네트워크 보안업계가 최근 IPS(Intrusion Prevention System) 제품 출시와 개발에 열을 올리고 있는 가운데 경쟁력을 좌우하는 관건으로 기가비트 데이터 처리 속도가 떠오르고 있다. IPS는 네트워크 초입에 설치돼 실시간으로 유해 트래픽을 분석 차단해주는 능동형 보안제품. IPS는 방화벽처럼 네트워크 처리속도가 확보되지 않으면 전체 네트워크가 마비되는 인라인(IN LINE) 방식으로 설치되기 때문에 기가비트 처리 속도가 필수적으로 요구된다. 기가비트 처리 속도가 적어도 2Gbps급은 되어야 한다는 것. 이에 따라 보안업계에 기가비트급 IPS 출시와 개발이 붐을 이루고 있다.
DDoS 공격은 외부의 공격자가 일반 사용자들의 PC를 감염시킨 후 감염된 PC에서 특정 웹 사이트나 서버에 대량의 트래픽을 전송하여 리소스를 고갈시키거나 네트워크 대역폭을 점유함으로써 서비스를 마비시키는 공격으로, 완벽하게 막는 것이 대단히 어렵다. IDS(Intrusion Detection System:침입 탐지 시스템), IPS(Intrusion Prevention System:침입 방지 시스템), ITS(Intrusion Tolerance System), FW(Firewall) 또는 DDoS 전용 보안 장비 등을 이용하여 DDoS 공격을 막아내거나, 감내하려고 한다. 여러 종류의 보안 장비 비용 문제가 발생하기도 하고, 각 시스템 간의 연계성을 고려하지 않은 설치로 제 기능을 발휘하지 못하기도 한다. 본 논문에서는 DDoS 공격에 대한 보안 장비의 효과적인 연계와 대응 방법론을 제시한다. 설계된 방법론을 적용할 경우 기존의 네트워크 구조상에서보다 DDoS 공격에 대한 차단 및 감내 효율이 실험을 통해 입증되었다. 따라서 차별화된 DDoS 공격을 대응 및 감내하는 관제 방안을 본 연구를 통해 제시하고자 한다.
네트워크의 급속한 성장과 더불어 유무선 서비스 및 사용자들이 급증하고 있는 가운데 IEEE 802.1x 기반 WLAN 환경에서 Session hijacking 및 DoS 공격 등 취약점으로 인해 다양한 공격이 시도되고 있어 무선 네트워크에 대한 침입탐지/차단 시스템 개발이 시급하다. 본 연구에서는 AP(Access Point) 에서 임베디드 형태로 무선 패킷에 대한 모니터링 및 유해 트래픽 침입탐지/차단 기능을 제공하며 무선 네트워크에 대한 통합 보안 관리 기능을 제공하는 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 기존의 무선망 보안 관리 시스템보다 경량화된 형태로 개발되었으며 무선 트래픽에 대한 능동적인 보안 관리 기능을 제공하여 대학 캠퍼스망과 같이 최근 급속도로 확산되고 있는 무선랜 기반 네트워크 환경에서의 개선된 보안관리 기능을 제공할 수 있었다.
실제 대규모 네트워크에서 사이버 공격으로 인한 보안시스템의 성능을 검증하기는 어렵다. 일반적으로 새로운 보안시스템이나 공격기법은 시뮬레이션을 통해 검증을 한다. 본 논문에서는 보안시스템 및 공격기법을 시뮬레이션 하기 위해 SSFNet을 사용하였다. SSFNet은 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템이면서, 대규모 네트워크를 쉽게 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 보안시스템이나 패킷을 조작할 수 있는 API를 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 보안 시스템으로 주로 사용하고 있는 방화벽과 IPS 클래스를 개발하여 SSFNet 구성요소로 추가하였다. 방화벽은 패킷 필터링 기반 보안 방화벽 시스템을 모델링하였다. IPS는 탐지 기능과 이상 패킷에 대한 드롭 기능을 가지고 있다. 확장된 SSFNet내에 네트워크를 모델링하여 방화벽과 IPS의 기능을 검증하였다. 방화벽은 패킷의 주소와 포트의 규칙을 통해 패킷을 차단하였다. 그리고 라우터에 기술된 IPS의 로그화면을 통해 패킷의 상태와 이상 패킷이 차단되는 것을 확인하였다.
시그니처 기반 필터링(Signature based filtering)은 이미 알려진 공격으로부터 방어하는 방법으로, 침입방지 시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그니처라 불리는 공격 패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 그러나 시그니처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷의 지연현상이 발생한다. 고성능 침입방지 시스템을 위해서는 보다 효율적인 패턴 매칭 알고리즘이 필요하며, 패턴 매칭의 수행 성능 향상을 위해 가장 중요한 부분은 처리해야 하는 패킷이 도착했을 때, 해당 패킷의 데이터를 룰의 시그니처와 비교하는 횟수를 줄이는데 있다. 이에 본 논문에서는 고성능 침입방지 시스템의 개발을 위해 기존의 제안된 시그니처 해싱 기반의 침입방지 시스템에 패킷 분류를 위한 다차원 검색을 튜플 공간이라는 이차원 공간을 이용하여 검색하는 튜플 공간 패킷 분류 알고리즘과 블룸 필터를 적용한 패턴 매칭 방법을 제안한다.
