In this paper, We propose a transaction signing-based authentication scheme for protecting sinkhole attacks in wireless sensor networks. Sinkhole attack makes packets that flow network pass through attacker. So, Sinkhole attack can be extended to various kind of attacks such as denial of service attacks, selective delivery or data tamper etc. We analyze sinkhole attack methods in directed diffusion based wireless sensor networks. For the purpose of response to attack method, Transaction signing-based authentication scheme is proposed. This scheme can work for those sensor networks which use directed diffusion based wireless sensor networks. The validity of proposed scheme is provided by BAN logic.
The nature of wireless transmission has made wireless sensor networks defenseless against various attacks. This paper presents warning message counter method (WMC) to detect blackhole attack, grayhole attack and sinkhole attack in wireless sensor networks. The objective of these attackers are, to draw the nearby network traffic by false routing information and disrupt the network operation through dropping all the received packets (blackhole attack), selectively dropping the received packets (grayhole and sinkhole attack) and modifying the content of the packet (sinkhole attack). We have also attempted light weighted symmetric key cryptography to find data modification by the sinkhole node. Simulation results shows that, WMC detects sinkhole attack, blackhole attack and grayhole attack with less false positive 8% and less false negative 6%.
Mobile ad hoc network(MANET) is a kind of wireless network which has no infrastructure. Each component node of MANET can move freely and communicate based on wireless peer to peer mode. Because of its vulnerable routing protocols, MANET is exposed to many kinds of attacks. A sinkhole attack is one of the representative attacks in MANET caused by attempts to draw all network traffic to a sinkhole node. This paper focuses on the sinkhole problem on Dynamic Source Routing(DSR) protocol in MANET. To detect the sinkhole node, we extract several useful sinkhole indicators through analyzing the sinkhole problem, then propose an efficient detection method based on an incremental learning algorithm. The simulation results show that the proposed method is effective and reliable for detecting sinkhole intrusion.
무선 센서 네트워크는 제약적인 하드웨어 자원과 무선 통신의 특징으로 인해 외부 침입에 취약하다. 따라서 공격자는 네트워크에 침입하여 싱크홀 공격을 시도할 수 있다. 이러한 싱크홀 공격을 방지하기 위해서 INSENS가 제안되었다. INSENS는 세 개의 대칭키를 사용하여 싱크홀 공격을 방지한다. 하지만 INSENS는 노드의 훼손을 고려하지 않기 때문에 훼손된 노드를 통해 싱크홀 공격이 다시 발생한다. 본 논문에서는 훼손된 노드를 통해 발생하는 싱크홀 공격을 이웃 노드들의 상태 정보를 사용하여 방지하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 i) 공격을 안전하게 방지하여 네트워크의 신뢰성을 향상하고, ii) 에너지 소비 절감을 목표로 한다. 실험 결과 제안기법은 보고서의 신뢰성을 평균 71.50% 향상하고 에너지 소비를 평균 19.90% 절감한다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환성에서 싱크홀 공격을 탐지할 수 있는 방안을 제시한다. 싱크홀 공격은 네트워크를 흐르는 패킷들이 공격자를 통과하도록 하는 공격이다. 따라서 이는 다양한 공격으로 확장될 수 있다. 본 논문에서는 링크 품질 지표에 기반한 라우팅을 수행하는 네트워크에서 싱크홀 공격 방법들을 분석하고 각 공격방법에 따라 공격을 탐지하기 위한 방안들을 제시한다. 제안하는 싱크홀 공격 탐지 방법은 링크 품질 지표에 기반한 동적 라우팅 프로토콜을 사용하는 모든 센서 네트워크에 적용할 수 있으며 소수의 공격 탐지 노드를 사용하여 싱크홀 공격의 탐지가 가능함을 알 수 있다.
최근 All-IP 네트워크 환경이 구축되면서 다양한 형태의 트래픽이 송수신되고 있으며, 이와 더불어 다양한 형태의 공격이 급증하고 있어 이에 대한 능동적 대응 방안이 제시되어야 한다. 기존 연구로는 SPIE 시스템 기반 해시 함수와 Bloom filter 방식을 적용한 라우터 중심 패킷 경로 역추적 기법이 제시되었으나, DDoS 공격이 발생 시 이를 능동적으로 차단하면서 공격 근원지를 역추적하기에는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 SPIE 및 Sinkhole 기반 라우터 기법의 장단점에 대한 분석을 통해 두 방식의 장점을 결합하여 All-IP 네트워크 환경에 적합한 IP 역추적 방식을 설계하고 이를 구현하였다. 본 연구에서 제시한 기법은 기존의 Sinkhole 방식과 유사하게 공격 패킷에 대한 수집/모니터링 기능을 제공하면서도 역추적 패킷 Manager 시스템을 기반으로 공격 패킷에 대한 판단 및 수집/제어 할 수 있어 성능 향상과 함께 DDoS 공격에 대한 능동적 대응이 가능하였다.
