이 논문에서는 기존 정보보안체계의 취약성에 대처하고 보다 강력한 침입차단을 위해 통합화 된 인프라스트럭처 구조를 제안했다. 제안된 인프라스트럭처는 정보보안 프레임워크, 기능메커니즘, 통합화구조에 기반한 정보보호스킴으로 구성되었다. 이 논문은 오늘날의 바이러스방역환경에서 악성트래픽을 효과적으로 차단하기 위해서는 인프라스트럭쳐를 기본으로 구조개선과 스캐닝툴의 효과적인 결합을 통한 대응이 최적의 접근방법임을 제시하고 있다. 본 논문을 통해 인프라스트럭처상에서의 성능분석모델을 제시했으며 이 분석모델을 통해 1단계, 3단계, 5단계 차단단계별 성능측정이 가능함을 실험을 통해 보여줬다. 최적의 정보보호를 위한 효율적인 인프라스트럭처 구조는 사용자 또는 사용자조직에 의해 계속적인 진단과 평가 및 튜닝이 필요함을 본 연구에서는 결론으로 강조했다.
최근 스파이웨어(Spyware)와 애드웨어(Adware)의 급속한 확산으로 인해, 많은 사용자들이 컴퓨터의 사용에 어려움을 격고 있지만, 애드웨어 및 스파이웨어에 대한 효율적인 대응이 부족한 실정이다. 또한 애드웨어 및 스파이웨어는 앞으로도 더욱 확산될 것으로 전망되며, 이에 따라 보안 솔루션들이 안티-애드웨어(Anti-Adware) 및 안티-스파이웨어(Anti-Spyware) 기능이 추가되고 있고 보안 시장에서 새로운 영역으로 부상하고 있다. 그러나 아직까지 애드웨어 및 스파이웨어에 대한 체계적인 연구가 부족한 실정이다. 본 논문은 애드웨어 및 스파이웨어에 대한 사례 및 기술 분석을 통하여 애드웨어 및 스파이웨어에서 사용되는 악성 기법을 연구하고 이를 바탕으로 애드웨어 및 스파이웨어에 대한 효율적인 대응기법을 제시하고자 한다.
PC가 악성코드에 감염되면 C&C서버와 통신하며 공격자의 명령에 따라 내부 네트워크에 확산, 정보획득 등의 과정을 거쳐 최종적인 악성행위를 하게 된다. 기업은 외부로부터의 공격을 사전에 차단하는데 중점을 두고 있으나 APT공격을 목적으로 한 악성코드는 어떤 형대로든 내부로 유입된다. 이때 피해의 확산을 방지하기 위하여 악성코드에 감염되어 C&C서버와 통신을 시도하는 PC를 찾아내는 내부 모니터링이 필요하다. 본 논문에서 수많은 패킷들의 목적지IP가 블랙리스트 IP인지 여부를 빠르고 효과적으로 대조하기 위한 블룸필터를 이용한 목적지 IP 모니터링 방안을 제시한다.
본 연구는 현 보안 관제 시스템이 직면한 실시간 트래픽 탐지 문제를 해결하기 위해 사이버 위협 프레임워크인 마이터 어택과 머신러닝을 이용하여 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 방안을 제안하였다. 마이터 어택 프레임워크에 네트워크 트래픽 데이터셋인 UNSW-NB15를 적용하여 라벨을 변환 후 희소 클래스 처리를 통해 최종 데이터셋을 생성하였다. 생성된 최종 데이터셋을 사용하여 부스팅 기반의 앙상블 모델을 학습시킨 후 이러한 앙상블 모델들이 다양한 성능 측정 지표로 어떻게 네트워크 트래픽을 분류하는지 평가하였다. 그 결과 F-1 스코어를 기준으로 평가하였을 때 희소 클래스 미처리한 XGBoost가 멀티 클래스 트래픽 환경에서 가장 우수함을 보였다. 학습하기 어려운 소수의 공격클래스까지 포함하여 마이터 어택라벨 변환 및 오버샘플링처리를 통한 머신러닝은 기존 연구 대비 차별점을 가지고 있으나, 기존 데이터셋과 마이터 어택 라벨 간의 변환 시 완벽하게 일치할 수 없는 점과 지나친 희소 클래스 존재로 인한 한계가 있음을 인지하였다. 그럼에도 불구하고 B-SMOTE를 적용한 Catboost는 0.9526의 분류 정확도를 달성하였고 이는 정상/비정상 네트워크 트래픽을 자동으로 탐지할 수 있을 것으로 보인다.
Frame relay needs UPC function for the multiplexed logical connections to prevent malicious user traffic from incoming to network, to guarantee the QoS of conformed user traffic, and to protect the normal operation of network system. On the FR/ATM interworking in ATM networks, the UPC may be conducted either by cell-based ATM UPC or frame-based FR UPC. Frames come into and traverse ATm networks by segmentation to ATM cells. Of course, FR QoS should be guaranteed in spite of segmentation and reassembly in ATM networks. In this paper, we compared the QoS of cell-based ATM UPC and frame-based FR UPC in terms of analysis and simulation in case of ingress of excess traffic over negotiated traffic parameters at user-to-network interface. Also we studied frame-based UPC schemes including window-based FR UPC and frame-based VSA which is an ATM UPC algorithm recommended by ITU-T. We described introductions to frame relay including frame structure and FR/ATM interworking, FR traffic parameters and their relationship, comparison of FR QoS between frame-based FR UPC and cell-based ATM UPC, comparison of FR UPC schemes, necessities of egress traffic control, and conclusions.
