KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.10
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pp.2750-2763
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2012
The Domain Name System (DNS) is a critical Internet infrastructure that provides name to address mapping services. In the past decade, Denial-of-Service (DoS) attacks have targeted the DNS infrastructure and threaten to disrupt this critical service. While the flooding DoS attacks may be alleviated by the DNS caching mechanism, we show in this paper that flooding DoS attacks utilizing name error queries is capable of bypassing the cache of resolvers and thereby impose overwhelming flooding attacks on the name servers. We analyze the impacts of such DoS attacks on both name servers and resolvers, which are further illustrated by May 19 China's DNS Collapse. We also propose the detection and defense approaches for protecting DNS servers from such DoS attacks. In the proposal, the victim zones and attacking clients are detected through monitoring the number of corresponding responses maintained in the negative cache. And the attacking queries can be mitigated by the resolvers with a sample proportion adaptive to the percent of queries for the existent domain names. We assess risks of the DoS attacks by experimental results. Measurements on the request rate of DNS name server show that this kind of attacks poses a substantial threat to the current DNS service.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06d
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pp.215-218
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2011
VoIP(Voice over Internet Protocol) 서비스는 기존의 음성전화 서비스(Public Switched Telephone Network, PSTN)와 달리 IP 프로토콜을 이용한 저렴한 통신비용 등의 장점이 있는 음성통신 기술로써, 기존의 아날로그 음성전화 서비스를 대신하는 서비스이며, 새로운 인터넷 융합서비스로 많은 사용자가 이용하고 있다. 하지만 VoIP 서비스가 인터넷망을 이용함으로 IP Spoofing, DoS (Denial of Server) / DDoS(Distributed Denial of Service), 등의 여러 가지 보안의 문제점을 가지고 있다. VoIP 서비스에서 DDoS 공격은 Proxy 서버 등에 대량의 공격 메시지를 보냄으로써 서버의 자원을 고갈시켜 정상적인 서비스를 하지 못하게 한다. DoS, DDoS 공격 중 Invite Flooding 공격은 1분에 수천 개의 Invite 메시지를 보내 회선의 자원을 고갈시키는 공격이다. 특히 IP/Port 위조하여 공격 경우 공격 패킷 탐지하기 어려우므로 차단할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 VoIP의 DoS/DDoS 중 하나인 Invite Flooding 공격 시 SIP Proxy Server에서 메시지 분산시키는 방법과 MAC Address와 사용자 번호 등 IP 이외의 고정적인 사용자 정보를 확인하여 공격을 탐지하고, 공격 Agent에 감염된 Phone을 공격차단서비스로 보내 복구시키는 방법을 제안한다.
Recently, as network flooding attacks such as DoS/DDoS and Internet Worm have posed devastating threats to network services, rapid detection and proper response mechanisms are the major concern for secure and reliable network services. However, most of the current Intrusion Detection Systems(IDSs) focus on detail analysis of packet data, which results in late detection and a high system burden to cope with high-speed network environment. In this paper we propose a lightweight and fast detection mechanism for traffic flooding attacks. Firstly, we use SNMP MIB statistical data gathered from SNMP agents, instead of raw packet data from network links. Secondly, we use a machine learning approach based on a Support Vector Machine(SVM) for attack classification. Using MIB and SVM, we achieved fast detection with high accuracy, the minimization of the system burden, and extendibility for system deployment. The proposed mechanism is constructed in a hierarchical structure, which first distinguishes attack traffic from normal traffic and then determines the type of attacks in detail. Using MIB data sets collected from real experiments involving a DDoS attack, we validate the possibility of our approaches. It is shown that network attacks are detected with high efficiency, and classified with low false alarms.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.4
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pp.89-96
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2014
MANET has been applied to a wide variety of areas because it has advantages which can build a network quickly in a difficult situation to build a network. However, it is become a victim of malicious nodes because of characteristics such as mobility of nodes consisting MANET, limited resources, and the wireless network. Therefore, it is required to lightweight attack detection technique which can accurately detect attack without causing a large burden to the mobile node. In this paper, we propose a multistage attack detection techniques that attack detection takes place in routing phase and data transfer phase in order to increase the accuracy of attack detection. The proposed attack detection technique is composed of four modules at each stage in order to perform accurate attack detection. Flooding attack and packet discard or modify attacks is detected in the routing phase, and whether the attack by modification of data is detected in the data transfer phase. We assume that nodes have a public key and a private key in pairs in this paper.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.4
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pp.811-817
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2009
The rapid growth of network based IT systems has resulted in continuous research of security issues. Probe intrusion detection is an area of increasing concerns in the internet community. Recently, a number of probe intrusion detection schemes have been proposed based on various technologies. However, the techniques, which have been applied in many systems, are useful only for the existing patterns of probe intrusion. They can not detect new patterns of probe intrusion. Therefore, it is necessary to develop a new Probe Intrusion Detection technology that can find new patterns of probe intrusion. In this paper, we proposed a new network based probe intrusion detector(NePID) using anomaly traffic analysis and fuzzy cognitive maps that can detect intrusion by the denial of services attack detection method utilizing the packet analyses. The probe intrusion detection using fuzzy cognitive maps capture and analyze the packet information to detect syn flooding attack. Using the result of the analysis of decision module, which adopts the fuzzy cognitive maps, the decision module measures the degree of risk of denial of service attack and trains the response module to deal with attacks. For the performance evaluation, the "IDS Evaluation Data Set" created by MIT was used. From the simulation we obtained the max-average true positive rate of 97.094% and the max-average false negative rate of 2.936%. The true positive error rate of the NePID is similar to that of Bernhard's true positive error rate.
