• 제목/요약/키워드: Network Attack

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Using Genetic Algorithm for Optimal Security Hardening in Risk Flow Attack Graph

  • Dai, Fangfang;Zheng, Kangfeng;Wu, Bin;Luo, Shoushan
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권5호
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    • pp.1920-1937
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    • 2015
  • Network environment has been under constant threat from both malicious attackers and inherent vulnerabilities of network infrastructure. Existence of such threats calls for exhaustive vulnerability analyzing to guarantee a secure system. However, due to the diversity of security hazards, analysts have to select from massive alternative hardening strategies, which is laborious and time-consuming. In this paper, we develop an approach to seek for possible hardening strategies and prioritize them to help security analysts to handle the optimal ones. In particular, we apply a Risk Flow Attack Graph (RFAG) to represent network situation and attack scenarios, and analyze them to measure network risk. We also employ a multi-objective genetic algorithm to infer the priority of hardening strategies automatically. Finally, we present some numerical results to show the performance of prioritizing strategies by network risk and hardening cost and illustrate the application of optimal hardening strategy set in typical cases. Our novel approach provides a promising new direction for network and vulnerability analysis to take proper precautions to reduce network risk.

해커의 유비쿼터스 홈 네트워크 공격에 대한 정보보호 기술 (Information Protection against The Hacker's Attack of Ubiquitous Home Networks)

  • 천재홍;박대우
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.145-154
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    • 2007
  • 본 논문에서는 유비쿼터스 홈 네트워크에서의 개인정보보호를 위해 유비쿼터스와 홈 네트워크의 보안을 위협하는 다양한 보안 위협사항과 요구사항에 대해 분석하고 연구하였다. 보안기능을 강화한 유비쿼터스 홈 보안 게이트웨이를 설계를 통해 외부에서의 정당한 사용자 접근 시, 인증절차와 검증절차를 마련함으로써 홈 네트워크의 보호를 강화하였다. 또한 DoS, DDoS, IP Spoofing 공격을 실시하여 홈 네트워크 보안 게이트웨이에서의 방어실험을 함으로써 해커의 공격에 대한 보안이 이루어졌음을 확인하였다. 공격 실험을 통해 유비쿼터스 홈 네트워크에서의 기기와 사용자에 대한 보안을 강화하고, 외부 공격에 대한 방어를 확인함으로써 본 논문의 홈 네트워크 보안 모델을 유비쿼터스 홈 네트워크에서의 개인정보보호를 강화할 수 있는 방안으로 제시한다.

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SDN을 위한 샘플링 기반 네트워크 플러딩 공격 탐지/방어 시스템 (Sampling based Network Flooding Attack Detection/Prevention System for SDN)

  • 이윤기;김승욱;부 둑 티엡;김경백
    • 스마트미디어저널
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    • 제4권4호
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    • pp.24-32
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    • 2015
  • 최근 SDN은 데이터센터 네트워크로 활발히 사용되고 있으며, 그 사용범위를 점진적으로 늘려나가고 있다. 이러한 새로운 네트워크 환경 변화와 함께, 네트워크 보안시스템을 SDN 환경 상에서 구축하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 OpenFlow Switch의 포트를 통과하는 패킷들을 지속적으로 관찰함으로써 네트워크 플러딩 공격 등을 탐지하기 위한 시스템들이 제안되었다. 하지만 다수의 스위치를 중앙집중형 컨트롤러에서 관리하는 SDN의 특성상 지속적인 네트워크 트래픽 관찰은 상당한 오버헤드로 작용할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 지속적인 네트워크 트래픽 관찰에 따른 오버헤드를 줄이면서도 네트워크 플러딩 공격을 효과적으로 탐지 및 방어 할 수 있는, 샘플링 기반 네트워크 플러딩 공격 탐지 및 방어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 네트워크 트래픽을 주어진 샘플링 조건에 맞추어 주기적으로 관찰하고, 샘플링 패킷들을 분석하여 네트워크 플러딩 공격을 탐지하며, 탐지된 공격을 OpenFlow Switch의 플로우 엔트리관리를 통해 능동적으로 차단하다. 네트워크 트래픽 샘플링을 위해 sFlow agent를 활용하고, 샘플링된 패킷 정보를 소프트웨어적으로 분석하여 공격을 탐지하기 위해 오픈소스 기반 IDS인 snort을 사용하였다. 탐지된 공격의 자동화된 방어 기작의 구현을 위해 OpenDaylight SDN 컨트롤러용 어플리케이션을 개발하여 적용하였다. 제안된 시스템은 OVS (Open Virtual Switch)를 활용한 로컬 테스트베드 상에서 그 동작을 검증하였고, 다양한 샘플링 조건에 따른 제안된 시스템의 성능 및 오버헤드를 분석하였다.

