기후변화에 의해 발생하는 대기 불균형은 강우량의 증가로 이어지고, 침수 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 탐지할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 침수 피해를 최소화하기 위해 지속적인 모니터링이 필요하며, 날씨의 영향을 받지 않는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상을 활용하여 침수지역을 탐지하였다. 관측된 데이터는 median 필터를 통해 노이즈를 감소시키는 전처리 과정을 진행하였으며, 객체 탐지 기법을 통해 수체와 비수체를 분류하여 각 기법의 침수탐지 활용성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 Otsu 기법과 SVM 기법을 통해 수체 및 침수 탐지를 수행하였으며, Confusion Matrix를 통해 전체적인 모델의 성능을 평가하였다. Otsu 기법은 수체와 비수체의 경계를 구분하는데 적합함을 보였으나, 혼합물의 영향을 받아 오탐지의 비율이 높게 나타났다. 반면, SVM 기법을 사용한 경우, 오탐지 비율이 낮고 혼합물에 의한 영향에 민감하지 않은 것으로 관측되었다. 이에 따라 침수 상태를 제외한 다른 조건에서 SVM 기법의 정확도가 높게 나타났다. Otsu 기법이 침수 조건에서 SVM 기법보다 다소 높은 정확도를 보였지만, 정확도의 차이가 5% 미만임을 확인할 수 있었다(Otsu: 0.93, SVM: 0.90). SVM 기법이 Otsu 기법보다 침수 전, 침수 후의 조건에서 정확도 차이가 최대 15% 이상 발생하여 수체 및 침수탐지에 더 적합하게 나타났다(Otsu: 0.77, SVM: 0.92). 이러한 결과는 SVM 기법이 수체 및 침수탐지에서 효과적으로 활용될 수 있음을 시사하며, 미래의 수재해 탐지 시스템에 적용될 때 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
서버의 응용계층에 대한 DDoS 공격은 매우 적은 량의 패킷으로 효과적인 공격이 가능하며, 공격 트래픽이 정상 트래픽과 유사하여 탐지가 매우 어렵다. 하지만 HTTP 응용계층 공격 트래픽에는 사용자 의도에 의한 특성이 있음을 찾았다. 정상 사용자와 DDoS 공격자는 동일하게 TCP 계층에서 세션을 맺는다. 이후 최소 한번의 HTTP Get 요구 패킷을 발생한다. 정상적인 HTTP 요구는 서버의 응답을 기다리지만 공격자는 Get 요청 직후 세션을 종료한다. 이러한 행위는 사용자 의도에 의한 차이로 해석할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차이를 기반으로 응용계층 분산서비스 거부 공격 탐지 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 정상 네트워크와 봇 기반 분산서비스거부 공격 툴에서 발생한 트래픽으로 실험되었으며, 거의 오탐 없이 HTTP-Get 공격을 탐지함을 보여 주였다.
현재 IPv4 환경에서는 서비스 거부 공격과 웜 공격은 피해 규모가 매년 증가하고 있으며, IPv6 환경으로 전환될 때 발생하는 유해 트래픽에 대한 연구가 미약한 상태이다. 본 논문에서는 SNMP(Simple Network Management Protocol)를 이용하여 IPv6 환경에서 예측되는 공격을 수행하여 공격 트래픽을 모니터링하고 공격을 탐지하는 분석 알고리즘을 연구하여 IPv6 환경으로 전환되었을 경우 발생하는 공격을 검출한다.
본 논문에서는 기존 SNMP를 이용한 트래픽 분석 방법의 문제점을 개선시킨 SNMP 기반의 트래픽 추이 분석 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법에서는 임계치를 적용함으로써 분석 시간이 많이 걸리며, 초기 공격 트래픽에 대해 탐지하지 못하는 취약점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 임계치를 사용하지 않고 일주 트래픽 추이 분석, 프로토콜별 추이 분석 그리고 특정 MIB에서의 트래픽 발생 유무를 분석함으로써 기존 방법에서의 문제점을 해결할 수 있었다. 트래픽이 발생하게 되면 이 세 가지 분석 방법을 통해 이상 여부를 분석하고, 이상 트래픽이 중첩적으로 발생될 경우 현재 입력된 트래픽을 유해 트래픽으로 분석해 낼 수 있다. 제안한 알고리즘을 통해서 유해 트래픽을 빠르고 정확하게 분석해 낼 수 있으며, 이를 통해 트래픽 폭주 공격에 의한 피해를 줄일 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1726-1743
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2014
DDoS (Distributed Denial of Service) has been a continuous threat to the cyber world with the growth in cyber technology. This technical evolution has given rise to a number of ultra-sophisticated ways for the attackers to perform their DDoS attack. In general, the attackers who generate the denial of service, use the vulnerabilities of the TCP. Some of the vulnerabilities like SYN (synchronization) flooding, and IP spoofing are used by the attacker to create these Distributed Reflected Denial of Service (DrDoS) attacks. An attacker, with the assistance of IP spoofing creates a number of attack packets, which reflects the flooded packets to an attacker's intended victim system, known as the primary target. The proposed scheme, Efficient Spoofed Flooding Defense (ESFD) provides two level checks which, consist of probing and non-repudiation, before allocating a service to the clients. The probing is used to determine the availability of the requested client. Non-repudiation is taken care of by the timestamp enabled in the packet, which is our major contribution. The real time experimental results showed the efficiency of our proposed ESFD scheme, by increasing the performance of the CPU up to 40%, the memory up to 52% and the network bandwidth up to 67%. This proves the fact that the proposed ESFD scheme is fast and efficient, negating the impact on the network, victim and primary target.