악성봇은 DDoS 공격, 스팸메일 발송 등 다양한 악성행위를 하는 웜/바이러스 이다. 이러한 악성봇의 악성행위를 차단 하기 위하여 국내외 많은 기관에서 노력을 기울이고 있다. 국내에서도 악성봇 DNS 싱크홀을 구축하여 악성봇에 의한 악성행위를 차단하고 있고, 일본에서도 CCC(Cyber Clean Center) 구축을 통하여 악성봇 감염 PC를 치료하고 있다. 그러나 악성봇 DNS 싱크홀은 감염 PC를 근본적으로 치료하지 못한다는 단점이 있고, CCC 또한 감염이 확인된 PC 중 30%만 치료가 되고 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 기법들의 단점을 보완하고 장점을 취하여 악성봇에 의한 악성행위를 차단함과 동시에 근본적인 치료도 병행하는 방식으로 새로운 악성봇 치료기법을 제안 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5354-5369
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2019
Sensor networks are deployed in unheeded environment to monitor the situation. In view of the unheeded environment and by the nature of their communication channel sensor nodes are vulnerable to various attacks most commonly malicious packet dropping attacks namely blackhole, grayhole attack and sinkhole attack. In each of these attacks, the attackers capture the sensor nodes to inject fake details, to deceive other sensor nodes and to interrupt the network traffic by packet dropping. In all such attacks, the compromised node advertises itself with fake routing facts to draw its neighbor traffic and to plunge the data packets. False routing advertisement play vital role in deceiving genuine node in network. In this paper, behavior based routing misbehavior detection (BRMD) is designed in wireless sensor networks to detect false advertiser node in the network. Herein the sensor nodes are monitored by its neighbor. The node which attracts more neighbor traffic by fake routing advertisement and involves the malicious activities such as packet dropping, selective packet dropping and tampering data are detected by its various behaviors and isolated from the network. To estimate the effectiveness of the proposed technique, Network Simulator 2.34 is used. In addition packet delivery ratio, throughput and end-to-end delay of BRMD are compared with other existing routing protocols and as a consequence it is shown that BRMD performs better. The outcome also demonstrates that BRMD yields lesser false positive (less than 6%) and false negative (less than 4%) encountered in various attack detection.
악성봇은 해커에 의해 원격 조정되어 명령에 의해 스팸메일 발송, DDoS 공격 등의 악성행위를 수행하는 웜/바이러스 이다. 악성봇은 이전의 웜/바이러스와 달리 금전적인 이득을 목적으로 하는 경우가 많은 반면 감염사실을 피해자가 인지하기 쉽지 않아 피해가 심각한 실정이다. 이에 대한 대응 방안으로는 해커의 명령을 전달하는 명령/제어 서버의 차단이 필요하다. 이 중 악성봇 DNS 싱크홀 기법이 국내에서 적용하고 있는 봇 대응 시스템으로, 본 논문의 목적은 이 방식의 효과성을 제시하는데 있다. 본 논문에서는 1년 이상의 장기간 동안 악성봇 및 Botnet 을 관찰하여 Bot 감염 PC의 감염 지속시간, Bot 명령/제어 서버의 특성 등을 파악하고, 악성봇의 피해를 방지하기 위한 효과적인 방안인 악성봇 DNS 싱크흘의 적용 결과를 분석한다. 이를 위하여 웜샘플 분석 툴을 이용하여 자동 분석체계를 구축하였고, 이를 시스템화 하였다. 또한, 분석을 통해 현재 국내에서 적용되고 있는 봇 대응 시스템의 타당성을 검증하였다.
최근 All-IP 네트워크 환경이 구축되면서 다양한 형태의 트래픽이 송수신되고 있으며, 이와 더불어 악의적 공격이 급증하고 있어 이에 대한 능동적 대응 방안이 제시되어야 한다. 기존 연구로는 SPIE 시스템을 통해 일방향 해쉬함수와 Bloom Filter 방식을 적용한 라우터 중심 패킷 경로 추적 기법이 제시되었으나, DDoS 공격이 발생할 경우 이를 능동적으로 차단하면서 공격 근원지를 효율적으로 추적하기에는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 SPIE 및 Sinkhole 기반 라우터 기법의 장단점에 대한 분석을 통해 두 방식의 장점을 결합하여 All-IP 네트워크 환경에 적합한 IP 추적 방식을 설계하고 이를 구현하였다. 본 연구에서 제시한 기법은 기존의 Sinkhole 방식과 유사하게 공격 패킷에 대한 수집/모니터링 기능을 제공하면서도 추적 패킷 Manager 시스템을 기반으로 공격 패킷에 대한 판단 및 수집/제어기능을 제공하여 성능 향상과 함께 DDoS 공격에 대한 능동적 대응이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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