With the increasing severity of climate change, intense torrential rains are occurring more frequently globally. Flooding due to torrential rain not only causes substantial damage directly, but also via secondary events such as landslides. Therefore, accurate and prompt flood detection is required. Because it is difficult to directly access flooded areas, previous studies have largely used satellite images. Traditionally, water indices such asthe normalized difference water index (NDWI) and modified normalized difference water index (MNDWI) which are based on different optical bands acquired by satellites, are used to detect floods. In addition, as flooding likelihood is greatly influenced by the weather, synthetic aperture radar (SAR) images have also been used, because these are less influenced by weather conditions. In this study, we compared flood areas calculated from SAR images and water indices derived from Landsat-8 images, where the images were acquired at similar times. The flooded area was calculated from Landsat-8 and Sentinel-1 images taken between the end of May and August 2019 at Lijiazhou Island, China, which is located in the Changjiang (Yangtze) River basin and experiences annual floods. As a result, the flooded area calculated using the MNDWI was approximately 21% larger on average than that calculated using the NDWI. In a comparison of flood areas calculated using water indices and SAR intensity images, the flood areas calculated using SAR images tended to be smaller, regardless of the order in which the images were acquired. Because the images were acquired by the two satellites on different dates, we could not directly compare the accuracy of the water-index and SAR data. Nevertheless, this study demonstrates that floods can be detected using both optical and SAR satellite data.
Network based intrusion detection system is a computer network security tool. In this paper, we present an intrusion detection system based on Self-Organizing Maps (SOM) and Resilient Propagation Neural Network (RPROP) for visualizing and classifying intrusion and normal patterns. We introduce a cluster matching equation for finding principal associated components in component planes. We apply data from The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition (KDD cup'99) for training and testing our prototype. From our experimental results with different network data, our scheme archives more than 90 percent detection rate, and less than 5 percent false alarm rate in one SYN flooding and two port scanning attack types.
Security issue in mobile ad hoc network (MANET) is a promising research. In 2011, we had accomplished a survey of black hole attacks in MANETs. However network technology is changing with each passing day, a vast number of novel schemes and papers have been proposed and published in recent years. In this paper, we survey the literature on malicious attacks in MANETs published during past 5 years, especially the black hole attack. Black hole attacks are classified into non-cooperative and collaborative black hole attacks. Except black hole attacks, other attacks in MANET are also studied, e.g., wormhole and flooding attacks. In addition, we conceive the open issues and future trends of black hole detection and prevention in MANETs based on the survey results of this paper. We summarize these detection schemes with three systematic comparison tables of non-cooperative black hole, collaborative black hole and other attacks, respectively, for a comprehensive survey of attacks in MANETs.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.338-340
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2021
Among the recent natural disasters, flood damage is concentrated in the summer, leading to casualties or property damage due to the typhoon's rainy season. Much research is being done to reduce this damage. In this paper, we design and implement a system that detects paths and provides them to users using shortest-distance algorithms in the event of such sudden flooding. The proposed system uses QGIS to detect paths using topographical data that generated tracks and pointers. In addition, other shortest paths are detected and provided to users when sudden flooding occurs during evacuation to routes detected through scenarios. Therefore, it is assumed that the proposed system will allow users to safely evacuate from the risk of future disaster safety accidents.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.252-255
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2002
As more critical services are provided in the internet, the risk to these services from malicious users increases. Several networks have experienced problems like Denial of Service(DoS) attacks recently. We analyse a network-based denial of service attack, which is called SYM flooding, to TCP-based networks. It occurs by an attacker who sends TCP connection requests with spoofed source address to a target system. Each request causes the targeted system to send instantly data packets out of a limited pool of resources. Then the target system's resources are exhausted and incoming TCP port connections can not be established. The paper is concerned with a detailed analysis of TCP SYN flooding denial of service attack. In this paper, we propose a Real Time Scan Detector(RTSD) mechanism and evaluate it\`s Performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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