Snort는 Sourcefire, Combining에 의해 개발된 signature, protocol and anomaly-based 탐지방식의 공개 침입탐지 및 침입방지 소프트웨어이다. Snort는 30만의 등록 가입자와 백만의 다운로드를 통해 세계에서 가장 널리 알려진 IDS/IPS 기술이다. Snort는 네트워크 상에서 패킷의 전송과정의 패킷을 검사하여 침입여부를 판별한다. 본 논문에서는 윈도우 환경에서 Snort를 활용한 Forensic 기법을 이용하여 디지털 문서 및 증거 자료에 분석방안을 제안한다. 순서는 Snort를 활용할 경우 Snort 기법과 Forensic 기법에 대해 알아보고 정보보호를 위한 윈도우 환경의 Snort 기법을 활용한 디지털 Forensic 기법 적용한 시스템을 설계해 보고자 한다. 이를 위해 IDS가 어떻게 작동하는지, Snort를 어디에 설치하는지, Snort의 요구사항, Snort의 설치방법, Snort의 사양을 윈도우 환경에서 적용 하므로서 침입탐지 방법을 제안하고 이를 Forensic 기법에 적용하는 모델을 제시하였다.
본 논문에서는 널리 사용되는 침입 탐지 시스템인 Snort와 Suricata에 대해서 탐지 기능 측면과 성능 측면을 비교해 보고자 하였다. 구체적으로 Snort와 비교해보았을 때 Suricata에는 추가된 탐지 기능과 새로 도입된 멀티 스레딩이 패킷 처리 속도에 가져다 준 변화에 대해 분석해보고자 하였다. 그 결과, Suricata에는 기존의 Snort에서는 존재하지 않았던 Protocol Identification과 HTTP Normalizer & Parser, 그리고 File Identification 기능이 추가되었다는 점을 발견할 수 있었다. 또한, 양적 처리 성능 측면에서도 Suricata의 경우 작동하는 CPU Core의 개수가 늘어날수록 Snort와의 처리성능(PPS, Packets Per Second)의 차이가 벌어지는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 점을 볼 때, Suricata는 양적/질적측면에서 모두 Snort보다 개선된 것으로 나타났기 때문에 Snort의 대안으로 사용되기에 적절하다는 결론을 내릴 수 있었다.
IDS는 네트워크를 통해 외부에서 들어오는 공격을 감지하고 차단하는 시스템으로 Snort는 대표적으로 널리 이용되고 있는 비상업적 IDS이다. Snort는 서버로 들어오는 패킷과 침입탐지 규칙을 비교하여 네트워크 공격을 탐지한다. 네트워크 공격이 다양해지고 인터넷 사용이 증가하면서 탐지할 대상이 많아졌기 때문에 Snort의 성능을 유지하기 어려워지고 있다. 따라서 소프트웨어적으로 탐지엔진의 알고리즘을 성능을 향상시키거나 하드웨어적으로 패킷처리 능력을 향상시키는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어나 하드웨어적인 성능 향상과는 달리 침입탐지 규칙에 기반하여 이를 좀 더 명확하고 효율적으로 정하고 관리하여 Snort의 성능을 향상시키는 접근방법을 제안하였다. 이를 위해 우선적으로 Snort의 침입탐지 규칙에 대해 분석하였고 그 중 개선할 수 있는 Snort 규칙에 대해서 새로운 침입탐지 규칙을 제안을 하였다.
Recent growth of hacking threats and development in software and technology put Network security under threat, In addition, intrusion, malware and worm virus have been increased due to the existence of variety of sophisticated hacking methods. The goal of this study is to compare Snort Alpha version with Suricata 2.0.11 version whereas previous study focuses on comparison between snort 2. x version under thread environment and Suricata under multi-threading environment. This thesis' experiment environment is set as followed. Intel (R) Core (TM) i5-4690 3. 50GHz (4threads) of CPU, 16GB of RAM, 3TB of Seagate HDD, Ubuntu 14.04 are used. According to the result, Snort Alpha version is superior to Suricata in performance, but Snort Alpha had some glitches when executing pcap files which created core dump errors. Therefore this experiment seeks to analyze which performs better between Snort Alpha version that supports multi packet processing threads and Suricata that supports multi-threading. Through this experiment, one can expect the better performance of beta and formal version of Snort in the future.
모바일 기기의 활성화로 인해 무선 네트워크 환경이 확산되고, 이로 인해 무선 네트워크를 악용하는 사례도 증가했다. 네트워크 보안 및 침입 탐지는 기존 유선뿐만 아니라 무선에도 주목 받고 있으며, 활발하게 연구가 진행되고 있다. Snort 기반의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 기존 유선 네트워크에서 악의적인 활동 탐지를 위해 널리 사용되고 있는 검증된 오픈 소스 시스템이며, Snort Wireless는 802.11 무선 탐지 기능을 활성화하기 위해 개발되었다. 본 논문에서는 Snort Wireless Rule을 분석하고, 향후 연구 진행방향을 제시한다.
