인터넷상의 주소 고갈 문제를 해결하기 위해 기존의 IPv4 네트워크를 IPv6 네트워크로 도입하려는 계획이 국내외에서 단계적으로 추진되고 있다. IPv6 네트워크 도입으로 인해 IP 주소 부족 문제는 해결될 수 있으나 기존에 존재하던 네트워크 보안상의 문제점과는 또 다른 형태의 네트워크 공격이 야기될 수 있다는 위험성이 잠재되어 있다. 따라서, 본 논문에서는 IPv6 네트워크 환경에서 발생될 수 있는 네트워크 공격을 차단하기 위한 선행 과정인 IPv6 기반의 트래픽을 효율적으로 분석하는 도구를 제안한다. 구현된 IPv6 트래픽 분석 도구는 IPv6 헤더를 이용하여 트래픽 분석 및 공격을 검출하는 방식으로 공격 검출은 추정 가능한 공격에 대해 제안한 탐지 알고리즘을 이용하고 있다.
컴퓨터 확산 및 네트워크 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 공격자들의 공격은 운영체제, 프로토롤, 응용프로그램에서 취약점을 이용하고 있으며 그 기술이 고도화, 전문화 되어가고 있다. 그러므로 정보통신망의 기반구조를 구성하는 구성요소들에 대한 구조, 관리에서의 문제점을 해결하기 위한 기반구조 보호기술이 필요하다. 본 논문에서는 효과적으로 침입자를 차단하여 중요 시스템에서 분리시키기 위한 침입탐지시스템을 개발하고, IDS 모델을 선계 및 구현한다.
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.
모바일 Ad-hoc 네트워크는 재해지역이나 빠른 구성을 필요로 할 때 중앙 집중 구조 형태가 없는 통신을 제공하여 준다. 반면에 악의적인 공격과 사전 보안 측정 부족으로 인한 개방형 Ad-hoc 네트워크 구조에 때문에 다른 계층에서 문제에 직면할 수 있다. DOS공격은 전파 전송 채널에서 방해를 하는 공격중 하나이며 전파방해 공격으로 알려져 있다. 이러한 종류의 공격은 공격자가 패킷을 방해하는 신호를 보내고 패킷 이 전송되는 동안 많은 에러와 심각한 문제를 발생시킨다. 그 결과 이러한 종류의 공격을 방지하기 위한 방법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 시뮬레이터인 OPNET을 활용하여 DoS 공격과 각 노드 상에서 전파방해 공격 시뮬레이션을 수행하였고, 모바일 Ad-hoc 네트워크에서 전파방해에 의 한 채널 접근을 방해하는 공격에 대해서 분석하였다. 우리는 효과적인 이상적 분석 탐지 시스템 사용하여 방해전파 노드의 악의적인 행동을 탐지하고 모바일 Ad-hoc네트워크에서 전파방해 중에 부정적인 채널의 접속한 결과를 분석하였다.
단일 공격과 달리 DDoS 공격들은 네트워크에 분산된 봇넷이 동시에 타겟 서버에 공격을 개시한다. 이 경우 타겟 서버에서는 정상적인 사용자의 편의를 고려해야 하기 때문에 DDoS로 간주되는 패킷에 대하여 접속거부 조치를 취하기 어려운 점이 있다. 이를 고려하여 본 논문에서는 사용자 네트워크단위로 DDoS 공격을 탐지하고 네트워크 관리자가 조치를 취할 수 있도록 하여 전체적으로 봇넷의 규모를 줄여서 타겟 서버의 부담을 줄일 수 있는 DDoS 봇넷 탐지 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서 제안한 DDoS 봇넷 탐지 시스템은 공격 트래픽의 시간 단위 흐름을 분석하고 수집한 이상상태에 대한 데이터베이스를 바탕으로 공격을 탐지 하도록 프로그램을 구현하였다. 그리고 패킷들의 평균개수와 표준편차를 이용하여 현재 트래픽의 임계치(Threshold)를 계산하고 이 임계치를 이용하여 DDoS 공격 여부를 판단하였다. 공격의 대상이 되는 서버를 중심으로 이루어졌던 봇넷 탐지 단위를 DDoS 봇에 감지된 공격 모듈이 속한 네트워크 단위 탐지로 전환함으로써 DDoS 공격에 대한 적극적인 방어의 개념을 고려해 볼 수 있었다. 따라서 DDoS와 DoS 공격의 차이점이라 할 수 있는 대규모 트래픽 흐름을 사전에 네트워크 관리자가 차단함으로써 봇넷의 규모를 축소시킬 수 있다. 또한, 라우터 장비 이하의 네트워크 통신에서 트래픽 공격을 사전에 차단할 수 있다면 타겟 서버의 부담뿐만 아니라 WAN 통신에서 라우터의 네트워크 부하를 상당부분 감소시킬 수 있는 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
최근 알려지지 않은 공격(unknown attack)으로부터 네트워크를 보호하기 위한 네트워크 트래픽 어노멀리(anomaly) 검출에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 캠퍼스 네트워크의 보드라우터(border router)의 NetFlow 데이터로 제공되는 초당비트수(bits per second)와 초당플로수(flows per second)의 상관관계를 단순회귀분석을 통하여 새로운 어노멀리 검출 기법을 제시하였다. 새로이 제안된 기법을 검증하기 위해 실지 캠퍼스 네트워크에 적용하였으며 그 결과론 Holt-Winters seasonal(HWS) 알고리즘과 비교하였다. 특히, 제안된 기법은 기존 RRDtool에 통합시켜 실시간 검출이 가능하도록 설계하였다.
