최근 다양한 트래픽 폭주 공격으로 인해 원격 호스트나 해당 네트워크가 정상적인 서비스를 제공할 수 없는 사례가 빈번히 발생하고 있다. 이러한 공격은 다른 해킹을 위한 초석으로 사용될 수 있어 공격 기법 중 가장 위험한 공격으로 분류되고 있다. 본 연구에서는 이러한 트래픽 폭주 공격을 검출하기 위해 SNMP의 MIB를 이용해 시스템의 트래픽 정보를 수집한다. 대부분의 트래픽 폭주 공격들은 유사한 트래픽 특징을 보이므로 이러한 특징을 이용하여 임계값을 적용시켜 분석하였다. 그 결과, 각각의 트래픽 폭주 공격의 유형에 따라서 독특한 특성을 가짐을 발견하였다. 본 연구의 결과로 얻어진 이러한 특징들을 트래픽 폭주 공격을 조기에 탐지 하는 기법과 보호하는 기법 연구에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다.
본 논문에서는 최근에 빈번하게 발생하는 트래픽 폭주 공격에 대해 대응하기 위하여 기존의 SNMP를 이용하는 트래픽 폭주공격 탐지방법을 향상시키기 위해 임계값 $\varepsilon$와 임계값 $\theta$을 사용하였다. 임계치에 따라서 트래픽 분석을 실행시킴으로써 시스템 자원을 보다 효율적으로 이용하기 위한 방법을 제시하였다.
최근의 트래픽 폭주 공격은 웡의 확산성과 공격 방법의 발달로 인하여 공격 전개시간이 단축되었다. 하지만 기존의 트래픽 분석 방법에서는 최근의 트래픽 폭주 공격의 빠른 진행을 탐지하기에는 시간의 제약점이 있다. 본 논문에서는 이러한 취약점을 보완하기 위해 트래픽을 수집하고 분석하는데 있어 시간을 향상시킨 트래픽 수집 및 분석 알고리즘을 제안하고 구현하였다.
현재의 인터넷 환경에서는 트래픽 폭주 공격, 웜 공격 등으로 인해 많은 경제적 손실이 발생하고 있으며 이러한 문제들은 향후 IP 주소의 고갈로 인해 IPv6로 대체되었을 경우 더욱 심각해질 것이다. 따라서, 본 논문에서는 IPv6 환경에서 발생할 수 있는 공격을 예상하여 이러한 공격을 탐지할 수 있는 트래픽 분석 도구를 설계하고 구현하였다 제안한 트래픽 분석 도구는 패킷 생성 모듈, 패킷 수집 모듈, 판별 모듈, X 윈도우 기반 디스플레이 모듈로 구성되며, 실험 결과, IPv6 환경에서 DAD-NA 메시지 공격, TCP SYN 플러딩 공격, UDP 플러딩 공격, ICMP 플러딩 공격 등을 효과적으로 검출할 수 있었다.
Software Defined Network (SDN) is a new technology in computer network area which enables user to centralize control plane. The security issue is important in computer network to protect system from attackers. SYN flooding attack is one of Distributed Denial of Service attack methods which are popular to degrade availability of targeted service on Internet. There are many methods to protect system from attackers, i.e. firewall and IDS. Even though firewall is designed to protect network system, but it cannot mitigate DDoS attack well because it is not designed to do so. To improve performance of DDOS mitigation we utilize another mechanism by using SDN technology such as OpenFlow and sFlow. The methodology of sFlow to detect attacker is by capturing and sum cumulative traffic from each agent to send to sFlow collector to analyze. When sFlow collector detect some traffics as attacker, OpenFlow controller will modify the rule in OpenFlow table to mitigate attacks by blocking attack traffic. Hence, by combining sum cumulative traffic use sFlow and blocking traffic use OpenFlow we can detect and mitigate SYN flooding attack quickly and cheaply.
