MANET은 유선 기반망이 구축되어 있지 않은 곳에서 운용되기 때문에 노출된 매체와 동적인 토폴로지, 중앙의 감시와 관리 결여 등으로 보안 측면에서 취약하다. 특히, 중앙에서 네트워크를 제어해 주는 중재자가 없기 때문에 악의적인 노드가 발생해도 그에 대한 탐지나 조치가 어렵다. 이와 같은 악의적인 노드는 Ad-hoc 관련 보안 연구 분야중 라우팅에 밀접하게 연관되어 있다. 따라서, 본 논문에서는 안전하고 효율적인 라우팅을 위해 악의적으로 행동하는 노드를 효과적으로 탐지하여 보안성을 더욱 높일 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해 일정기간 악의적인 행위를 수행하는 노드를 개개의 노드 및 이웃간의 협업을 통해 이중화하여 탐지하고, 각 노드에 대한 신뢰지수를 부여하여 관리함으로써 악의적인 노드 행위에 효과적으로 대응 할 수 있는 기법인 MBC(Identification technition of Malicious Behavior node based on Collaboration in MANET)을 제안한다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 우리는 네트워크 시뮬레이션을 수행하였다. 이 시뮬레이션 수행결과는 제안한 방법이 기존 방법보다 악의적인 노드를 더 정확하고 신속하게 식별 가능함으로써 보다 효율적인 라우팅이 이루어짐을 보였다.
최근 MANET(Mobile Ad-Hoc Network)에서 보안요소를 추가한 라우팅 연구가 활발히 진행되어왔다. 그러나 기존 연구들은 secure 라우팅 또는 패킷 자체에 대한 악의적인 행위 탐지 중 어느 한 측면에 대해서만 연구가 되어왔다. 본 논문에서는 패킷 자체에 대한 악의적인 행위 및 라우팅 측면에서 보안 요소를 모두 고려한 SRPPnT(A Secure Routing Protocol in MANET based on Malicious Pattern on Node and Trust Level)를 제안한다. SRPPnT는 악의적인 행위가 이루어진 노드를 확인하여 각 노드에 대한 신뢰수준을 측정 후, 획득한 각 노드의 신뢰수준에 따라 라우팅 경로를 설정함으로써 패킷 및 라우팅 경로 설정에 대해 이루어질 수 있는 악의적인 행위를 효율적으로 대응할 수 있다. SRPPnT는 AODV(Ad-Hoc On-Demand Distance Vector Routing)를 기반으로 하였다. NS 네트워크 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 SRPPnT는 기존 프로토콜보다 네트워크 부하를 감소시킨 상태에서 악의적인 노드의 보다 정확하고 신속한 식별과 secure한 라우팅이 이루어짐을 확인하였다.
MANET에서는 합법적인 노드와 비합법적인 노드 모두 네트워크에 접근이 가능함에 따라 보안 취약점을 안고 있다. MANET에 관한 대부분의 연구들은 라우팅 경로 또는 패킷 전달에 대한 공격 측면에만 중점을 두고 있으며, 특히 악의적인 노드의 다양한 공격에 효과적으로 대응하는데 한계가 있다. 이 논문에서는 MANET에서 다양한 악의적인 노드를 효율적으로 탐지하기 위한 DTecBC (detection technique of malicious node behaviors based on collaboration) 기법을 제안하였다. 제안 기법은 이웃 노드들 간의 협업관계를 기반으로 상호 메시지 교환을 통하여 악의적인 노드를 관리할 수 있도록 설계하였다.. 제안기법의 효율성 검증을 위해 OPNET 시뮬레이션 툴을 사용하여 기존의 대표적 탐지기법인 Watchdog, CONFIDANT, SRRPPnT와 비교하였다. 평가 결과, 제안 기법은 기존 기법들에 비해 다양한 유형의 악의적인 노드 행위를 종합적으로 탐지 가능함이 확인 되었다.
MANET has an advantage that can build a network quickly and easily in difficult environment to build network. In particular, routing protocol that uses in existing mobile environment cannot be applied literally because it consists of only mobile node. Thus, routing protocol considering this characteristic is necessary. Malicious nodes do extensive damage to the whole network because each mobile node has to act as a router. In this paper, we propose technique that can detect accurately the suspected node which causes severely damage to the performance of the network. The proposed technique divides the whole network to zone of constant size and is performed simultaneously detection technique based zone and detection technique by collaboration between nodes. Detection based zone translates the information when member node finishes packet reception or transmission to master node managing zone and detects using this. The collaborative detection technique uses the information of zone table managing in master node which manages each zone. The proposed technique can reduce errors by performing detection which is a reflection of whole traffic of network.