본 논문에서는, 인터넷 백본 네트워크상에서 악성의 네트워크 공격 트래픽을 고립시킴으로서 네트워크 인프라를 보호하기 위한 트래픽 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법은 개별 플로우 또는 개별 패킷들에 기반을 둔 기존의 방법들과 달리 제안된 공격 탐지 및 제어 방법은 집합된 트래픽 수준에서 운영되므로 계산의 복잡성을 현저히 줄일 수 있으므로 네트워크 공격에 대한 전역 인프라 구축에 활용 가능하다. 실험 결과는 제안된 방법에 의한 트래픽 제어가 네트워크 공격이 이루어질 시 정상 트래픽과 네트워크 자원들을 적절히 보호할 수 있음을 보여준다.
인트라넷의 네트워크는 악성트래픽의 확산과 분산을 차단하는 역할이 수행되는 영역이다. 네트워크 구조상에서는 트래픽 소통경로상에서 악성코드 침투와 보안차단기능이 수행된다. 네트워크보안 아키텍쳐란 침투와 보안차단기능이 수행되는 네트워크 구조상에서의 트래픽처리 영역과 그룹을 차별화하여 구분시키는 개념이다. 인트라넷 네트워크 아키텍쳐는 보안도메인은 영역과 가능을 기준으로 차별화가 가능하고 따라서 도메인별로 차별화된 보안 메커니즘이 개발되고 적용되어야한다. 본 논문는 네트워크 아키텍쳐의 보안 취약성을 진단하고 네트워크는 구조적으로 어떤 가준으로 보안 도메인이 설정되어야하는가에 대한 방법론 개발을 위해 네트워크 형상(Topology) 결정 요소, 보안 아키텍쳐 설정기준, 구조도 선택기준, 차단위치 결정, 경로 방역망 구성기준을 도출한다. 설계된 방법론을 적용할 경우 전통적인 네트워크 구조상에서보다 바이러스 차단 효율이 증대되고 있음이 실험을 통해 입증한다. 따라서 아키텍쳐 영역기준에 따라 차별화된 차단기능이 필요하며 보안 메커니즘 개발이 요구되고 있음을 본 연구를 통해 제시하고자한다.
Network management and anomaly detection are challenges in high-speed networks due to the high volume of packets that has to be analysed. Flow-based analysis is a scalable method which reduces the high volume of network traffic by dividing it into flows. As sampling methods are extensively used in flow generators such as NetFlow, the impact of sampling on the performance of flow-based analysis needs to be investigated. Monitoring using sampled traffic is a well-studied research area, however, the impact of sampling on flow-based anomaly detection is a poorly researched area. This paper investigates flow sampling methods and shows that these methods have negative impact on flow-based anomaly detection. Therefore, we propose an efficient probabilistic flow sampling method that can preserve flow traffic distribution. The proposed sampling method takes into account two flow features: Destination IP address and octet. The destination IP addresses are sampled based on the number of received bytes. Our method provides efficient sampled traffic which has the required traffic features for both flow-based anomaly detection and monitoring. The proposed sampling method is evaluated using a number of generated flow-based datasets. The results show improvement in preserved malicious flows.
본 논문은 해커가 정보절취 등을 목적으로 전자우편에 악성코드를 삽입 유포하는 공격 대응방안에 관한 연구로, 악성코드가 삽입된 전자우편은 정보유출 시(時) 트래픽을 암호화(Encoding)하는데 이를 복호화(Decoding) 하는 '분석모델'을 구현 및 제안한다. 또한 보안관제측면(네트워크)에서 해킹메일 감염시(時) 감염PC를 신속하게 탐지할 수 있는 '탐지기술 제작 방법론'을 연구하여 탐지규칙을 제작, 시뮬레이션 한 결과 효율적인 탐지성과를 보였다. 악성코드 첨부형 전자우편에 대한 대응책으로 공공기관이나 기업의 정보보안 담당자 PC사용자가 각자의 전산망 환경에 맞게 적용 가능한 보안정책을 제안함으로써 해킹메일 피해를 최소화하는데 도움이 되고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1307-1323
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2014
With the exhaustion of global IPv4 addresses, IPv6 technologies have attracted increasing attentions, and have been deployed widely. Meanwhile, new applications running over IPv6 networks will change the traditional traffic characteristics obtained from IPv4 networks. Traditional models obtained from IPv4 cannot be used for IPv6 network monitoring directly and there is a need to investigate those changes. In this paper, we explore the flow features of IPv6 traffic and compare its difference with that of IPv4 traffic from flow level. Firstly, we analyze the differences of the general flow statistical characteristics and users' behavior between IPv4 and IPv6 networks. We find that there are more elephant flows in IPv6, which is critical for traffic engineering. Secondly, we find that there exist many one-way flows both in the IPv4 and IPv6 traffic, which are important information sources for abnormal behavior detection. Finally, in light of the challenges of analyzing massive data of large-scale network monitoring, we propose a group flow model which can greatly reduce the number of flows while capturing the primary traffic features, and perform a comparative measurement analysis of group users' behavior dynamic characteristics. We find there are less sharp changes caused by abnormity compared with IPv4, which shows there are less large-scale malicious activities in IPv6 currently. All the evaluation experiments are carried out based on the traffic traces collected from the Northwest Regional Center of CERNET (China Education and Research Network), and the results reveal the detailed flow characteristics of IPv6, which are useful for traffic management and anomaly detection in IPv6.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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