계층적 오버레이를 이용한 DDoS 공격 감내 네트워크 (DDoS Attack Tolerant Network using Hierarchical Overlay)

  • 김미희;채기준
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제14C권1호
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    • pp.45-54
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    • 2007
  • 가장 위협적인 공격의 한 형태인 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격은 다수의 공격 에이전트가 한꺼번에 많은 공격 트래픽을 특정 네트워크 또는 중요한 노드를 공격하는 특성을 갖고 있어 이로 인한 피해 지역 및 정도가 크다는 문제점이 있다. 이에 대한 기존의 많은 연구들은 탐지, 필터링, 추적 등에 집중되어 있고, 특히 피해 네트워크가 계층적인 구조를 갖고 있는 경우 특정 노드의 마비로 인해 하위 노드들의 정상 트래픽 전송이 어려워질 뿐 아니라, 탐지에 대한 다른 노드에 공지 및 추적을 위한 제어 트래픽 전송 또한 어려워 질 수 있다. 이에 본 논문에서는 계층적인 네트워크에서 이에 맞는 계층적인 오버레이를 구성하여, 공격 탐지 시 공지 및 추적을 위한 제어 트래픽을 오버레이를 이용해 전달하며, 공격 에이전트를 완전히 제거하기 전까지 정상적인 트래픽을 우회할 수 있는 DDoS 공격 감내 네트워크 구조를 제안한다. 또한 제안된 방법에서 오버레이 구성에 따른 오버헤드 분석과 공격 탐지 시 빠른 공격 차단 전달의 가능성과 신속성 및 정상 트래픽의 전송의 정도를 시뮬레이션을 통해 분석한다.

RIDS: 랜덤 포레스트 기반 차량 내 네트워크 칩입 탐지 시스템 (RIDS: Random Forest-Based Intrusion Detection System for In-Vehicle Network)

  • 이대기;한창선;이성수
    • 전기전자학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.614-621
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    • 2022
  • 본 논문은 CAN(Controller Area Network) 버스에서 해킹에 의한 공격을 탐지하기 위한 랜덤 포레스트 기반 칩입 감지 시스템(RIDS: Random Forest-Based Intrusion Detection)을 제안한다. RIDS는 CAN 버스에서 나타날 수 있는 전형적인 세 가지 공격, 즉 DoS(Denial of Service) 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 탐지하며, 데이터 프레임 사이의 시간 간격과 그 편차, 페이로드끼리의 해밍 거리와 그 편차의 네 가지 파라미터를 사용하여 공격을 판단한다. RIDS는 메모리 중심 방식의 아키텍쳐를 가지며 노드의 정보를 메모리에 저장하여 사용하며 트리의 개수와 깊이만 조절하면 DoS 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 모두 탐지할 수 있도록 확장이 용이한 구조로 설계되었다. 시뮬레이션 결과 RIDS는 정확도 0.9835, F1 점수 0.9545로 세 가지 공격을 효과적으로 탐지할 수 있었다.

Stepping Stones Attack Simulator for TCP Connection Traceback Test

  • Choi, Byeong-cheol;Seo, Dong-Il;Sohn, Sung-Won;Lee, Sang-Ho
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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    • pp.2112-2115
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    • 2003
  • In this paper, we describe a SSAS (stepping stones attack simulator) that is automatic tool for testing and evaluation in TCP connection traceback system. The SSAS can pass multiple hosts that are included with hacker, middle-path hosts and victim’s system. And SSAS can also attack through commands to exploit the victim’s system. Usually, hackers do not expose their real attack positions through compromising the middle-path hosts like stepping-stones. Namely, hackers perform the stepping stones attacks in Internet. The SSAS can be utilized by developments and tests of the various countermeasure techniques of hacking. Specially, in this paper, it is used to test the performance of TCP connection traceback system.

