본 논문에서는 IPv6 기반 자동화된 공격 대응도구 알고리즘을 제안하였다. 현재는 IPv6에서 사용할 응용 프로그램 및 표준화에 초점을 두고 연구가 진행중에 있어 향후 IPv6의 보안에 대해서는 아직 연구가 미흡한 상태이다. 본 논문에서 제안한 방법은 IPv6에서 발생할 수 있는 공격과 기존 IPv4에서의 공격을 탐지하고 자동화된 대응방법을 통해 개인의 정보보호가 가능하다. 일반적으로 침입 탐지 시스템의 경우 탐지만 하기 때문에 피해는 계속 반복적이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 직시하고 조기에 연구함으로써 문제 해결방안을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 리눅스 기반에서 IPv6망을 구축하여 실험 하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘을 이용하여 효율적으로 공격을 검출할 수 있었다.
인터넷은 이제 일상생활에서 떼어놓을 수 없는 생활의 일부가 되었다. 그러나 인터넷은 애초에 보안의 개념 없이 만들어졌기 때문에 악의적인 사용자가 네트워크를 통해 시스템에 침투하여 시스템을 마비시키거나 개인정보를 탈취하는 문제들이 커다란 사회적 이슈가 되고 있다. 또한 최근 평범한 일반 사람들도 네트워크 공격 툴 사용으로 인한 DoS 공격이 가능해짐에 따라 인터넷 환경에서 큰 위협을 주고 있다. 그러므로 효율적이고 강력한 공격 탐지 시스템이 인터넷 환경에서 매우 중요하게 되었다. 그러나 이러한 공격을 완벽하게 막아내는 것은 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 DoS 공격의 탐지를 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 이용한 공격탐지도구를 제시한다. 먼저 정상상태에서의 학습단계를 거쳐서, 학습된 임계치 허용량, 각 포트로 유입되는 패킷의 개수, 중간값 그리고 각 포트별 평균사용률을 계산하고, 이 값을 바탕으로 공격탐지가 이루어지는 3단계 판별 방법을 제안하였다. 제안한 방법에 맞는 공격 탐지 도구를 제작하여 실험을 하였으며, 그 결과 각 포트별 평균사용률과 단위 시간당 패킷량 중간값의 차이와 학습된 임계치 허용량의 비교는 공격 탐지에 효율적임을 알 수 있다. 또한 네트워크 데이터를 들여다 볼 필요 없이, 패킷의 개수만을 이용하여 공격을 탐지함으로써 간단히 구현할 수 있음을 알 수 있다.
인터넷 사용이 보편화됨에 따라 기존의 방화벽만으로는 탐지가 불가능한 웹 서버의 취약점을 이용한 공격이 나날이 증가하고 있다. 그 중에서도 특히 웹 어플리케이션의 프로그래밍 오류를 이용한 침입이 공격 수단의 대부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 취약점을 분석한 후 취약점 발생 부분에 대해 웹 서버 전용으로 로그 분석을 해 주는 실시간 에이저트를 도입하였다. 실시간 에이전트는 공격 패턴을 비교 분석한 후 프로세스 분석기를 통한 결정(decision) 과정을 통해 침입으로 판단되면 해당 접속 프로세스(pid)를 제거한 후 공격 아이피를 차단함으로서 침입을 탐지하는 모델을 제시한다.
Mu Chen;Lu Chen;Zhipeng Shao;Zaojian Dai;Nige Li;Xingjie Huang;Qian Dang;Xinjian Zhao
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1689-1705
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2023
To deal with the potential XSS vulnerabilities in the source code of the power communication network, an XSS vulnerability detection method combining the static analysis method with the dynamic testing method is proposed. The static analysis method aims to analyze the structure and content of the source code. We construct a set of feature expressions to match malignant content and set a "variable conversion" method to analyze the data flow of the code that implements interactive functions. The static analysis method explores the vulnerabilities existing in the source code structure and code content. Dynamic testing aims to simulate network attacks to reflect whether there are vulnerabilities in web pages. We construct many attack vectors and implemented the test in the Selenium tool. Due to the combination of the two analysis methods, XSS vulnerability discovery research could be conducted from two aspects: "white-box testing" and "black-box testing". Tests show that this method can effectively detect XSS vulnerabilities in the source code of the power communication network.
웹 기반 공격에 대한 대응책으로 계층적 웹 보안 시스템이 있지만 다양한 혼합 및 우회 공격에는 제대로 대응하지 못하는 실정이다. 본 논문은 웹 공격에 의해 발생하는 악성코드 유포, XSS, 웹쉘 생성, URL Spoofing, 개인 정보유출 등의 증상을 HTTP outbound traffic의 감시를 통해 실시간으로 탐지하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안 기법은 다양한 웹 공격에 의해 생성되는 HTML 태그와 Javascript 코드를 분석하여 설정한 시그너처를 outbound traffic과 비교 검색하여 웹 공격을 탐지한다. 실제 침입 환경에서의 검증 분석을 통해, 계층적 보안 시스템과 결합된 제안기법이 우회된 웹 공격에 대한 탐지능력이 탁월함을 보인다.