스마트 폰 이용자의 급격한 증가에 따른 무선 네트워크의 지원 및 모바일 환경은 언제 어디서나 네트워크를 이용할 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 망의 발달로 인해 네트워크 트래픽이 급증함으로써 네트워크를 통한 분산서비스 공격, 인터넷 웜, 이메일 바이러스 등의 다양한 악의적인 공격이 증가되고 이에 따른 패턴이 급격하게 증가하는 추세이다. 기존 연구에서 침입탐지시스템인 Snort 2.1.0 룰의 약 2,000개 패턴으로 M-바이트 점핑 윈도우 알고리즘을 적용한 결과를 분석하였다. 하지만 점핑 윈도우 알고리즘은 패턴의 길이와 수에 큰 영향을 받기 때문에 더 긴 패턴과 더 많은 패턴을 갖는 새로운 환경(Snort 2.9.0)에서 TCAM 룩업 횟수와 TCAM 메모리 크기에 대한 새로운 분석이 필요하다. 이 논문에서는 Snort-2.9.0 룰에서 약 8,100개의 패턴을 이용하여 윈도우 크기별 TCAM 룩업 횟수와 TCAM의 크기를 시뮬레이션 했고 그 결과를 분석하였다. Snort 2.1.0에서는 16-바이트 윈도우에서 9Mb의 TCAM이 최적을 효과를 낼 수 있는 반면, Snort 2.9.0에서는 16-바이트 윈도우에서 18Mb TCAM 4개를 캐스케이딩으로 연결할 경우 최적의 효과를 낼 수 있다.
웜이란 시스템의 취약점을 탐색하고 취약한 시스템을 공격하여 훼손시키는 독립형 프로그램으로서, 네트워크를 통하여 자신을 복제하고 확산한다. 본 논문에서는 웜 탐지 및 차단 방법을 연구하였다. 먼저 가상 시뮬레이션 테스트베드인 Deterlab 환경에서 Codered II 웜 트래픽을 발생시켰다. 이 트래픽을 Earlybird를 이용하여 의심스러운 부분을 식별한 후, Wireshark를 통해 분석하여 Snort 규칙을 작성하였다. 다음으로 Codered II 웜 트래픽에, 앞에서 작성된 Snort 규칙을 적용함으로써, 생성된 로그 파일의 확인을 통해, 정상적으로 웜 탐지가 이루어짐을 확인할 수 있었다.
네트워크의 속도가 빨라지고 인터넷의 보편화로 인하여 웜, 이메일 바이러스 등 악의적인 공격이 급증하였으며. 네트워크의 악의적인 공격에 대한 방어로 기존의 방화벽을 비롯하여 최근 침입방지시스템에 이르기까지 수많은 방어기법이 생겨났다. 또한 악의적인 공격의 형태가 바뀜과 동시에 방어의 기법도 달라지게 된다. 가장 대표적인 방어 기법으로 Snort를 들 수 있으며 공격형태가 바뀜에 따라 Snort의 Rules 파일이 증가하게 된다. 따라서 탐지수행능력이 점점 떨어지게 된다. 본 논문에서는 Snort의 Rule 파일을 O/S별로 구분하여 처리성능 향상을 위한 구조를 제안하고 설계 및 구현한다. 이 시스템은 Snort의 기본 구성보다 처리성능을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 기존의 네트워크 기반의 침입탐지 시스템인 Snort에 존재하는 취약성을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 현재 룰 기반의 침입탐지 시스템인 Snort에서는 룰 자체를 보호하기 위한 방법을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 해쉬함수를 이용하여 룰 자체에 대한 보호를 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 이러한 기법을 통하여 룰 자체에 대한 무결성과 기밀성을 제공할 수 있을 것이다.
네트워크의 급속한 발전으로 데이터가 방대해짐에 따라 정보시스템의 역기능으로 네트워크 공격이 다양해지고 빈번하게 발생하면서 네트워크 침입 탐지시스템 기능과 패킷 차단 기능이 중요시되고 있다. 본 논문에서는 침입 탐지 시스템 오픈 소스인 Snort와 리눅스의 iptables 시스템의 각 장점을 활용하여 연동하는 snort-inline과는 다른 방식을 사용하여 실시간으로 침입 탐지시스템의 역할을 하는 스크립트를 Python으로 구현하였다. 구현한 시스템의 성능 검증을 위해 공격자가 해킹 대상 시스템에 DOS 공격을 하여 구현 모듈에서 snort의 탐지 능력과 iptables의 패킷 차단 명령문이 실행되어 악의적 패킷 접근을 차단할 수 있음을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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