• 정보보호학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.303-311
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• 2015

DNS 증폭 공격은 새로운 타입의 DDoS 공격의 일종이며 이러한 DNS 공격이 요즘 빈번히 발생하고 있는 실정이다. 기존 연구에서는 DNS 캐쉬의 트래픽의 증폭량을 탐지하여 다량의 패킷을 보내는 IP를 탐지하기도 하며, 질의 요청과 응답 패킷 사이즈의 크기 비율을 탐지하기도 하였다. 하지만, 이와 같은 DNS 패킷 트래픽 기반의 탐지방법은 주소체계 변화에 따른 패킷 사이즈를 감당할 수 없으며, 분산된 공격에도 취약하다. 또한, 실시간 환경에서의 분석이 불가능하였다. 하지만, 본 논문에서는 실제 ISP의 DNS 데이터를 중심으로 근실시간 통합 분석이 가능한 DNS 질의 응답 분석 시스템을 구축하여 효율적인 DNS 증폭공격 탐지 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.391-394
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• 2004

인터넷의 급속한 확장으로 인해 네트워크 공격기법의 패러다임의 변화가 시작되었으며 새로울 공격 형태가 나타나고 있으나 대부분의 침입 탐지 기술은 오용 탐지 기술을 기반으로 하는 시스템이주를 이루고 있어 알려진 공격 유형만을 탐지하고, 새로운 공격에 능동적인 대응이 어려운 실정이다. 이에 새로운 공격 유형에 대한 탐지력을 높이기 위해 인체 면역 메커니즘을 적용하려는 시도들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 네트워크 패킷에 대한 정상 행위 프로파일을 생성하고 생성된 프로파일을 자기공간화 하여 인체면역계의 자기, 비자기 구분기능을 이용해 자기 인식 알고리즘을 구현하여 이상행위를 탐지하고자 한다. 자기인식 알고리즘의 하나인 Negative Selection Algorithm을 기반으로 anomaly detector를 생성하여 자기공간을 모니터하여 변화를 감지하고 이상행위를 검출한다. DARPA Network Dataset을 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 침입 탐지율을 통해 알고리즘의 유효성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.175-182
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• 2008

2008년에 있었던 우리나라 금융기관과 정부기관에 대한 DoS 공격에 대한 연구이다. 실험실 환경에서 실제 DoS 공격 툴을 이용하여 공격을 실시한다. DoS 공격을 탐지하기 위하여 네트워크 상에서 Snort를 이용한 N-IDS를 설치하고, 패킷을 탐지하기 위한 Winpcap과 패킷의 저장 및 분석하기 위한 MySQL, HSC, .NET Framework 등을 설치한다. e-Watch 등의 패킷 분석 도구를 통해 해커의 DoS 공격에 대한 패킷량과 TCP, UDP 등의 정보, Port, MAC과 IP 정보 등을 분석한다. 본 논문 연구를 통하여 유비쿼터스 정보화 사회의 역기능인 사이버 DoS, DDoS 공격에 대한 자료를 분석하여 공격자에 대한 포렌식자료 및 역추적 분석 자료를 생성하여 안전한 인터넷 정보 시스템을 확보하는데 의의가 있다.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.17-22
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• 2014

MANET은 빠르게 네트워크를 구축할 수 있다는 특징 때문에 많은 분야에서 활용되고 있다. 그러나 무선 네트워크의 특성과 노드들의 이동으로 인해 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 특히 그중에서도 라우팅 프로토콜의 취약점을 이용한 공격이 증가하고 있으며 그 피해 또한 매우 증가하고 있는 설정이다. 본 논문에서는 안전한 라우팅 프로토콜 제공을 위한 two-level 인증 구조를 제안하였다. 제안한 기법에서는 네트워크에 참여하는 노드들에 대하여 신뢰도를 기반으로 한 인증 평가를 실시하여 인증서를 발급해주며, 인증서를 발급받은 노드만이 데이터 전송을 수행하게 된다. 그리고 인증서를 발급받은 노드가 데이터 전송시 제어 패킷의 정보와 자신이 관리하는 PIT 정보를 비교 및 분석하여 악의적인 노드들에 대한 탐지를 수행하게 된다. Ns-2 시뮬레이터를 이용하여 본 논문에서 제안한 기법의 성능을 평가하였으며, 실험을 통하여 우수한 성능을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권5호
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• pp.351-358
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• 2008

DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 프로세서 처리능력, 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 트래픽 폭주 공격의 탐지는 안정적인 서비스의 제공 및 시스템의 운영에 필수요건이다. 전통적인 패킷 수집을 통한 DoS/DDoS의 탐지방법은 공격에 대한 상세한 분석은 가능하나 설치의 확장성 부족, 고가의 고성능 분석시스템의 요구, 신속한 탐지를 보장하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 MIB 정보 갱신 시점 단위로 수집된 SNMP MIB 객체 정보를 바탕으로 Support Vector Data Description(SVDD)을 이용하여 보다 빠르고 정확한 침입탐지와 쉬운 확장성, 저비용탐지 및 정확한 공격유형별 분류를 가능케 하는 새로운 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험을 통하여 만족스러운 침입 탐지율과 안전한 False Negative Rate(FNR), 공격유형별 분류율 수치 등을 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권3호
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• pp.283-294
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• 2006

악의적인 네트워크 트래픽은 흔히 공격의 성질을 구체적으로 알지 않고서도 평상시 트래픽과 구별된다. 본 논문에서는 네트워크 인바운드 트래픽 분포를 이용해 네트워크 트래픽 비정상행위를 탐지하는 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 실제 캠퍼스 네트워크의 트래픽 특성을 프로토콜, 패킷 길이, 목적지 IP/포트 주소, TTL 값, TCP SYN 패킷, 그리고 프래그멘트 패킷 분포 등을 통해 조사하였다. 이렇게 구해진 다양한 베이스라인 트래픽 분포로부터 엔트로피를 계산하고 이를 기준으로 비정상행위를 탐지하는 방법을 제시하였다. 특히 본 논문에서는 잘 알려진 서비스거부공격을 실제 캠퍼스 네트워크를 대상으로 실시하였고 그 결과를 제시함으로서 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.39-52
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• 2011

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.46-58
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• 2010

SIP 프로토콜 기반 VoIP 서비스는 편리함과 저렴한 통신비용으로 사용자 수가 급증하고 있다. 하지만 SIP 프로토콜은 텍스트 형태의 SIP 헤더 정보를 UDP 방식으로 전송하기 때문에 손쉽게 위변조 할 수 있으며, 송신자에 대한 인증 기능을 제공하고 있지 않기 때문에 악의적 공격자에 의해 SIP 패킷 폭주 공격등에 매우 취약하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 SIP 취약성을 해결하기 위해 SIP 상태코드를 모니터링 하여 SIP 폭주 공격을 탐지하고 SIP 패킷에 대해 인증 및 보안 기능이 강화된 프로토콜을 제시하였다. SIP 공격탐지 시스템을 구축하여 SIP 세션을 능동적으로 관리하였으며 보안 기능을 강화하기 위해 사용자 인증을 적용하여 SIP 프로토콜의 취약점을 해결할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 기법은 기존 SIP 프로토콜에서의 보안 취약성을 해결하고 최소한의 트래픽 전송 지연만으로도 안전하게 패킷을 송수신할 수 있도록 하였으며 SIP 프록시 서버에서의 서비스 지연, 서버의 과부하 등의 문제를 최소화할 수 있도록 설계되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.73-78
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• 2016

In wireless sensor networks, sensors have capabilities of sensing and wireless communication, computing power and collect data such as sound, movement, vibration. Sensors need to communicate wirelessly to send their sensing data to other sensors or the base station and so they are vulnerable to many attacks like garbage packet injection that cannot be prevented by using traditional cryptographic mechanisms. To defend against such attacks, a behavior-based attack detection is used in which some specialized monitoring nodes overhear the communications of their neighbors(normal nodes) to detect illegitimate behaviors. It is desirable that the total sensing area of normal nodes covered by monitoring nodes is as large as possible. The previous researches have focused on selecting the monitoring nodes so as to maximize the number of normal nodes(node coverage), which does not guarantee that the area sensed by the selected normal nodes is maximized. In this study, we have developed an algorithm for selecting the monitoring nodes needed to cover the maximum sensing area. We also have compared experimentally the covered sensing areas computed by our algorithm and the node coverage algorithm.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.365-371
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• 2021

인터넷 사용자의 급증으로 웹 어플리케이션은 해커의 주요 공격대상이 되고 있다. 웹 공격을 막기 위한 기존의 WAF(Web Application Firewall)는 공격자의 전반적인 행위보다는 HTTP 요청 패킷 하나하나를 탐지 대상으로 하고 있으며, 새로운 유형의 공격에 대해서는 탐지하기 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 알려지지 않은 패턴의 공격을 탐지하기 위해 기계학습을 활용한 사용자 행위 기반의 웹 공격 탐지 기법을 제안한다. 공격자가 정상적인 사용자인 것처럼 위장할 수 있는 부분을 제외한 영역에 집중하여 사용자 행위 정보를 정의였으며, 벤치마크 데이터셋인 CSIC 2010을 활용하여 웹 공격 탐지 실험을 수행하였다. 실험결과 Decision Forest 알고리즘에서 약 99%의 정확도를 얻었고, 동일한 데이터셋을 활용한 기존 연구와 비교하여 본 논문의 효율성을 증명하였다.