기존의 침입탐지 시스템은 오용탐지모델이 널리 사용되고 있다. 이 모델은 낮은 오판율(False Alarm rates)을 가지고 있으나 새로운 공격에 대해 전문가시스템(Expert Systems)에 의한 규칙추가를 필요로 하고, 그 규칙과 완전히 매칭되는 시그너처만 공격으로 탐지하므로 변형된 공격을 탐지하지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 주성분분석(Principle Component Analysis ; 이하 PCA)과 시간지연신경망(Time Delay Neural Network ; 이하 TDNN)을 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 패킷은 PCA를 이용하여 주성분을 결정하고 패킷이미지패턴으로 만든다. 이 연속된 패킷이미지패턴을 시간지연신경망의 학습패턴으로 사용한다.
기존의 침입탐지 시스템에서는 오용탐지모델이 널리 사용되고 있다. 이 모델은 낮은 오판율(False Alarm rates)을 가지고 있으나, 새로운 공격에 대해 전문가시스템(Expert Systems)에 의한 규칙추가를 필요로 한다. 그리고 그 규칙과 완전히 일치되는 시그너처만 공격으로 탐지하므로 변형된 공격을 탐지하지 못한다는 문제점을 가지고 있다 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 주성분분석(Principle Component Analysis; 이하 PCA)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines; 이하 SVM)을 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 네트워크 상의 패킷은 PCA를 이용하여 결정된 주성분 공간에서 해석되고, 정상적인 흐름과 비정상적인 흐름에 대한 패킷이미지패턴으로 정규화 된다. 이러한 두 가지 클래스에 대한 SVM 분류기를 구현한다. 개발하는 침입탐지 시스템은 알려진 다양한 침입유형뿐만 아니라, 새로운 변종에 대해서도 분류기의 유연한 반응을 통하여 효과적으로 탐지할 수 있다.
이 논문은 모바일 에이전트를 이용해서 보안규칙을 관리하는 방안을 제시하였다. 침입탐지시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 침입탐지 모델을 기반으로 비정상적인 행위 탐지(anomlay detection)와 오용 침입탐지 (misuse detection)로 구분할 수 있다. 오용 침입탐지는 알려진 공격방법과 시스템의 취약점들을 이용한 공격들은 탐지가 가능하지만, 알려지지 않은 새로운 공격을 탐지하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는, 계속적으로 인터넷 상을 이동하는 모바일 에이전트를 이용해서 안전하게 보안규칙을 관리하는 방안을 오용탐지의 단점을 해결하는 방안으로 제시하였다. 이러한 모바일 에이전트 메커니즘을 이용해서 보안규칙을 관리하는 것은 침입탐지분야에서는 새로운 시도이며, 모바일 에이전트를 이용해서 보안규칙을 관리하는 방법의 유효성을 증명하기 위해서 기존의 방식과 작업부하 데이터 (workload data)를 수식적으로 비교하였고, NS-2 (Network Simulator)를 이용하여 시간에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다.
네트워크 기술의 발달로 그 적용 영역 또한 다양해지면서 다양한 목적의 프로토콜이 개발되고 트래픽의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 따라서 기존의 전통적인 스위칭, 라우팅 방식으로는 네트워크 관리자가 망의 안정성과 보안 기준을 충족하기 어렵다. 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 이러한 문제를 해결하기 위해 제시된 새로운 네트워킹 패러다임이다. SDN은 네트워크 동작을 프로그래밍하여 효율적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 한다. 이는 네트워크 관리자가 다양한 여러 양상의 공격에 대해서 유연한 대응을 할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 SDN의 이러한 특성을 활용하여 SDN 구성 요소인 컨트롤러와 스위치를 통해 공격 정보를 수집하고 이를 기반으로 공격을 탐지하는 위협 레벨 관리 모듈, 공격 탐지 모듈, 패킷 통계 모듈, 플로우 규칙 생성기를 설계하여 프로그래밍하고 허니팟을 적용하여 지능형 공격자의 서비스 거부 공격(DoS)을 차단하는 방법을 제시한다. 제안 시스템에서 공격 패킷은 수정 가능한 플로우 규칙에 의해 허니팟으로 빠르게 전달될 수 있도록 하였으며, 공격 패킷을 전달받은 허니팟은 이를 기반으로 지능적 공격의 패턴을 분석하도록 하였다. 분석 결과에 따라 지능적 공격에 대응할 수 있도록 공격 탐지 모듈과 위협 레벨 관리 모듈을 조정한다. 제안 시스템을 실제로 구현하고 공격 패턴 및 공격 수준을 다양화한 지능적 공격을 수행하고 기존 시스템과 비교하여 공격 탐지율을 확인함으로써 제안 시스템의 성능과 실현 가능성을 보였다.