자동차에 사용하는 CAN 버스는 노드에 주소를 부여하지 않기 때문에 여러 노드 중 하나가 해킹을 당하여 악의적인 데이터 프레임을 전송하여도 어느 노드가 해킹 당했는지 식별하기 어렵다. 하지만 이러한 CAN 버스의 내부 공격은 자동차의 안전에 큰 위협이 될 수 있으므로 CAN 버스의 물리 계층에서 신속하게 대처하여야 한다. 본 논문에서는 CAN 버스 상에서 악의적인 데이터 프레임이 감지되면 침입 감지 시스템이 내부 공격 노드의 에러 카운터를 증가시켜서 버스에서 분리시킴으로서 악의적인 공격을 방어하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 탑재한 CAN 컨트롤러를 Verilog HDL을 이용하여 구현하였고, 이를 통해 제안한 기법이 CAN 버스의 악의적인 내부 공격을 방어할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 OTP가 적용된 Diffie-Hellman 방식을 이용하여 노드간 키를 전달할 때 타임스탬프의 시간 차이를 이용하여 악의적인 노드를 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 방식들은 정확한 시간 동기화나 방향성 안테나를 이용한 방법으로 악의의 노드 검출을 시도하였다. 본 논문에서는 방향성 안테나 추가 혹은 제 3 신뢰기관(TTP) 없이 타임스탬프를 이용한 OTP를 Diffie-Hellman 방식에 적용하여 중간의 악의노드 검출 방법을 제안하고 이에 대한 안전성을 검증한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 유비쿼터스 환경에서도 쉽게 적용이 가능한 방법이다.
블록체인(Blockchain)이란 중앙 서버를 둔 기존의 시스템에서 중앙 서버를 제외 하고 각 노드를 P2P(Peer to Peer) 방식으로 직접 연결하는 기술이다. 블록체인의 종류 중 하나인 public 블록체인 같은 경우 체인에 연결되기 위한 노드로 구성 되는데 별다른 규제 조건 없이 아무나 참여할 수 있으며, 체인에 연결하기 위한 nonce만 발견한다면 모든 노드에 데이터를 전파(broadcast)할 수 있다. 이때 nonce를 발견한 노드가 악의적 의도로 블록에 악성코드를 숨겨 전파한다면, 블록체인의 탈중앙화 시스템의 특징으로 인해 체인에 참여한 모든 노드가 악성코드에 감염 돼 큰 문제가 발생 할 수 있다. 본 논문에서는 해커들이 악용할 수 있는 public 블록체인의 특징인 아무나 노드로 참여할 수 있다는 점을 해결하기 위해, AI 기술이 접목 된 방화벽을 통하여 악의 의도를 가진 사용자는 노드로 참여할 수 없게 제한하여 각 노드에서 전파하는 데이터에 대하여 기존의 데이터보다 신뢰성을 높이고자 한다.
Chuang, Yung-Ting;Melliar-Smith, P. Michael;Moser, Louise E.;Lombera, Isai Michel
Journal of Computing Science and Engineering
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제6권3호
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pp.179-192
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2012
This paper presents novel statistical algorithms for protecting the iTrust information retrieval network against malicious attacks. In iTrust, metadata describing documents, and requests containing keywords, are randomly distributed to multiple participating nodes. The nodes that receive the requests try to match the keywords in the requests with the metadata they hold. If a node finds a match, the matching node returns the URL of the associated information to the requesting node. The requesting node then uses the URL to retrieve the information from the source node. The novel detection algorithm determines empirically the probabilities of the specific number of matches based on the number of responses that the requesting node receives. It also calculates the analytical probabilities of the specific numbers of matches. It compares the observed and the analytical probabilities to estimate the proportion of subverted or non-operational nodes in the iTrust network using a window-based method and the chi-squared statistic. If the detection algorithm determines that some of the nodes in the iTrust network are subverted or non-operational, then the novel defensive adaptation algorithm increases the number of nodes to which the requests are distributed to maintain the same probability of a match when some of the nodes are subverted or non-operational as compared to when all of the nodes are operational. Experimental results substantiate the effectiveness of the detection and defensive adaptation algorithms for protecting the iTrust information retrieval network against malicious attacks.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.676-682
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2011
Sybil attack can disrupt proper operations of wireless sensor network by forging its sensor node to multiple identities. To protect the sensor network from such an attack, a number of countermeasure methods based on RSSI (Received Signal Strength Indicator) and LQI (Link Quality Indicator) have been proposed. However, previous works on the Sybil attack detection do not consider the fact that Sybil nodes can change their RSSI and LQI strength for their malicious purposes. In this paper, we present a Sybil attack detection method based on a transmission power range. Our proposed method initially measures range of RSSI and LQI from sensor nodes, and then set the minimum, maximum and average RSSI and LQI strength value. After initialization, monitoring nodes request that each sensor node transmits data with different transmission power strengths. If the value measured by monitoring node is out of the range in transmission power strengths, the node is considered as a malicious node.
웹에 존재하는 악성코드 배포 네트워크에는 악성코드 배포를 위해 핵심 역할을 수행하는 중심 노드가 있다. 이노드를 찾아 차단하면 악성코드 전파를 효과적으로 차단할 수 있다. 본 연구에서는 복잡계 네트워크에서 위험 분석이 적용된 centrality 검색 방법을 제안하였고, 이 방식을 통해 악성코드 배포 네트워크 내에서 핵심노드를 찾는 방법을 소개한다. 그 외에, 정상 네트워크와 악성 네트워트는 in-degree와 out-degree 측면에서 큰 차이가 있고, 네트워크 레이아웃 측면에서도 서로 다르다. 이 특징을 통해 우리는 악성과 정상 네트워크를 분별할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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