KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.168-182
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2020
Spoofing attacks, especially replay attacks, pose great security challenges to automatic speaker verification (ASV) systems. Current works on replay attacks detection primarily focused on either developing new features or improving classifier performance, ignoring the effects of feature variability, e.g., the channel variability. In this paper, we first establish a mathematical model for replay speech and introduce a method for eliminating the negative interference of the channel. Then a novel feature is proposed to detect the replay attacks. To further boost the detection performance, four post-processing methods using normalization techniques are investigated. We evaluate our proposed method on the ASVspoof 2017 dataset. The experimental results show that our approach outperforms the competing methods in terms of detection accuracy. More interestingly, we find that the proposed normalization strategy could also improve the performance of the existing algorithms.
네트워크가 보편화되면서 사이버 공간을 이용한 테러가 전 세계적으로 발생하고 있다. IP Fragmentation은 이 기종 네트워크 환경에서 IP 패킷의 효율적인 전송을 보장해주고 있지만, 몇 가지 보안 문제점을 가지고 있다. 불법 침입자는 이러한 IP Fragmentation의 취약점을 이용해 IP Spoofing, Ping of Death, ICMP 등의 공격 기술을 이용하여 시스템에 불법적으로 침입하거나 시스템의 정상적인 동작을 방해한다. 최근에는 IP Fragmentation을 이용한 서비스 거부공격 외에도 이를 이용하여 패킷 필터링 장비나 네트워크 기반의 침입탐지시스템을 우회할 수 있는 문제점이 대두되고 있다. 본 논문에서는 패킷 재 조합 기능을 제공하지 못하는 일부 라우터나 네트워크 기반의 침입탐지시스템들에서 불법 사용자가 패킷을 다수의 데이터 그램으로 나누어 공격할 때, 이를 탐지하거나 차단하지 못하는 경우에 대비하여 실시간 접근 로그 파일을 생성하고, 시스템 관리자가 의사결정을 할 수 있도록 함과 동시에 시스템 스스로 대처할 수 있는 시스템을 구현하여 타당성을 검증하고, 그에 따른 기대효과를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 비지도학습 모델인 오토인코더와 가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용하여 차량용 CAN 네트워크에서 비정상적인 데이터를 탐지하는 방안을 제안한다. 제안하는 오토인코더 모델은 정상 데이터에서 CAN 프레임의 ID만으로 학습시킨다. 이후 가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용하여 구한 최적의 프레임 개수와 손실 임계값을 가지는 모델을 사용하여 비정상 데이터를 효과적으로 탐지한다. DoS 공격, Gear 스푸핑 공격, RPM 스푸핑 공격, Fuzzy 공격 등 4가지 공격 데이터로 오토인코더 기반 IDS를 검증하였으며 성능을 평가하였다. 기존 비지도학습 기반 모델들과 비교했을 때 우수한 성능을 나타냈으며 모든 평가 지표에서 99% 이상의 성능을 나타냈다.
인터넷은 확장성과 최선형 라우팅 서비스를 목적으로 설계되었기 때문에 보안상에 취약점을 가진다. 이에 IP spoofing과 DoS/DDoS 공격을 탐지하기 위한 다양한 공격 탐지 방법들이 제안되었다. DoS/DDoS 공격은 공격이 시작되고 짧은 시간 내에 목적을 이루기 때문에 공격 탐지 알고리즘들은 빠른 시간 내에 정확한 탐지를 하는 것이 중요하다. 공격 탐지 알고리즘들은 미탐지율과 오탐지율로 이루어진 오경고율을 가지며 공격 탐지 알고리즘의 성능을 평가하는 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 공격 탐지 알고리즘의 특징을 살펴보고 그 성능을 분석하였다. 공격 탐지 알고리즘의 성능은 미탐지율과 오탐지율을 변화시켰을 시, 공격 트래픽 및 일반 트래픽에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 각각 분석하였다. 이를 통해 전송되는 공격 패킷의 수는 미탐지율에 비례하며, 전송되는 일반 패킷의 수는 일정 치 이하의 미탐지율과 오탐지율에 반비례하는 것을 확인하였다. 또 공격 탐지 알고리즘의 미탐지율 변화에 따른 오탐지율의 변화를 분석하여 미탐지율과 오탐지율의 관계를 도출하고 공격탐지 알고리즘의 한계를 분석하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해 정확한 네트워크 상태를 판단하여 공격 탐지 알고리즘의 한계를 줄이고 성능을 개선하는 방안을 제안하였고 그 결과, 공격 탐지 알고리즘의 성능이 보다 향상됨을 확인하였다.
