MANET has been applied to a wide variety of areas because it has advantages which can build a network quickly in a difficult situation to build a network. However, it is become a victim of malicious nodes because of characteristics such as mobility of nodes consisting MANET, limited resources, and the wireless network. Therefore, it is required to lightweight attack detection technique which can accurately detect attack without causing a large burden to the mobile node. In this paper, we propose a multistage attack detection techniques that attack detection takes place in routing phase and data transfer phase in order to increase the accuracy of attack detection. The proposed attack detection technique is composed of four modules at each stage in order to perform accurate attack detection. Flooding attack and packet discard or modify attacks is detected in the routing phase, and whether the attack by modification of data is detected in the data transfer phase. We assume that nodes have a public key and a private key in pairs in this paper.
무선 메쉬 네트워크는 무선 네트워크 환경을 구성하는 방안들 중 비교적 낮은 비용으로 서비스 지역을 효율적으로 늘릴 수 있다. 그러나 무선 네트워크의 특성상 많은 보안상의 문제점이 나타나고 공격형태 또한 다양화 되고 있다. 특히 악의적인 노드에 의한 공격은 네트워크 성능을 저하시키거나 파괴시킬 수 있다. 현재 이러한 취약점을 해결하기 위해 많은 보안 메커니즘들이 나와 있지만 이 또한 완벽히 해결하지 못했다. 기존 공개키 기반 알고리즘은 인증된 노드들의 오류 동작과 인증된 노드가 악의적 해커에 의해 감염된 경우 차단할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 무선 메쉬 네트워크에서 악의적인 노드를 차단하기 위해 기존 공개키 기반 알고리즘의 문제점을 보완한 메쉬 라우터 인증 기법을 제안한다.
최근 몇 년간 블록체인 기술은 빠르게 발전하여 많은 산업에 영향을 끼쳤다. 하지만 동시에 비트코인, 이더리움 등 블록체인 네트워크 내에서 많은 금융 범죄들이 발생하고 있다. 최근에는 이와 같은 비정상적인 활동을 탐지하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 블록체인 네트워크 내의 악성 노드를 탐지하는 기법에 대해 살펴본다. 대부분의 연구가 높은 정확도를 달성하였으며, 악성 노드뿐만 아니라 악성 노드가 수행한 사기 트랜잭션을 탐지하는 연구도 진행되고 있었다.
무선 네트워크와 모바일 컴퓨팅 응용의 급속한 보급과 더불어, 최근 네트워크 보안의 배경도 많은 변화를 가져왔다. 특히 이동성이 높은 차량 노드들로 네트워크 위상을 유지하는 차량 애드 혹 네트워크(Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)는 일반적으로 불안정한 통신 링크를 갖는 자기 조직화 P2P 망으로, 고정된 인프라 구조나 중앙 통제 라우팅 장비 없이 자동으로 망을 구성하고, 시간에 따라 고속으로 이동하며 망에 결합하거나 이탈하는 개방 망이므로 중앙 집중 제어 없이 누구나 접속이 허용되기 때문에 네트워크상에 해로운 비정상 행위 노드들에 대한 침입에 매우 취약하다. 본 논문에서는 VANETs에서의 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별하여 침입을 탐지할 수 있는 러프집합을 이용한 가중치 기반 침입탐지 방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차 ${\epsilon}$에 대한 비정상 행위로 인한 침입 탐지율과 거짓 경고율로 평가한다.
무선 기반의 모바일 컴퓨팅 네트워크 기술의 급속한 발전과 더불어, 다양한 관련 기술과의 융합을 통한 획기적인 모바일 애드 혹 네트워크 응용들이 빠르게 확산되고 있는 실정이다. 차량 애드 혹 망 (Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)은 일반적으로 높은 이동성을 갖는 차량 노드들로 구성되어 망 위상이 짧은 시간 유지되고 통신 링크가 불안정한 자기 조직화 모바일 애드 혹 망이다. 따라서 VANETs은 네트워크상에 센서들의 해로운 노이즈나 차량 노드들의 비정상 행위에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 VANETs에서 센싱된 센서로 부터의 상황정보에 대한 해로운 오동작이나 노이즈와 차량 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 빅 데이터 처리기술을 응용한 비정상 행위 탐지 방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차에 대한 비정상 행위 탐지율과 거짓 경고율로 평가하였다.
모바일 Ad-hoc 네트워크는 재해지역이나 빠른 구성을 필요로 할 때 중앙 집중 구조 형태가 없는 통신을 제공하여 준다. 반면에 악의적인 공격과 사전 보안 측정 부족으로 인한 개방형 Ad-hoc 네트워크 구조에 때문에 다른 계층에서 문제에 직면할 수 있다. DOS공격은 전파 전송 채널에서 방해를 하는 공격중 하나이며 전파방해 공격으로 알려져 있다. 이러한 종류의 공격은 공격자가 패킷을 방해하는 신호를 보내고 패킷 이 전송되는 동안 많은 에러와 심각한 문제를 발생시킨다. 그 결과 이러한 종류의 공격을 방지하기 위한 방법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 시뮬레이터인 OPNET을 활용하여 DoS 공격과 각 노드 상에서 전파방해 공격 시뮬레이션을 수행하였고, 모바일 Ad-hoc 네트워크에서 전파방해에 의 한 채널 접근을 방해하는 공격에 대해서 분석하였다. 우리는 효과적인 이상적 분석 탐지 시스템 사용하여 방해전파 노드의 악의적인 행동을 탐지하고 모바일 Ad-hoc네트워크에서 전파방해 중에 부정적인 채널의 접속한 결과를 분석하였다.