DoS/DDoS공격과 웜 공격으로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 그 특성상 사전 차단이 어렵기 때문에 정확하고 빠른 탐지에 의한 대처는 공격 탐지 시스템이 갖추어야 할 필수요건이다. 본 논문에서는 SNMP MIB의 다양한 상관관계 분석을 통해 빠르고 정확한 탐지 알고리즘을 제안하고, 이를 적용한 실시간 탐지 시스템을 구현하였다. 공격 탐지 방법은 SNMP MIB의 갱신 주기를 이용하여 공격 탐지 시점을 결정하는 단계와 수신된 패킷의 상위 계층 전달률, 수신된 패킷에 대한 응답률, 그리고 폐기된 패킷 개수와 같은MIB 정보간의 상관 관계를 이용하여 공격의 징후를 판단하는 단계, 프로토콜 별 상세 분석을 통하여 공격 유무 탐지 및 공격 유형 분류를 수행하는 단계로 구성된다. 제안한 탐지 방법은 빠른 탐지로 발생되는 시스템 부하와 관리를 위한 소비 트래픽의 증가 문제를 효율적으로 해결하여 다수의 탐지 대상 시스템의 관리가 가능하며, 빠르고 정확하게 공격의 유무를 탐지하고 공격 유형을 분류해 낼 수 있어 공격에 대한 신속한 대처가 가능해 질 수 있다.
The internet is already a part of life. It is very convenient and people can do almost everything with internet that should be done in real life. Along with the increase of the number of internet user, various network attacks through the internet have been increased as well. Also, Large-scale network attacks are a cause great concern for the computer security communication. These network attack becomes biggest threat could be down utility of network availability. Most of the techniques to detect and analyze abnormal traffic are statistic technique using mathematical modeling. It is difficult accurately to analyze abnormal traffic attack using mathematical modeling, but network simulation technique is possible to analyze and simulate under various network simulation environment with attack scenarios. This paper performs modeling and simulation under virtual network environment including $NGSS^{1}$ system to analyze abnormal traffic-flooding attack.
트래픽 폭주 공격은 네트워크 대역폭, 프로세스 처리능력, 기타 시스템 자원을 고갈시킴으로써 정상적인 서비스를 할 수 없도록 하는 공격형태이며, 네트워크가 느려지거나 접속 불능 상태 등으로 인지할 수도 있지만 트래픽 폭주를 발생시킨 패킷을 수집하고 분석하는 방법을 이용하면 보다 정확한 공격의 탐지가 가능하다. 본 논문에서는 트래픽 폭주 공격을 보다 정확하게 탐지할 수 있도록 패킷 분석 기법을 제안하였다.
A flooding attack, such as DoS or Worm, can be easily created or even downloaded from the Internet, thus, it is one of the main threats to servers on the Internet. This paper presents an online real-time network response system, which can determine whether a LAN is suffering from a flooding attack within a very short time unit. The detection engine of the system is based on the incremental mining of fuzzy association rules from network packets, in which membership functions of fuzzy variables are optimized by a genetic algorithm. The incremental mining approach makes the system suitable for detecting, and thus, responding to an attack in real-time. This system is evaluated by 47 flooding attacks, only one of which is missed, with no false positives occurring. The proposed online system belongs to anomaly detection, not misuse detection. Moreover, a mechanism for dynamic firewall updating is embedded in the proposed system for the function of eliminating suspicious connections when necessary.
MANET에서 효율적인 데이터 전송을 위해서는 기존의 유선 네트워크에서 사용하는 라우팅 프로토콜을 그대로 사용할 수 없다. 왜냐하면 이동 노드로만 구성되어 있어 네트워크 토폴로지가 동적으로 변화하기 때문이다. 따라서 각 이동 노드들이 라우터 기능을 수행해야만 한다. 이러한 특성 때문에 MANET에는 DoS와 같은 다양한 라우팅 공격이 존재하고 있다. 본 논문에서는 자원을 소모시켜 네트워크를 마비시키는 플러딩 공격 탐지 성능을 향상시키기 위한 협력기반 탐지 기법을 제안하였다. 전체 네트워크의 트래픽 양과 노드의 수를 고려하여 기준값을 적응적으로 계산함에 따라 정확한 공격 탐지가 이루어지도록 하였다. 그리고 모든 이동 노드가 협력적 탐지를 수행하기 위하여 NHT라는 테이블을 이용하였으며, 트래픽의 중앙 감시를 위하여 클러스터 구조를 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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