서비스거부공격은 여전히 많은 웹 서비스 사이트에서 중요한 취약 요소이기에 공공기관을 포함한 사이트에서는 방어체계 구축에 많은 노력을 기울여야 한다. 최근에는 NTP의 monlist 기능을 이용한 대량의 네트워크 트래픽을 유발시켜 분산 서비스 거부 공격을 일으키거나 직접적인 방어가 불가능한 DNS 인프라에 대한 서비스거부 공격 등 형태로 이동하고 있다. 일례로 2013년 6월에 발생한 정부통합전산센터 DNS 서버를 대상으로 발생한 DNS 어플리케이션 서비스거부공격은 공공기관의 정보시스템들에 대한 정상적 서비스를 불가능하게 하는 것이 목적이었다. 이와 같이 분산 서비스거부공격은 특정 정보시스템에 대한 피해 뿐 아니라, 불특정 정보서비스에 대한 광범위한 피해로 이어질 수 있기 때문에 사이버위협을 최소화 하는 노력을 기울여야 한다. 본 논문에서는 해외정보시스템과 국내정보시스템 사이에 정해진 규약에 의해 자료를 전송하는 경우에 발생하는 IP 스푸핑을 통한 DDoS 공격에 대해 IP 헤더의 TTL(Time To Live) 값을 활용하여 스푸핑 여부를 탐지하는 방법을 제안한다.
국내/외 산업기반시설들은 악의적인 사용자로부터 받은 공격으로 인해 큰 피해를 받고 있다. 특히, 전력, 댐, 철도, 원자력 등과 같은 국가 주요핵심기반시설이 피해를 입었을 경우 그 피해는 경제적인 문제뿐만 아니라, 국민의 생명과도 직결될 수 있다. 이러한 국가 주요핵심기반시설은 Modbus RS485통신을 사용하는 SCADA 시스템으로 구성되어 있는 것이 일반적이며, 이러한 특성상 SCADA 시스템에서 직접 명령을 전달하는 RTU Master와 Slave는 RJ11 케이블로 연결되어 있다. RJ11 케이블의 전송 범위는 1km정도로 대역이 넓기 때문에 케이블에 물리적인 접속을 통하여 데이터 스푸핑이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 최근 보안 중요성이 대두되고 있는 국가 주요핵심기반시설 내의 SCADA 시스템 보안 향상을 위하여 데이터 스푸핑 탐지를 위한 유휴 시간 측정 시스템을 설계하였다.
As a basic research for the detection of GPS spoofing signal we study to generate a GPS fake signal which can mislead GPS receivers, and show that the fake signal is generated and transmitted through a pseudolite and the GPS receivers produce a wrong position as designated in the fake signal.
기존에 사용되던 방화벽들은 기본적으로 정책을 수동적으로 입력해 주는 방식으로 되어 있어 공격이 오는 즉시 대응하기 쉽지 않다. 왜냐하면 전문 보안 관리자가 이를 분석하고 해당 공격에 대한 방어 정책을 입력해 주어야하기 때문이다. 또한, 기존 방화벽 정책은 공격을 막기 위해 정상 접속까지 차단하는 경우가 많다. 패킷 자체는 정상적이지만 유입량이 많아 서비스 거부를 발생시키는 공격이 많기 때문이다. 본 논문에서는 방어 정책을 입력하는 부분을 인공지능으로 대체하여 정책을 자동으로 생성하고, 정상 접속 학습을 통해 생성된 화이트리스트 정책으로 정상 접속은 가능하면서 Flooding, Spoofing, Scanning과 같은 공격만을 차단하는 방법을 제안한다.
기존의 센서 네트워크 상의 공격에는 Sniffing(도청) 공격, Flood 공격, Spoofing(위조)공격 등이 있고, 이에 대한 기본적인 대응 방법에는 암호화 및 인증 방법, 스위칭 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크(WSN)에서 네트워크 계층에서의 공격에는 Wormhole 공격, HELLO Flood 공격, Sybil 공격, 싱크홀 공격, 선택적 전달 공격 등이 있다. 이러한 공격들은 앞서 말한 기본적인 대응방안으로 방어 되지 않는 경우가 있다. 이러한 공격들에 대한 새로운 대응방안에는 정기적인 키 변경, 정기적인 네트워크 모니터링 등의 여러 가지 방안들이 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 네트워크 계층의 여러 가지 위협(공격)들과 그에 따른 새로운 대응방안들에 대해 제시한다.
네트워크를 통한 정보의 공유는 오늘날 클라우드 서비스 환경으로 발전하여 그 이용자수를 빠르게 증가시키고 있지만 네트워크를 기반으로 하는 불법적인 공격자들의 주요 표적이 되고 있다. 아울러 공격자들의 다양한 공격 기법 중 IP 스푸핑은 그 공격 특성상 일반적으로 자원고갈 공격을 수반하기 때문에 이에 대한 빠른 탐지와 대응 기법이 요구 된다. IP 스푸핑 공격에 대한 기존의 탐지 방식은 연결 요청을 시도한 클라이언트의 트레이스 백 정보 분석과 그 일치 여부에 따라 최종적인 인증과정을 수행 한다. 그렇지만 트레이스 백 정보의 단순 비교 방식은 서비스 투명성을 요구하는 환경에서 빈번한 False Positive로 인하여 과도한 OTP 발생을 요구할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 트레이스 백 정보 기반의 대칭키 암호화 기법을 적용하여 상호 인증 정보로 사용하고 있다. 즉, 트레이스 백 기반의 암호화 키를 생성한 후 정상적인 복호화 과정의 수행 여부로 상호 인증이 가능하도록 하였다. 아울러 이러한 과정을 통하여 False Positive에 의한 오버헤드도 개선할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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