인터넷과 내장형 시스템의 발전으로 인하여 가정내의 모든 정보가전들이 홈 네트워크를 통하여 인터넷과 연결되어 있고 원격에서 제어가 가능하다. 또한 휴대폰, PDA와 같은 무선단말기를 이용한 정보검색, 메일송수신, 증권거래, 은행거래와 같은 다양한 전자상거래가 활발히 진행되고 있다. 이와 반면에 이런 정보가 전이나 무선단말기에 대한 해킹 바이러스 사례가 갈수록 많아지고 있다. 본 논문에서는 내장형 시스템인 임베디드 리눅스에서 IPS(Intrusion Prevention System)를 설계하고 구현하여 이런 정보가전이나 무선단말기에 대한 보안 방안을 제시한다.
블랙홀 공격은 라우팅 정보를 무단으로 변경하여 전송성능에 치명적인 영향을 초래할 수 있다. 블랙홀 공격에 대응하는 수단으로서 IDS(Intrusion Detection System) 또는 IPS(Intrusion Prevention System) 등을 사용할 경우 일정 정도의 전송성능을 개선할 수 있다. 본문에서는 블랙홀 공격이 발생되는 MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서 IDS가 종단간 성능에 미치는 영향을 패킷취합전송 관점에서 분석한다. 성능분석은 NS-2를 기반으로 구축한 MANET 시뮬레이터를 사용하였으며, 음성 서비스인 VoIP(Voice over Internet Protocol) 트래픽을 대상으로 음성서비스 표준 성능 파라미터인 MOS(Mean Opinion Score), 연결율, 지연 및 패킷손실율을 분석하였고, 본 논문에서 제시한 성능팩터를 활용한 분석을 제시하였다. 성능분석 결과의 하나로 패킷취합전송을 사용하는 MANET에서 블랙홀 공격에 대비한 IDS 조건을 제시하였다.
As the networking and data communication technology is making progress, there has been an augmented concern about the security. Intrusion Detection and Prevention Systems have long being providing a reliable layer in the field of Network Security. Intrusion Detection System works on analyzing the traffic and finding a known intrusion or attack pattern in that traffic. But as the new technology provides betterment for the world of the Internet; it also provides new and efficient ways for hacker to intrude in the system. Hence, these patterns on which IDS & IPS work need to be updated. For detecting the power and knowledge of attackers we sometimes make use of Honey-pots. In this paper, we propose a Honey-pot architecture that automatically updates the Intrusion's Signature Knowledge Base of the IDS in a Network.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.179-191
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2024
With the advancement of modern technology, cyber-attacks are always rising. Specialized defense systems are needed to protect organizations against these threats. Malicious behavior in the network is discovered using security tools like intrusion detection systems (IDS), firewall, antimalware systems, security information and event management (SIEM). It aids in defending businesses from attacks. Delivering advance threat feeds for precise attack detection in intrusion detection systems is the role of cyber-threat intelligence (CTI) in the study is being presented. In this proposed work CTI feeds are utilized in the detection of assaults accurately in intrusion detection system. The ultimate objective is to identify the attacker behind the attack. Several data sets had been analyzed for attack detection. With the proposed study the ability to identify network attacks has improved by using machine learning algorithms. The proposed model provides 98% accuracy, 97% precision, and 96% recall respectively.
침입방지 시스템(IPS, Intrusion Prevention System)은 인라인모드(in-line mode)로 네트워크에 설치되어, 네트워크를 지나는 패킷 또는 세션을 검사하여 만일 그 패킷에서 공격이 감지되면 해당 패킷을 폐기하거나 세션을 종료시킴으로서 외부의 침입으로부터 네트워크를 보호하는 시스템을 의미한다. IPS에서 주로 사용되는 시그너처 기반 필터링에서는 침입방지시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그너처라고 불리는 공격패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 시그너처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷지연 없이 동작하는 고성능 침입탐지시스템을 개발하는 것이 어렵게 되었다. 본 논문에서는 패턴 매칭 시간을 시그너처의 개수와 무관하게 하기 위하여 시그너처 해싱 기반에 기반한 고성능 침입방지시스템을 제안한다. 제안한 방식을 리눅스 커널 모듈 형태로 PC에서 구현하였고 월 발생기, 패킷발생기, 스마트비트라는 네트워크 성능 측정기를 이용하여 시험하였다. 실험결과에 의하면 기존 방식에서는 시그너처 개수가 증가함에 따라 성능이 저하되었지만 본 논문에서 제안한 방식은 성능이 저하되지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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