 서비스 거부 공격 기법에 피해를 입을 위험성이 항상 존재한다. 또한 최근 나타나고 있는 서비스 거부 공격 기법은 시스템 자원을 고갈시키는 분산 서비스 거부 공격(DDoS)에서 네트워크의 대역폭을 고갈시킴으로서 주요 네트워크 장비를 다운시키는 분산 반사 서비스 거부 공격(DRDoS)으로 진화하고 있다 이러한 공격 기법은 네트워크 트래픽의 이상 징후로서만 탐지될 뿐 개별 패킷으로는 탐지가 불가능하여 공격 징후는 알 수 있으되 자동화된 대응이 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 이미 알려진 공격뿐 아니라 새로운 서비스 거부 공격 패킷을 탐지하기 위하여, 패턴 분류 문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Support Vector Machine(SVM)을 사용한 실험을 진행하였다. 테스트 결과. 학습된 공격 패킷에 대해서는 정확한 구분이 가능했으며 학습되지 않은 새로운 공격에 대해서도 탐지가 가능함을 보여주었다.
대부분의 무선 네트워크 보안 기법은 암호학적인 안정성을 기반으로 통신 내용을 악의적인 호스트로 부터 보호하는 기밀성을 제공하지만 통신의 논리/물리적 주소를 노출시킨다. 이는 악의적인 노드에게 통신 내용은 숨길 수 있지만 대략의 전송량과 송신자와 수신자를 노출시키는 단점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 은닉주소 체계는 송신자와 수신자의 주소를 초증가 수열을 사용한 knapsack problem을 응용하여 생성된 은닉주소로 치환한다. 또한 은닉주소의 잦은 변환을 통해 악의적인 사용자가 공격 대상을 감시하거나 측정 호스트를 공격 대상으로 삼는 것을 원천적으로 차단한다. 이 기법은 공격 목표가 되는 호스트의 주소가 계속 변화하므로 DDoS 공격을 시도하려는 공격자가 공격 목표를 특정 할 수 없다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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