본 논문은 가상 공격 시뮬레이션을 위한 공격자 및 리눅스 기반 호스트에 대한 모델링 방법의 제안을 주목적으로 한다. 최근, Amoroso는 보안 메커니즘 중심의 침입 모델을 제안하였으나, 시뮬레이션 접근이 분명치 않은 단점이 있다. 또한, Cohen은 원인-결과 모델을 이용하여 사이버 공격과 방어를 표현한 바 있으나, 개념적 단계의 추상화 모델링으로 인해 실제 적용이 어려운 실정이다. 이를 해결하고자 하는 시도로 항공대 지능시스템 연구실에서 SES/MB 프레임워크를 이용한 네트워크 보안 모델링 및 시뮬레이션 방법을 제안한 바 있으나, 공격에 따른 호스트의 복잡한 변화를 표현하기에는 부족하다. 이러한 문제점들을 해결하고자, 본 논문에서는 시스템의 구조를 표현하는 기존 SES에 합성용 규칙기반 전문가 시스템 방법론을 통합한 Rule-Based SES를 적용하여 공격자를 모델링하고, DEVS를 기반으로 하는 네트워크 구성원을 모델링한다. 제안된 모델링 방법의 타당성을 검증하기 위해 본 논문에서는 샘플 네트워크에 대한 사례연구를 수행한다.
최근 네트워크가 발전함에 따라 네트워크의 취약점을 이용한 침입과 공격이 많이 발생하고 있다. 네트워크에서 공격과 침입을 탐지하기 위해 규칙을 만들거나 패턴을 생성하는 것은 매우 어렵다. 대부분 전문가의 경험에 의해서 만들어지고, 많은 인력, 비용, 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 전문가의 경험 없이 네트워크의 공격 행위를 효과적으로 탐지하기 위해서 네트워크 연결기반의 정보를 이용한 척도선정 기법과 탐지기법을 제안한다. 정상과 각 공격의 네트워크 연결 데이터를 추출하고, 상대 복잡도를 이용하여 복잡도의 임계값 설정함으로써 공격 탐지에 유용한 척도를 선정한다. 그리고 선정된 척도를 바탕으로 확률패턴을 생성하고 우도비 검증을 이용해 공격을 탐지한다. 이 탐지방법으로 임계값 조절에 따라 탐지율과 오탐율을 조절할 수 있었다. KDD CUP 99 데이터를 이용하여 공격행위를 분석, 분류하고, 결정트리 알고리즘의 규칙기반 탐지 결과와 비교함으로써 본 논문에서 제시한 기법이 유용함을 확인하였다.
데이터 활용의 다양성이 높아짐에 따라 비관계형 데이터베이스 사용이 증가했으며, 이에 대한 NoSQL 삽입 공격 또한 증가했다. 전통적으로 NoSQL 삽입 공격을 탐지하기 위해 규칙 기반 탐지 방법론이 제안돼왔으나, 이 방식은 규칙의 범위를 벗어나 발생하는 삽입 공격에의 대응이 어렵다는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 알고리즘을 이용해 특징을 추출하고, RNN 알고리즘을 활용해 NoSQL 삽입 공격을 탐지하는 기법을 제시한다. 또한, 실험을 통하여 본 논문에서 제시한 모델이 기존의 지도학습을 이용한 가장 우수한 모델보다 정확도는 10%, 정밀도는 4%, 재현율은 14%, F2-score는 0.082만큼 더 높은 비율로 NoSQL 삽입 공격을 탐지함을 보인다.
DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 공격 탐지와 공격유형별 분류는 안정적인 서비스 제공 및 시스템 운영에 필수요건이다. 본 논문에서는 1) 데이터마이닝의 대표적인 분류 모델인 C4.5 알고리즘을 기반으로 SNMP MIB 정보를 사용하여 트래픽 폭주공격을 탐지하고 각 공격유형별 분류를 수행하는 시스템을 설계 및 구현하였다; 2) C4.5에서 추가적으로 제공하는 동작원리에 관한 규칙들을 상세히 분석함으로써 공격탐지 및 공격유형별 분류에 관한 시스템의 의미론적 해석을 시도하였다; 3) C4.5는 주어진 SNMP MIB의 속성들의 정보이익 값을 이용하여 예측모형을 구축하는 알고리즘으로, 특징선택 및 축소의 효과를 추가적으로 얻었다. 따라서 시스템의 운용 시, 제안된 모델은 전체 13개의 MIB 정보 중 5개의 MIB 정보만을 사용하여 보다 신속하고, 정확하며, 또한 가벼운 공격탐지 및 공격유형별 분류를 수행함으로써 네트워크 시스템의 자원관리와 효율적인 시스템 운영에 기여하였다.
DRDoS(Distributed Reflective Denial of Service)공격은 정상적인 동작을 하는 반사서버를 통해 이루어지며 공격을 위해 숙주를 필요로 하는 DDoS(Distributed Denial of Service) 에 비하여 훨씬 치명적이다. 유입되는 공격 패킷이 정상적 활동을 하는 반사서버로부터 오기 때문에 전통적인 방식인 소스패킷 분석법으로 DRDoS를 탐지하거나 막는 것은 매우 어렵다. 더욱이 최근에 관심이 대두되는 SCTP(Stream Control Transmission Protocol)의 멀티호밍(multihoming)같은 개선된 기능을 가진 전송프로토콜을 사용하여 공격하면 이에 대한 대처는 더욱 힘들게 되고 공격의 효과는 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 DRDoS가 상태기반 프로토콜의 특징을 활용하는데 착안하여 이에 대응하는 상태기반 탐지방법을 제안하였다. 제안된 방식은 상태기반 파이어 월과 연동하고 전송프로토콜에 따라 구성된 규칙테이블을 통하여 DRDoS공격을 탐지하고 공격에 대한 방어를 수행한다. 규칙테이블은 단순한 구조로 쉽게 갱신이 가능하며 특정한 프로토콜에 대한 제한을 받지 않고 모든 종류의 상태 기반프로토콜의 DRDoS공격에도 대응할 수 있다. 실험을 통하여 공격대상이 알지 못하는 SCTP 같은 차세대 전송프로토콜을 활용한 공격에 대해서도 SCTP의 DRDoS 공격패킷을 잘 탐지하였으며 제안한 방어방식을 통하여 공격패킷의 수를 급격히 감소시키는 것을 확인하였다.
최근 인터넷 공격은 웹 서비스 환경에서 다양한 공격 유형들이 인터넷상에서 나타나고 있는 실정이다. 특히 인터넷 웜이나 기타 알려지지 않은 공격이 대중을 이루고 있어 기존의 정보 보호 기술로는 한계에 다다르고 있으며 이미 알려진 공격을 탐지하는 오용탐지 기술로는 적절하게 대응하기 어려워진 상태이다. 또한, 웹 서비스 이용이 확대되고 사용자 요구에 맞게 변화하면서 인터넷상의 노출된 웹 서비스는 공격자들에게 있어 주공격 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 웹 기반의 트래픽 유형을 분석하고 각 유형에 따른 이상 징후를 파악할 수 있는 비정상 탐지 모델을 정의하여 정상 트래픽 모델과 비교함으로써 현재 트래픽의 이상 정도를 평가하고 탐지 및 규칙생성, 추가하는 HTTP 트래픽 기반의 비정상행위 탐지 시스템을 설계하고 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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