본 논문에서는 웹쉘 악성코드를 정확하게 분류하고, 빠른시간안에 자동으로 웹쉘 분류 및 분석을 통하여 웹쉘을 탐지하기 위하여 인공지능 머신러닝 기반의 Supervised AI ML 및 Classification 알고리즘을 적용하여 빠른 시간안에 분류, 정확한 분석을 통하여 자동화된 탐지시스템인 MWSDS를 제안하고 웹쉘 실험 데이터를 통하여 실증하였다. 본제안의 경우 웹쉘악성코드 공격에 대한 대응뿐만아니라 관리적인 정보보호 체계수립을 통하여 보다 효과적이며, 지속적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.207-212
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2021
A buffer overflow attack is carried out to subvert privileged program functions to gain control of the program and thus control the host. Buffer overflow attacks should be prevented by risk managers by eradicating and detecting them before the software is utilized. While calculating the size, correct variables should be chosen by risk managers in situations where fixed-length buffers are being used to avoid placing excess data that leads to the creation of an overflow. Metamorphism can also be used as it is capable of protecting data by attaining a reasonable resistance level [1]. In addition, risk management teams should ensure they access the latest updates for their application server products that support the internet infrastructure and the recent bug reports [2]. Scanners that can detect buffer overflows' flaws in their custom web applications and server products should be used by risk management teams to scan their websites. This paper presents an experiment of buffer overflow vulnerability and attack. The aims to study of a buffer overflow mechanism, types, and countermeasures. In addition, to comprehend the current detection plus prevention approaches that can be executed to prevent future attacks or mitigate the impacts of similar attacks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.4008-4023
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2022
Since machine learning was introduced into cross-site scripting (XSS) attack detection, many researchers have conducted related studies and achieved significant results, such as saving time and labor costs by not maintaining a rule database, which is required by traditional XSS attack detection methods. However, this topic came across some problems, such as poor generalization ability, significant false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR). Moreover, the automatic clustering property of graph convolutional networks (GCN) has attracted the attention of researchers. In the field of natural language process (NLP), the results of graph embedding based on GCN are automatically clustered in space without any training, which means that text data can be classified just by the embedding process based on GCN. Previously, other methods required training with the help of labeled data after embedding to complete data classification. With the help of the GCN auto-clustering feature and labeled data, this research proposes an approach to detect XSS attacks (called GCNXSS) to mine the dependencies between the units that constitute an XSS payload. First, GCNXSS transforms a URL into a word homogeneous graph based on word co-occurrence relationships. Then, GCNXSS inputs the graph into the GCN model for graph embedding and gets the classification results. Experimental results show that GCNXSS achieved successful results with accuracy, precision, recall, F1-score, FNR, FPR, and predicted time scores of 99.97%, 99.75%, 99.97%, 99.86%, 0.03%, 0.03%, and 0.0461ms. Compared with existing methods, GCNXSS has a lower FNR and FPR with stronger generalization ability.
개인정보가 포함되어있는 개인정보파일의 경우 개인용 PC 및 스마트 단말기, 개인 저장 장치 등 End-Point 영역에서의 개인정보보호에 대한 의식은 미흡한 실정이다. 본 연구는 웹 크롤러를 통해 생성된 개인정보파일을 안전하게 검색하기 위해 Diffie-Hellman 기법을 이용하여 사용자 키 레벨을 부여하였다. 개인정보파일에 대한 공격을 대비는 SEED와 ARIA를 하이브리드(hybrid)한 슬라이싱(slicing)을 이용하여 설계하였다. 웹 크롤링 방법에 수집된 개인정보파일에 대한 암호화 성능은 키 생성에 따른 암복호화 속도, 사용자 키 레벨에 따른 암복호화 공유를 비교 하였다. 이에 대한 시뮬레이션은 대외기관 전송 프로세스를 대상으로 전달된 개인정보파일에 수행하였다. 그 결과 기존 방법의 성능을 비교하여 기존보다 검출은 4.64배의 향상됨과 동시에 정보보호율은 18.3%가 개선됨을 확인할 수 있었다.
현재 네트워크 환경은 초기의 단방향 정보제공 서비스에서 실시간 양방향 서비스를 제공하고 있다. 이에 따라 웹 기반의 정보 공유 형태는 사용자 상호간 다양한 지식 제공과 서비스가 가능하다. 그렇지만 이러한 웹 기반의 실시간 정보 공유 환경은 네트워크 취약점을 악용한 불법적인 공격자들에 의해 그 피해 사례를 빠르게 증가시키고 있다. 특히 피싱 공격을 시도하는 공격자들의 경우 특정 웹 페이지 서비스가 필요한 사용자들에게 위/변조된 웹 페이지를 생성시킨 다음 해당 웹 페이지에 대한 링크를 유도한다. 본 논문은 사이트 위/변조 여부를 기존의 수동적인 서버 기반 탐지 방식이 아닌 사용자가 직접 능동적으로 특정 사이트에 대한 위/변조 여부를 분석할 수 있도록 하였다. 이를 위해 트레이스 백 정보를 이용하여 불법적인 웹 페이지 접속을 유도하는 공격자의 위장된 웹 페이지를 탐지하여 정상 사용자들의 중요한 개인 정보 유출을 방지할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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