Kubernetes is a representative open-source software for container orchestration, playing a crucial role in monitoring and managing resources allocated to containers. As container environments become prevalent, security threats targeting containers continue to rise, with resource exhaustion attacks being a prominent example. These attacks involve distributing malicious crypto-mining software in containerized form to hijack computing resources, thereby affecting the operation of the host and other containers that share resources. Previous research has focused on detecting resource depletion attacks, so technology to respond when attacks occur is lacking. This paper proposes a reinforcement learning-based dynamic resource management framework for detecting and responding to resource exhaustion attacks and malicious containers running in Kubernetes environments. To achieve this, we define the environment's state, actions, and rewards from the perspective of responding to resource exhaustion attacks using reinforcement learning. It is expected that the proposed methodology will contribute to establishing a robust defense against resource exhaustion attacks in container environments
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.1
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pp.87-97
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2023
Containers are an emerging virtualization technology that can build an isolated environment more lightweight and faster than existing virtual machines. For that reason, many organizations have recently adopted them for their services. Yet, the container architecture has also exposed many security problems since all containers share the same OS kernel. In this work, we focus on the fact that an attacker can abuse host resources to make them unavailable to benign containers-also known as host resource exhaustion attacks. Then, we analyze the impact of host resource exhaustion attacks through real attack scenarios exhausting critical host resources, such as CPU, memory, disk space, process ID, and sockets in Docker, the most popular container platform. We propose five attack scenarios performed in several different host environments and container images. The result shows that three of them put other containers in denial of service.
Liu, Yang;Baek, Hyun Chul;Park, Jae Heung;Kim, Sang Bok
Convergence Security Journal
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v.17
no.5
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pp.11-18
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2017
Now the ways in which information is exchanged by computers are changing, a variety of this information exchange method also requires corresponding change of responding to an illegal attack. Among these illegal attacks, the IP spoofing attack refers to the attack whose process are accompanied by DDoS attack and resource exhaustion attack. The way to detect an IP spoofing attack is by using traceback information. The basic traceback information analysis method is implemented by comparing and analyzing the normal router information from client with routing information existing in routing path on the server. There fore, Such an attack detection method use all routing IP information on the path in a sequential comparison. It's difficulty to responding with rapidly changing attacks in time. In this paper, all IP addresses on the path to compute in a coordinate manner. Based on this, it was possible to analyze the traceback information to improve the number of traceback required for attack detection.
Network-based sharing of information has evolved into a cloud service environment today, increasing its number of users rapidly, but has become a major target for network-based illegal attackers.. In addition, IP spoofing among attackers' various attack techniques generally involves resource exhaustion attacks. Therefore, fast detection and response techniques are required. The existing detection method for IP spoofing attack performs the final authentication process according to the analysis and matching of traceback information of the client who attempted the connection request. However, the simple comparison method of traceback information may require excessive OTP due to frequent false positives in an environment requiring service transparency. In this paper, symmetric key cryptography based on traceback information is used as mutual authentication information to improve this problem. That is, after generating a traceback-based encryption key, mutual authentication is possible by performing a normal decryption process. In addition, this process could improve the overhead caused by false positives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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