한국정보통신학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference)
- 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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- Pages.152-155
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- 2018
링크 플러딩 공격 완화를 위한 소프트웨어 정의 네트워크 기반 허니넷
Software-Defined HoneyNet: Towards Mitigating Link Flooding Attacks
- Kim, Jinwoo (KAIST School of Electrical Engineering) ;
- Lee, Seungsoo (KAIST Graduate School of Information Security) ;
- Shin, Seungwon (KAIST School of Electrical Engineering)
- 발행 : 2018.10.18
초록
지난 몇 년간, 링크 플러딩 공격이라는 새로운 형태의 분산 서비스 공격 (DDoS) 이 제안되었다. 링크 플러딩 공격은 기존 DDoS 공격과는 다르게 선택적으로 라우터 간 코어 링크를 혼잡 시킴으로써 보다 넓은 범위에 지대한 영향을 끼친다는 점에서 큰 차이가 있다. 기존 네트워크 구조에서는 링크 플러딩 공격을 완화하는 것이 어려운데, 이는 공격자가 traceroute를 이용하여 취약한 링크를 사전에 파악하고 링크맵을 구축할 수 있는 원인에 기인한다. 기존에 링크 플러딩 공격을 감지하여 대응하기 위한 여러 연구가 제안되었으나 이들은 모두 목표 링크에 실제 공격이 발생한 직후에 이를 완화하는, 즉 사후 조치를 한다는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 링크 플러딩 공격 시나리오에서 공격자가 링크맵을 구축할 수 있다는 점에 주목하고 이를 사전에 방지하고자 하는 접근법을 제안한다. 소프트웨어 정의 네트워크의 장점을 활용하여 취약한 링크를 사전에 파악하고, 주변에 허니팟을 배치함으로써 중요한 링크를 공격자로부터 은닉하는 시스템인 SDHoneyNet을 보인다.
Over the past years, Link Flooding Attacks (LFAs) have been introduced as new network threats. LFAs are indirect DDoS attacks that selectively flood intermediate core links, while legacy DDoS attacks directly targets end points. Flooding bandwidth in the core links results in that a wide target area is affected by the attack. In the traditional network, mitigating LFAs is a challenge since an attacker can easily construct a link map that contains entire network topology via traceroute. Security researchers have proposed many solutions, however, they focused on reactive countermeasures that respond to LFAs when attacks occurred. We argue that this reactive approach is limited in that core links are already exposed to an attacker. In this paper, we present SDHoneyNet that prelocates vulnerable links by computing static and dynamic property on Software-defined Networks (SDN). SDHoneyNet deploys Honey Topology, which is obfuscated topology, on the nearby links. Using this approach, core links can be hidden from attacker's sight, which leads to effectively building proactive method for mitigating LFAs.
키워드