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.
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 일반적인 구성을 통해 발생할 수 있는 DoS 공격의 유형을 분석하고, 보안요구사항을 제시하였다. 제시한 보안요구사항은 DoS 공격 뿐 아니라 센서 네트워크에서 발생할 수 있는 다양한 공격 유형에 대한 보안요구사항을 마련하는 데에 기초가 될 것으로 기대한다.
현재까지 사용되는 인증 기술에서는 패스워드 기반의 인증스킴이 주로 사용되고 있다. 공개된 네트워크상에서의 인증스킴의 안전성 보장을 위하여 많은 인증스킴이 연구 및 제안되고 있지만, 이러한 인증스킴들은 아직까지 여러 보안 취약점의 문제를 갖고 있다. 2010년 Cho는 Lee 등의 인증스킴을 분석하여 보안이 개선된 원격 인증스킴을 제안하였지만, 이 인증스킴 또한 여전히 공격자에 의한 DoS 공격과 훔친 검증자 공격에 대한 취약점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 Cho의 원격 인증스킴에 대해 분석하고, DoS 공격과 훔친 검증자 공격에 대해 안전하지 못함을 증명한다.
IEEE 802.1x는 EAP(Extended Authentication Protocol)를 통해 해쉬 함수를 이용한 Challenge/Response, Keberos, 인증서를 기반으로 하는 TLS, One-Time Password 등 다양한 사용자인증 메커니즘들을 지원한다. 그러나 AP에 대한 인증 및 암호 메커니즘의 부재와 인증 프로토콜의 구조적 원인에 의해 스푸핑 및 DoS(Denial of Service) 공격 등에 취약하다. 본 논문에서는 IEEE 802.1x 프레임워크의 스푸핑 및 DoS 공격 취약성을 보완하여 안전한 사용자 인증 및 암호통신 서비스를 제공하는 무선랜 보안시스템을 제안하고자 한다. 제안 시스템은 공개키 암호기술을 이용하여 전송 메시지에 대한 무결성 서비스를 통해 안전한 암호통신을 제공하며, 인증초기단계를 통해 DoS 공격을 방지한다.
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.
최근 인터넷 네트워크 공격자들이 익명성을 얻기 위하여 가장 보편적으로 사용하는 방법이 이른바 징검다리를 이용한 공격이다. 징검다리 방법은 공격자가 그들 고유의 컴퓨터가 아닌 이미 사전에 계정을 획득하였거나 침입에 성공한 호스트를 통하여 공격을 하는 방법으로 그 공격의 근원지를 찾기가 무척 힘들다. 따라서 본 논문에서는 이 같은 공격들을 인터넷에 접근 가능한 사이트를 모니터링 함으로서 찾아낼 수 있는 효과적인 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 알고리즘은 네트워크 플로우의 패킷 사이즈와 전송 타이밍을 이용하여 탐지하기 때문에 네트워크 플로우의 컨텐츠들이 암호화되어 있어도 적용이 가능하다. 또한 DoS공격에 사용될 수 있는 사이트들을 탐지해 내고 그 위험 순위를 매김으로서 DoS공격에 효과적인 대응책이 될 수 있는 탐지 알고리즘을 소개한다.
본 논문에서는 공격 횟수와 공격 유형을 모두 고려하여 차량 내 네트워크에서 해킹을 탐지하는 침입 탐지 시스템의 성능을 개선하는 기법을 제안한다. 침입 탐지 시스템에서 침입을 정상으로 잘못 인식하는 FNR(False Negative Rate)과 정상을 침입으로 잘못 인식하는 FPR(False Positive Rate)은 모두 차량의 안전에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 일정 홧수 이상 공격으로 탐지된 데이터 프레임을 자동적으로 공격으로 처리하며, 자동 공격으로 판단하는 방법도 공격 유형에 따라 다르게 적용함으로서 FNR과 FPR을 모두 개선하는 침입 탐지 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 제안하는 기법은 DoS(Denial of Service) 공격과 Spoofing 공격에서 FNR과 FPR을 효과적으로 개선할 수 있었다.
인터넷 유저가 증가하면서 DDoS 공격은 인터넷 안정성에 매우 중요한 위협을 가하고 있다. 서비스 거부 공격이란 서비스를 제공하는데 있어 필요한 컴퓨팅 및 통신 자원을 고갈시키는 공격으로 원천적으로 해결하기가 매우 힘든 것으로 알려져 있다. 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 엔트로피기반의 DDoS 공격 대응 기법을 제안한다. OPNET을 이용해 구현한 결과 DDoS 공격중에 원활한 서비스를 제공할 수 있는 것을 확인하였다.
U-Healthcare는 언제, 어디서나 환자의 건강을 검사하고 관리하며 유지할 수 있도록 하는 의료와 IT가 융합된 서비스이다. U-Healthcare 서비스에서 이루어지는 통신은 검진한 분석 결과나 긴급 데이터를 무선 통신방식을 이용하여 병원 서버에 전송하는 방식이 활용되고 있다. 이 때 악의적인 접근을 수행하는 자(공격자)가 U-Healthcare기기나 BS(Base Station)에 DRDoS(Distributed Reflection DoS)공격을 하면 위급한 환자의 상황 정보가 병원 서버까지 전송되지 않는 다양한 피해가 예상된다. 이를 대응하기 위해 DRDoS 공격 시나리오와 DRDoS에 대한 대응방안을 제안하고 대량의 패킷을 처리할 수 있는 빅데이터와 융합한다. 공격자가 U-Healthcare 기기나 BS(Base Station)를 공격 시 DB와 연동하여 일치하면 공격을 막는다. 본 논문은 원격의료 서비스인 U-Healthcare기기나 BS에서 나타날 수 있는 공격방법을 분석하고, 빅데이터를 활용하여 보안 위협에서의 대응방안을 제안한다.
최근 인터넷의 폭발적인 확장에 따라서 웹 서버의 절대 개수가 증가하였으며 웹 바이러스에 의만 웹 서버의 공격도 빈번해졌다. 바이러스의 무제한 자기 증식이라는 특성에 따라 인터넷상의 공격 패킷의 증가로 인하여 네트워크가 마비되고, 특히 IIS가 DoS공격으로 인하여 많은 피해를 입었다. 이에 따라 웜 바이러스의 공격을 방어하기 위한 많은 방법이 제시되었는데, 본 논문에서는 윙 바이러스의 공격 패턴을 분석하여 웜 바이러스의 공격 패턴의 특성이 어떠한지를 연구하였다. 대부분의 웜 바이러스 공격이 IIS에는 유효하지만 유닉스 시스템에서는 무력한 점을 이용하여 UNIX 시스템에서 구동되는 Apache 웹 서버의 로그 정보를 사용하여 웜 바이러스의 공격 패턴을 분석하였다 분석 결과 웜 바이러스의 공격 패턴은 Hurst 상수 H에 의만 자기 유사성을 나타내는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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