본 논문에서는 기존의 웹애플리케이션 모니터링 시스템을 기반으로 한 암호화 웹트랜잭션 공격탐지 시스템을 제안한다. 기존의 웹트래픽 보안 시스템들은 클라이언트와 서버간의 암호화 구간인 네트워크 영역에서 암호화된 패킷을 기반으로 공격을 탐지하고 방어하기 때문에 암호화된 웹트래픽에 대한 공격 탐지가 어려웠지만, 웹애플리케이션 모니터링 시스템의 기술을 활용하게 되면 웹애플리케이션 서버의 메모리 내에서 이미 복호화 되어 있는 정보를 바탕으로 다양한 지능적 사이버 공격에 대한 탐지가 가능해 진다. 또한, 애플리케이션 세션 아이디를 통한 사용자 식별이 가능해지기 때문에 IP 변조 공격, 대량의 웹트랜잭션 호출 사용자, DDoS 공격 등 사용자별 통계기반의 탐지도 가능해 진다. 이와 같이 암호화 웹트래픽에 대한 비 암호화 구간에서의 정보 수집 및 탐지를 통하여 암호화 트래픽에 숨어 있는 다양한 지능적 사이버공격에 대한 대응이 가능할 것으로 사료된다.
인터넷 사용자가 폭발적으로 늘어나면서 웹을 이용한 공격이 증가했다. 뿐만 아니라 기존의 방어 기법들을 우회하기 위해 공격 패턴이 다양해졌다. 전통적인 웹 방화벽은 알져지지 않은 패턴의 공격을 탐지하기 어렵다. 따라서 인공지능으로 비정상을 탐지하는 방식이 대안으로 연구되고 있다. 특히 공격에 악용되는 스크립트나 쿼리가 텍스트로 이루어져 있다는 이유로 자연어 처리 기법을 적용하는 시도가 일어나고 있다. 하지만 스크립트나 쿼리는 미등록 단어(Unknown word)가 다량 발생하기 때문에 자연어 처리와는 다른 방식의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 BPE(Byte Pair Encoding)기법으로 웹 공격 페이로드에 자주 사용되는 토큰 집합을 추출하여 임베딩 벡터를 학습시키고, 주의 메커니즘 기반의 Bi-GRU 신경망으로 토큰의 순서와 중요도를 학습하여 웹 공격을 분류하는 모델을 제안한다. 주요 웹 공격인 SQL 삽입 공격, 크로스 사이트 스크립팅, 명령 삽입 공격에 대하여 분류 평가 결과 약 0.9990의 정확도를 얻었으며, 기존 연구에서 제안한 모델의 성능을 상회하는 결과를 도출하였다.
컴퓨터와 네트워크의 보급이 일반화되면서, 현재 인터넷으로부터 기업이나 국가 조직 내부의 정보나 자원을 보호하기 위해 여러 가지 정보보호시스템을 비롯한 보안 네트워크를 구성하여 네트워크 및 시스템을 운영하고 있다. 그러나 기존의 침입 차단 시스템과 침입 탐지 시스템과 같은 시스템 외부방어 개념의 보안 대책은 전산망 내의 중요한 정보 및 자원을 보호함에 있어서 그 한계를 갖는다. 본 논문에서는 해킹으로 판단되는 침입에 대하여 라우터의 구조적 변경 없이 효율적으로 역추적 하기 위해서 ICMP 역추적 메시지(ICMP Traceback Message)를 이용한 ICMP 기반의 역추적 시스템을 설계한다. ICMP 역추적 메시지의 생성은 라우터를 포트 미러링하는 “역추적 Agent”가 담당하며, 이 메시지를 수신하는 피해 시스템은 해당 메시지를 저장하고, “역추적 Manager”가 DDoS류 공격을 탐지하게 되면 해당 메시지 정보를 이용하여 역추적을 시작하여 공격자의 근원지를 찾아내고, 이를 통하여 침입대한 대응을 시도할 수 있게된다.
Nowadays, Distributed Denial of Service (DDoS) attacks have gained increasing popularity and have been a major factor in a number of massive cyber-attacks. It could easily exhaust the computing and communicating resources of a victim within a short period of time. Therefore, we have to find the method to detect and prevent the DDoS attack. Recently, there have been some researches that provide the methods to resolve above problem, but it still gets some limitations such as low performance of detecting and preventing, scope of method, most of them just use on cloud server instead of network, and the reliability in the network. In this paper, we propose solutions for (1) handling multiple DDoS attacks from multiple IP address and (2) handling the suspicious attacks in the network. For the first solution, we assume that there are multiple attacks from many sources at a times, it should be handled to avoid the conflict when we setup the preventing rule to switches. In the other, there are many attacks traffic with the low volume and same destination address. Although the traffic at each node is not much, the traffic at the destination is much more. So it is hard to detect that suspicious traffic with the sampling based method at each node, our method reroute the traffic to another server and make the analysis to check it deeply.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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