본 논문에서는 현재 증가하고 있는 웹 서비스 공격을 정확하고 빠르게 탐지할 수 있고, 잘못된 공격탐지를 줄여줄 수 있는 웹서버 보안관리시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 단위보안모듈들의 결과를 실시간으로 수집하고 상호연관성 분석과정을 통해 탐지의 정확성을 향상시킨다. 단위보안모듈은 네트웍기반 침입탐지시스템 모듈, 파일무결성 검사 모듈, 시스템로그분석 모듈 그리고 웹로그분석 모듈로 구성되며, 그리고 각각의 단위보안모듈들의 결과에 연관성을 부여하여 실시간으로 분석하는 상호연관성 분석 모듈이 있다. 제안한 시스템은 공격탐지의 정확성 뿐 아니라 단위보안모듈의 추가 그리고 상호연관성 분석의 범위확장이 용이한 프레임워크를 제공한다. 그리고 제안한 시스템의 단위보안모듈 중 침입탐지시스템 모듈은 다중 쓰레드 기반으로 Snort를 재구성하여 보다 빠른 공격 탐지 시간을 갖는다. 처리량이 많은 단위보안모듈의 처리시간을 단축함으로서 웹서버 보안관리시스템 처리 성능을 향상시킬 수 있다.
오픈소스의 사용으로 개발 환경이 편리해지고 유지보수가 보다 용이해진 장점이 있지만 보안적인 측면에서 볼 때 취약점에 노출되기 쉽다는 한계점이 존재한다. 이와 관련하여 최근에는 아파치에서 매우 광범위하게 사용되고 있는 오픈소스 로깅 라이브러리인 LOG4J 취약점이 발견되었다. 현재 이 취약점의 위험도는 '최고' 수준이며 개발자들도 이와 같은 문제점을 인지하지 못한 채 많은 시스템에 사용하고 있어 향후 LOG4J 취약점으로 인한 해킹 사고가 지속적으로 발생할 우려가 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 LOG4J 취약점에 대해서 자세하게 분석하고, 보안관제시스템에서 보다 신속하고 정확하게 취약점을 탐지할 수 있는 SNORT 탐지 정책 기술을 제안한다. 이를 통해 향후 보안 관련 입문자, 보안 담당자 그리고 기업들이 LOG4J 취약점 사태에 대비하여 효율적인 모니터링 운영과 신속하고 능동적인 대처가 가능해질 것으로 기대 한다.
IT의 발전으로 많은 컴퓨터 사용자들이 인터넷 사용을 생활화하고 있다. HTML 기술을 이용한 웹 기술의 발전은 현대인들의 정보를 빠르고 쉽게 공유할 수 있도록 하고 있으며, 그 이용이 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이다. 그러나 그에 따른 부작용으로 중요 시스템에 대한 정보 유출, 전산망 침해 등과 같은 침입 행위 또한 빠른 속도로 증가하고 있다. 이에 본 논문에서 제안하는 공격 트래픽 탐지 기법은 전통적인 네트워크기반 공개 침입탐지시스템인 Snort 탐지한 공격 트래픽 중 false positive 가능성이 있는 패킷을 Nmap 정보를 이용하여 필터링하고, nessus 취약점 정보를 이용하여 2차 필터링을 실시한 후, 운영체제의 적합성, 시그너처 위험도, 보안 취약점을 고려하여 상관성 분석을 최종적으로 실시하여 false positive 경고 메시지를 줄이고 false positive에 의한 오류를 최소화하여 전체적인 공격 탐지 결과를 높였다.
본 논문에서는 리눅스 운영체제를 기반으로 오픈 소스 침입탐지 시스템인 Snort 등울 LSM(Linux Security Module) 구조의 hooking 부분에 구현시켜 보안 관리자가 의도하는 포트 스캔, DDOS 공격, ARP/IP 위장, 서명 탐지 등이 가능하도록 시스템을 구현하는 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 기존의 네트워크 기반의 침입탐지 시스템에 존재하는 취약성을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 현재 대부분의 룰 기반의 침입탐지 시스템에서는 룰 자체를 보호하기 위한 방법을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 해쉬함수를 이용하여 룰 자체에 대한 보호를 제공할 수 있는 기법을 Snort를 기반으로 제안한다.
본 논문에서는 기존의 네트워크 기반의 침입탐지 시스템에 존재하는 취약성을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 현재 대부분의 룰 기반의 침입탐지 시스템에서는 룰 자체를 보호하기 위한 방법을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 해쉬함수를 이용하여 룰 자체에 대한 보호를 제공할 수 있는 기법을 Snort를 기반으로 제안한다.