NCW(네트워크 중심전)은 컴퓨터의 자료 처리 능력과 네트워크로 연결된 통신 기술의 능력을 NCW(네트워크 주임전)은 컴퓨터의 자료 처리 능력과 네트워크로 연결관 통신 기술의 능력을 활용하여 정보의 공유를 보장함으로서 효율성을 향상한다는 개념으로, 정보기술의 발전에 따라 무기체계 위주의 재래전에서 네트워크 기반의 네트워크 중심전으로 바뀌어 가고 있다. 이런 환경적인 변화에서 안전한 통신을 보장하기 위한 보안 알고리즘의 필요성이 중요시 되고 있다. 무선 Ad-hoc 네트워크에서의 악의적인 노드를 식별하는 방안들은 정상적인 노드들도 거짓으로 신고했을 때 확인절차 없이 경로를 재탐색하고 변경되어 최적의 전송환경을 활용하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 NCW환경의 Ad-hoc에서 보안경로 탐색 프로토콜인 MP-SAR 프로토콜을 이용하여 경로에서 악의적인 노드를 검증하고, 유효한 최단 경로를 통해 데이터 전송을 하는 기법을 제안하고자 한다. 제안 기법을 사용하게 되면 노드에 대한 신고가 있을 경우 확인절차를 거쳐 불필요한 경로 재탐색을 막을 수 있게 된다.
최근 인터넷 환경 속에서 이동 에이전트와 관련된 기술들이 지속적인 관심과 연구의 대상이 되고 있다. 이동 에이전트는 사용자가 정한 여정 리스트에 따라 자율적으로 이동을 하며 사용자의 요구사항을 대신하는 대리인의 역할을 한다. 이러한 이동 에이전트를 통해 분산 환경 속에서 여러 가지 이득을 얻을 수 있게 되었다. 하지만, 이동 에이전트는 보안상 많은 취약점을 가지고 있다. 특히 이동 에이전트에 대한 불법적인 호스트의 공격은 이동 에이전트가 상업적으로 널리 이용될 수 있는데 있어서 가장 큰 걸림돌이 되고 있다. 이에 따른 이동 에이전트 자체에 대한 보안으로 많은 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 이동 에이전트가 가지고 있는 이동성에 따른 위험성을 여정 리스트의 분석을 통해 제거하고 코드의 중요도에 따라 코드를 분할 및 재생성하여 이동 에이전트 자체의 보안을 유지하고자 한다. 또한 이러한 이동 에이전트의 분할 및 재생성을 수행하는 역할을 이동 에이전트 게이트웨이(MAG-Mobile Agent Gateway)로 설계 및 구현하였다. MAG을 통해 이동 에이전트는 보다 안전하게 사용자의 역할을 대신함으로 인해 이동 에이전트가 사용자의 역할을 안전하게 수행하는데 기여하고자 한다.
본 연구에서는 홈 네트워킹 서비스를 위한 인증 시스템을 설계하고 이것을 실제 센서 노드에 적용하였다. 무선 센서 네트워크의 키 관리 기법인 대칭키 사전 분배방식과 계층적인 키 구조를 적용하여 인증키의 노출을 방지하였다. 또한 SPINS를 기반으로 CBC(cipher block chain) 방식의 RC5 암호화 알고리즘을 적용하여 인증키 및 데이터의 암호화를 수행하였다. 베이스 스테이션(BS)과 센서 노드로 실험 환경을 구축하였고, 각 센서 노드들은 수신된 데이터를 암호화된 인증키와 함께 BS로 전송하게 된다. 실험은 홈 네트워크 서비스에서 발생할 수 있는 보안 위협에 대한 시나리오를 설정하여 진행하였다. 이를 위해 TinyOS의 TOS_Msg 데이터 구조를 약간 변경하여 인증을 위한 8바이트의 인증키를 저장하고 각 센서 노드의 인증 및 데이터의 암호화를 가능하게 하였다. 이를 통해 다른 그룹의 센서노드와 BS 사이의 통신 및 악의적인 목적으로 추가된 센서 노드와의 통선으로 인한 오동작을 막을 수 있었고 생체신호와 같은 중요한 데이터를 전송하는 경우 암호화를 통한 안전한 홈 네트워킹 서비스가 가능함을 확인하였다.
인터넷 환경 속에서 사용자 또는 터미널의 이동성은 분산환경에서 지속적이 관심과 연구의 대상이 되어 왔다. 사용자의 동기적인(Synchronous) 접근은 시간적으로나 네트워크의 효율적인 측면에서 많은 제약이 발견되었고 이를 해결하고 자 하는 대안으로 연구된 분야가 이동 에이전트(Mobile Agent) 분야이다. 이동 에이전트는 사용자가 정한 여행리스트에 따라 자율적으로 이동을 하며 사용자의 요구사항을 대신하는 대리인의 역할을 한다. 이러한 이동 에이전트를 통해 분산 환경 속에서 여러 가지 이득을 얻을 수 있게 되었다. 하지만, 이동 에이전트는 보안상 많은 취약점을 가지고 있다. 특히 이동 에이전트에 대간 불법적인 호스트의 공격은 이동 에이전트가 상업적으로 널리 이용될 수 있는 가장 큰 걸림돌이 되고 있다. 이에 따른 이동 에이전트 자체에 대한 보안으로 많은 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 이동 에이전트 가 가지고 있는 이동성에 따른 위험성을 제거하고 코드의 중요도에 따라 코드를 분할 및 재생성하여 이동 에이전트 자 테의 보안을 유지하고자 한다. 또한 이러한 이동 에이전트의 분할 및 재생성을 수행하는 역할을 가상 사설망 (VPN-Virtual Private Network)을 이용하고 이를 이동 에이전트 게이트웨이(MAG-Mobile Agent Gateway)로 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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