최근 여름철에 집중되면서 산악지역에서도 침수 및 범람으로 보행자는 대피 상황에서 인명 피해로 발생한다. 이를 보완하기 위해서는 범람 발생을 파악하여 보행자가 안전한 대피를 할 수 있는 시스템이 필요로 하다. 이에 본 논문에서는 Map API를 활용한 최단 거리 알고리즘 기반 보행자 경로 탐색 연구에 대해 제안한다. 보행자 경로 탐색 시스템은 T Map API를 사용하여 지도를 출력하고, 주변 건물을 대피소로 선정하여 데이터를 저장한다. 보행자의 현재 위치에서 가까운 대피소가 선정되어 최단 경로를 출력하고, 거리 및 시간을 제공한다. 대피 중 현재 진행 중인 경로에 문제가 생겼을 경우 현재 위치에서 다른 대피소의 경로를 제공한다. 이에 본 논문에서 제안하는 보행자 경로 탐색 대피 시스템은 대피 중 사고 예방을 할 것으로 사료한다.
미래 인터넷 기술 중 하나인 콘텐츠 중심 네트워킹(CCN)은 네트워크 성능 향상을 위하여 네트워크 노드들이 수신된 콘텐츠를 임시 저장하고, 해당 콘텐츠에 대한 요청을 수신하면 임시 저장된 콘텐츠를 이용하여 네트워크 노드가 이를 직접 처리한다. 또한, CCN은 IP 주소와 같은 호스트 Identity 대신 계층화된 콘텐츠 이름을 이용하여 패킷을 전송하고, 요청자 프라이버시 보호를 위하여 요청 메시지는 요청자 정보를 포함하지 않기 때문에 콘텐츠 제공자와 네트워크 노드들은 실제 요청자를 식별할 수 없다. 수신된 콘텐츠를 요청자에게 전송하기 위하여 네트워크 노드는 PIT(Pending Interest Table)에 요청 메시지와 해당 요청 메시지의 유입경로 정보를 기록하고, 콘텐츠를 수신하면 기록된 PIT 정보를 이용하여 해당 콘텐츠를 요청자에게 전송한다. 만약 PIT 저장 공간이 고갈되면, 콘텐츠 요청 메시지와 수신된 콘텐츠를 정상적으로 처리할 수 없다. 그러므로 안전한 CCN 구현을 위해서는 PIT 저장 공간 고갈을 목적으로 하는 공격의 탐지와 대응이 필요하다. 본 논문에서는 PIT 저장 공간에 대한 공격 탐지 및 대응을 위하여 공격 메시지 유입 경로에 따른 공격탐지/제어 방안을 제안하고, 공격 제어를 위한 메시지 구조를 함께 제안한다. 또한, 제안된 방식을 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 평가 한다.
기존에 사용되던 방화벽들은 기본적으로 정책을 수동적으로 입력해 주는 방식으로 되어 있어 공격이 오는 즉시 대응하기 쉽지 않다. 왜냐하면 전문 보안 관리자가 이를 분석하고 해당 공격에 대한 방어 정책을 입력해 주어야하기 때문이다. 또한, 기존 방화벽 정책은 공격을 막기 위해 정상 접속까지 차단하는 경우가 많다. 패킷 자체는 정상적이지만 유입량이 많아 서비스 거부를 발생시키는 공격이 많기 때문이다. 본 논문에서는 방어 정책을 입력하는 부분을 인공지능으로 대체하여 정책을 자동으로 생성하고, 정상 접속 학습을 통해 생성된 화이트리스트 정책으로 정상 접속은 가능하면서 Flooding, Spoofing, Scanning과 같은 공격만을 차단하는 방법을 제안한다.
최근 네트워크 취약점 검색 방법을 이용한 침입 공격이 늘어나는 추세이며 이런 공격에 대하여 적절하게 실시간 탐지 및 대응 처리하는 침입방지시스템(IPS: Intrusion Prevention System)에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 시스템에 허락을 얻지 않은 서비스 거부 공격(Denial of Service Attack) 기술 중 TCP의 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스로 종단간에 이루어지는 3-Way Handshake를 이용한 Syn Flooding Attack에 대하여 침입시도패킷 정보를 수집, 분석하고 퍼지인식도(FCM : Fuzzy Cognitive Maps)를 이용한 침입시도여부를 결정하는 네트워크 기반의 실시간 탐지 모델(Network based Real Time Scan Detection Model)을 제안한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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