보통의 CPU 처럼 명령어 기반으로 정규표현식 패턴 매칭을 수행하는 정규표현식 프로세서가 최근에 연구되었다. 이들 중 REMPc만이 문자 클래스 처리를 위한 기능을 제공한다. 본 논문에서는 정규표현식에서 사용 빈도가 높은 문자 클래스들에 대해서 명령어의 오퍼랜드 필드에 비트맵 방식으로 나타내고, 하드 배선 방식으로 이 문자 클래스에 대한 매칭을 수행하여 효율적인 문자클래스 매칭을 수행하는 구조를 제안한다. 제안한 방법을 사용하면 Snort 규칙의 문자 클래스에 대해서 대부분의 문자 클래스를 명령어의 한 오퍼런드 또는 한 명령어로 나타낼 수 있다. 이처럼 REMPc에 비해서 적은 수의 명령어를 사용하므로 효율적인 문자 클래스 매칭을 할 수 있다.
최근의 네트워크 침입탐지 시스템에서는 침입이 의심되는 패킷을 나타내는 데 정규표현식이 사용되고 있다. 고속 네트워크를 통해서 입력되는 패킷을 실시간으로 검사하기 위해서는 하드웨어 기반 패턴 매칭이 필수적이며 변화되는 패턴 규칙을 다루기 위해서는 FPGA와 같은 재구성 가능한 디바이스를 사용하는 것이 바람직하다. FPGA의 동작 속도 제한으로 바이트 단위의 패킷 검사로는 실시간 검사를 할 수 없는 경우에 이를 해결하기 위해서 여러 바이트 단위로 검사하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 정규표현식 패턴 매칭을 n바이트 단위로 처리하는 하드웨어의 구조와 설계 방법을 제시하고 이에 대한 패턴 매칭 회로 생성기를 구현한다. Snort 규칙에 대해 FPGA로 합성된 하드웨어는 n=4일 때에 규칙에 따라서 $2.62{\sim}3.4$배의 처리 속도 향상을 보였다.
본 논문에서는 TCAM을 이용해 패킷 필터링 시스템을 구현하는 경우 범위 규칙과 부정 규칙을 검색하는데 있어 기존의 방법보다 효율적으로 검색할 수 있는 방안을 제시하였다. 범위 규칙의 경우 그레이코드를 이용한 CRG(Converting Range rules using Gray code) 알고리즘을 제안하였으며, 부정 규칙을 효율적으로 검색하기 위한 방안으로는 nTCAM(TCAM with negation) 구조를 제안하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 CRG 알고리즘과 nTCAM의 기능을 검증하였다. 성능 평가를 위해 제안 방안을 SNORT 규칙에 적용시킨 결과 IPv4와 IPv6 환경에서 기존의 방법과 비교할 때 각각 93%와 98%의 TCAM 엔트리를 절감하였다.
현재 광대역 통합망의 사용으로 인해 확장된 망을 사용하는 트래픽의 양이 많아지고, 어플리케이션의 발달로 인해 트래픽의 종류도 증가하고 있다. 특히 IPTV, VOD, 온라인 게임 등의 멀티미디어 속성을 가진 트래픽의 증가가 두드러지고 있다. 이러한 멀티미디어 트래픽은 페이로드의 크기가 클 뿐만 아니라 실시간 처리를 요하기 때문에 라우터에서 트래픽 속성에 따라 차등한 대역폭을 지원하는 연구가 진행 중에 있다. 트래픽의 속성을 정확히 구분하기 위해선 어플리케이션 계층을 분석하여야 하는데, 기존의 네트워크 프로세서 구조에선 L2-4 처리와 L7처리를 순차적으로 처리하고 있다. 본 논문에서는 L2-4와 L7을 병렬로 처리하기 위해 글로벌 캐시를 둔 새로운 병렬 네트워크 프로세서 구조를 제안한다. 제안하는 구조를 검증하기 위해 기존의 네트워크 시스템과 제안한 구조의 네트워크 시스템을 SystemC로 모델링하였으며, L2-4, L7 처리 시간을 측정하기 위해 EEMBC-와 SNORT를 이용하여 동일한 시스템에서 시뮬레이션 하였다. 멀티미디어 속성의 동일한 트래픽이 연속적으로 입력될 경우 제안한 구조에서 약 85%의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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