• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.814-816
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• 2002

최근 급증하고 있는 인터넷 사용자들을 위한 인터 서비스 업체들의 증가와 더불어 악의적인 공격자의공격 또한 증가하고 있다. 이러한 공격으로 인한 인터넷 업체들에게 치명적일 수 있는 신용에 대한 불신임과 서비스의 불안정이라는 피해는 기업의 이미지를 실추시키는 등 막대한 영향을 끼칠 수도 있다. 이러한 악의적인 공격 형태 중 가장 최근 가장 빈번하게 그리고 큰 피해를 주는 공격형태가 DoS(Denial-of-Service)[1]공격이다. 그러나 DoS공격에 대한 적당한 대응방법이 아직까지 미비한 상태이고, 공격에 대응하여 방어한다고 해도 그 진원지를 찾아내지 못한다면 추후 동일한 공격자(attack)에 의해 재차 공격을 받을 가능성을 배제할 수 없는 실정이다. 이에 본 논문은 DoS공격에 대한 적당한 대응하는 하나의 방법으로 공격 경로(attack path)를 찾아내고 더 나아가 공격 진원지(attack origin)의 MAC address를 알아냄으로써 공격의 진원지를 찾아내는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.709-711
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• 2022

ICT 기술의 빠른 발전과 함께 Internet of Things (IoT) 환경에서의 Internet Protocol (IP) 카메라의 사용률이 증가하면서, IP 카메라에 대한 개인정보 이슈와 제품의 보안성 검토 관련 소비자의 개인정보 유출 우려가 증가하고 있다. 본 논문에서는, IP 카메라에 대한 4개 종류의 Denial of Service (DoS) 공격을 통해 IP 카메라 이상 반응을 확인했다. 또한, 이 과정에서 수집한 공격 패킷 데이터를 기반으로, DoS 공격을 탐지하는 간단한 피쳐 구성과 머신러닝 모델을 제안하였다. 최종적으로, DoS 공격을 통해 실제 IP 카메라에 대한 가용성 테스트를 수행하였으며 머신러닝 알고리즘 4개 Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron, SVM에서의 DoS 공격 탐지 성능을 비교하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.423-429
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• 2014

DDoS 공격은 DoS 공격의 업그레이드 된 공격방법으로 수많은 DoS 공격이 한 사람의 공격자에 의해 동시에 일어나게 하는 것이다. 초기에는 공격자가 공격 대상을 마비시킬 정도로 수많은 공격 PC를 소유할 수 없기 때문에 이론적인 공격기법이 불과 몇 년 사이에 IT환경이 빠른 속도로 성장하고 악성코드를 이용하여 많은 사용자의 개인 PC를 Botnet화 할 수 있는 방법 등이 발견되면서 사용자들에게 엄청난 손실을 가져올 수 있는 최악의 공격기법이 되었다. 또한 DDoS 공격은 공격의 원인을 찾는 발생지를 찾기 힘들기 때문에 그에 대한 이후 처리에도 문제가 사회적으로 파장이 심각하여 본 연구에서는 DDoS 공격에 대한 분석과 대응책을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.697-699
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• 2003

최근의 네트워크 공격의 주류는 DoS (denial-of-service)와 DDoS (distributed DoS) 공격이다. 이러한 공격들은 공격자가 침입 대상 시스템의 자원을 완전히 소모시켜서 시스템이 정상적인 서비스를 할 수 없도록 하는 것이다. 각 시스템의 관리자들은 이러한 침입이나 공격을 막기 위한 방편 중에 하나로 IDS(Intrusion detection system)를 사용하고 있다. 그러나 IDS의 높은 false-positive(정상적인 사용을 공격으로 잘못 판단하는 경우)의 발생빈도는 심각한 문제점 중의 하나는 이다. 이런 false-positive의 발생빈도를 줄이고자 본 논문에서는 한번의 판단만으로 연결(connection)을 차단시키지 않고, trust라는 개념을 도입하여 trust의 값에 따라서 사용자에게 차등 서비스를 제공하는 기법을 제안한다. 즉, trust를 이용하는 기법은 각 사용자를 한번에 공격자인지 일반 사용자인지 결정하지 않고, 한 번 더 검사하여 false-positive의 발생빈도를 감소시키는 기법이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.715-717
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• 2003

DoS (Denial of Service) 공격은 주로 victim 호스트에 대량의 패킷을 보내거나 비정상적인 패킷을 보냄으로써 정상 사용자가 서비스를 이음하지 못하도록 하는 공격을 의미한다. 이러한 DoS 공격을 탐지하기 위해 다양한 기법들이 개발되어 왔으나, 공격의 종류와 방법은 시간이 흐를수록 매우 다양해지고 있어 이를 탐지하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 네트워크 패킷의 헤더정보를 감사 자료로 가지고 있는 NIDS (Network-based Intrusion Detection System)에 데이터 마이닝 기법을 적용기켜 이러한 DoS 공격을 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 이 기법을 이용하면 빠르고 자동화된 방법으로 DoS 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 제안 기법을 이용하여 SYN Flooding 공격과 Teardown 공격에 대한 탐지가 가능함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.235-244
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• 2006