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An Adaptive Probe Detection Model using Fuzzy Cognitive Maps

  • Lee, Se-Yul;Kim, Yong-Soo
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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    • pp.660-663
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    • 2003
  • The advanced computer network technology enables connectivity of computers through an open network environment. There has been growing numbers of security threat to the networks. Therefore, it requires intrusion detection and prevention technologies. In this paper, we propose a network based intrusion detection model using Fuzzy Cognitive Maps(FCM) that can detect intrusion by the Denial of Service(DoS) attack detection method adopting the packet analyses. A DoS attack appears in the form of the Probe and Syn Flooding attack which is a typical example. The Sp flooding Preventer using Fuzzy cognitive maps(SPuF) model captures and analyzes the packet information to detect Syn flooding attack. Using the result of analysis of decision module, which utilized FCM, the decision module measures the degree of danger of the DoS and trains the response module to deal with attacks. The result of simulating the "KDD ′99 Competition Data Set" in the SPuF model shows that the Probe detection rates were over 97 percentages.

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Security Audit System for Secure Router

  • Doo, So-Young;Kim, Ki-Young
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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    • pp.1602-1605
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    • 2005
  • An audit tracer is one of the last ways to defend an attack for network equipments. Firewall and IDS which block off an attack in advance are active way and audit tracing is passive way which analogizes a type and a situation of an attack from log after an attack. This paper explains importance of audit trace function in network equipment for security and defines events which we must leave by security audit log. We design and implement security audit system for secure router. This paper explains the reason why we separate general audit log and security audit log.

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VLAN을 이용한 네트워크 분할 환경에서의 네트워크 접근 제어 우회 공격 탐지 및 방어 기법 (Detection and Prevention of Bypassing Attack on VLAN-Based Network Segmentation Environment)

  • 김광준;황규호;김인경;오형근;이만희
    • 정보보호학회논문지
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    • 제28권2호
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    • pp.449-456
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    • 2018
  • 불필요한 트래픽의 송수신을 통한 분리된 조직/부서 간의 내부 자료 유출을 방지하기 위해 많은 조직에서 네트워크를 분할하여 망을 관리한다. 물리적으로 별도의 장비를 기반으로 하는 것이 가장 근본적인 네트워크 분할 방식이나 이보다 적은 비용으로 구축이 가능한 가상랜(Virtual LAN, VLAN) 네트워크 접근 제어 기능을 활용하여 논리적으로 네트워크를 분할 운영하는 사례가 존재한다. 본 연구에서는 VLAN ID값을 검색하는 스캐닝 기법과 Double Encapsulation VLAN Hopping 공격기법을 활용해 VLAN을 이용하여 분할된 네트워크 간 통신 우회 가능성을 제시한 후, 스캐닝을 통해 획득한 VLAN ID 정보를 이용한 자료 유출 시나리오를 제시한다. 또한 이 공격을 탐지 및 차단하기 위한 기법을 제안하고 구현을 통해 제시된 기법의 효과에 대해 검증한다. 본 연구는 궁극적으로 VLAN으로 분리된 네트워크 취약점을 활용한 자료 유출 또는 외부 사이버 공격을 차단함으로써 VLAN 이용 환경의 보안성 향상에 기여할 것으로 기대한다.

Hybridized Decision Tree methods for Detecting Generic Attack on Ciphertext

  • Alsariera, Yazan Ahmad
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권7호
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    • pp.56-62
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    • 2021
  • The surge in generic attacks execution against cipher text on the computer network has led to the continuous advancement of the mechanisms to protect information integrity and confidentiality. The implementation of explicit decision tree machine learning algorithm is reported to accurately classifier generic attacks better than some multi-classification algorithms as the multi-classification method suffers from detection oversight. However, there is a need to improve the accuracy and reduce the false alarm rate. Therefore, this study aims to improve generic attack classification by implementing two hybridized decision tree algorithms namely Naïve Bayes Decision tree (NBTree) and Logistic Model tree (LMT). The proposed hybridized methods were developed using the 10-fold cross-validation technique to avoid overfitting. The generic attack detector produced a 99.8% accuracy, an FPR score of 0.002 and an MCC score of 0.995. The performances of the proposed methods were better than the existing decision tree method. Similarly, the proposed method outperformed multi-classification methods for detecting generic attacks. Hence, it is recommended to implement hybridized decision tree method for detecting generic attacks on a computer network.