본 논문은 VoIP 서비스 네트워크에서 UDP, ICMP, Echo, TCP Syn 패킷 등을 조작한 SYN Flooding 방법, TCP/UDP을 이용한 어플리케이션을 통한 DoS 공격, IP Source Address Spoofing과 Smurf을 이용한 공격, 웜과 트로이목마를 혼합한 알려지지 않는 DoS 공격을 하였다. IPS에서 방어를 위한 동적 업데이트 엔진의 필요성을 정의하고, 엔진의 설계 시에 내 외부의 RT통계에서 트래픽 양을 측정하며, 학습모듈과 통계적 공격에 대한 퍼지 로직 엔진모듈을 설계한다. 엔진은 3가지 공격 등급(Attack, Suspicious, Normal)을 판단하여, Footprint Lookup 모듈에서 AND나 OR 연산을 통해 최적의 필터링 엔진 상태를 유지한다. 실험을 통해 IPS 차단 모듈과 필터링엔진의 실시간 업데이트되어 DoS 공격의 차단이 수행됨을 확인하였다. 실시간 동적으로 업데이트되는 엔진과 필터는 DoS 공격으로부터 VOIP 서비스를 보호하여 유비쿼터스 보안성을 강화시킨 것으로 판명되어졌다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.165-174
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• 2006

본 논문은 VoIP 서비스 네트워크에서 UDP, ICMP, Echo, TCP Syn 패킷 등을 조작한 SYN Flooding 방법, TCP/UDP을 이용한 어플리케이션을 통한 DoS 공격, IP Source Address Spoofing과 Smurf을 이용한 공격, 웜과 트로이목마를 혼합한 알려지지 않는 DoS 공격을 하였다. IPS에서 방어를 위한 동적 업데이트 엔진의 필요성을 정의하고, 엔진의 설계 시에 내 외부의 RT통계에서 트래픽 양을 측정하며, 학습모듈과 통계적 공격에 대한 퍼지 로직 엔진모듈을 설계한다. 엔진은 3가지 공격 등급(Attack, Suspicious, Normal)을 판단하여, Footprint Lookup 모듈에서 AND나 OR 연산을 통해 최적의 필터링 엔진 상태를 유지한다. 실험을 통해 IPS 차단 모듈과 필터링엔진의 실시간 업데이트되어 DoS 공격의 차단이 수행됨을 확인하였다. 실시간 동적으로 업데이트되는 엔진과 필터는 DoS 공격으로부터 VoIP 서비스를 보호하여 유비쿼터스 보안성을 강화시킨 것으로 판명되어졌다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권2호
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• pp.66-75
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• 2023

최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.72-74
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• 2013

DoS(Denial of Service) 공격은 시스템을 악의적으로 공격해 해당 시스템의 자원을 부족하게 하여 원래 의도된 용도로 사용하지 못하게 하는 공격이다. 본 연구에서는 CPU의 인터럽트 처리 메커니즘을 악용한 하드웨어 Trojan의 DoS 공격 방법과 대응방안에 대해 연구한다. 이 연구에서 제안하는 하드웨어 Trojan은 기존 DoS 공격이 지속적인 서비스 요청으로 의도된 서비스가 불가능하게 하는 것과 유사하게 인터럽트를 지속적으로 발생시켜 CPU가 정상적인 동작을 할 수 없도록 한다. 본 연구에서는 이에 대한 대응 방법으로 인터럽트 서비스 루틴 코드의 수정을 통한 대응 및 Trojan 발견 방법에 대해서 제시한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.139-149
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• 2010

인터넷은 확장성과 최선형 라우팅 서비스를 목적으로 설계되었기 때문에 보안상에 취약점을 가진다. 이에 IP spoofing과 DoS/DDoS 공격을 탐지하기 위한 다양한 공격 탐지 방법들이 제안되었다. DoS/DDoS 공격은 공격이 시작되고 짧은 시간 내에 목적을 이루기 때문에 공격 탐지 알고리즘들은 빠른 시간 내에 정확한 탐지를 하는 것이 중요하다. 공격 탐지 알고리즘들은 미탐지율과 오탐지율로 이루어진 오경고율을 가지며 공격 탐지 알고리즘의 성능을 평가하는 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 공격 탐지 알고리즘의 특징을 살펴보고 그 성능을 분석하였다. 공격 탐지 알고리즘의 성능은 미탐지율과 오탐지율을 변화시켰을 시, 공격 트래픽 및 일반 트래픽에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 각각 분석하였다. 이를 통해 전송되는 공격 패킷의 수는 미탐지율에 비례하며, 전송되는 일반 패킷의 수는 일정 치 이하의 미탐지율과 오탐지율에 반비례하는 것을 확인하였다. 또 공격 탐지 알고리즘의 미탐지율 변화에 따른 오탐지율의 변화를 분석하여 미탐지율과 오탐지율의 관계를 도출하고 공격탐지 알고리즘의 한계를 분석하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해 정확한 네트워크 상태를 판단하여 공격 탐지 알고리즘의 한계를 줄이고 성능을 개선하는 방안을 제안하였고 그 결과, 공격 탐지 알고리즘의 성능이 보다 향상됨을 확인하였다.