광대역 네트워크의 보급과 더불어, 많은 인터넷 사용자의 꾸준한 증가를 통해 국내의 인터넷 환경은 세계적으로도 상당한 규모가 되었다. 이러한 급격한 인터넷의 증가와 비례해서, 이의 결함을 이용한 해킹 건수가 급격히 증가하고 있다. 과거 서버환경에 대한 해킹시도에서 초고속 네트워크환경의 구성원인 개인 클라이언트 시스템에 대한 바이러스, 해킹 등을 이용한 불법적인 공격이 증가하고 있다. 또한, 상대적으로 보안에 무지한 일반 개인 사용자들을 위협하는 비정상적인 악성코드들이 쉽게 접촉할 수 있는 인터넷 환경에 유보되고 있고, 날로 전문화되고, 지능화된 악성코드 기법이 개발되고 있으나, 이에 대한 보안기술이 적절하게 대응하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 악성 코드 대응을 위해서 악성코드기법에 대한 계속적인 분석과 이에 적절한 대응이 필요하다.
Denial of service is about knocking off services, without permission for example through crashing the whole system. This kind of attacks are easy to launch and it is hard to protect a system against them. The basic problem is that Unix assumes that users on the system or on other systems will be well behaved. This paper analyses system-based inside denial of services attack(DoS) and system metric for performance of each machine provided. And formalize the conclusions results in ways that clearly expose the performance impact of those observations. So, we present new approach. It is detecting DoS attack using performance signature for system and program behavior. We present new approach. It is detecting DoS attack using performance signature for system and program behavior. We believe that metric will be to guide to automated development of a program to detect the attack. As a results, we propose the AIDPS(Architecture for Intrusion Detection using Performance Signature) model to detect DoS attack using performance signature.
네트워크망의 급속한 발전 속에서 해커에 의한 많은 피해 사례가 증가되고 있다. 최근에는 트래픽 폭주 공격에 의해 많은 네트워크와 시스템자원들이 피해를 보고 있다. 이에 따라 네트워크상에서 유통되는 트래픽 분석을 통한 자원의 보호가 중요한 이슈로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 SNMP를 이용한 트래픽 분석 방법에 있어서 시간과 탐지력을 향상시킨 알고리즘을 제안하고 구현하였다.
최근 정보화 수준이 고도화 되고 대외 기술 교류가 활발해짐에 따라 기업 정보 유출에 의한 피해 사례가 급증하고 있고, 자료 유출 사례 중 전 현직 종사원인 내부자에 의해 발생되는 건이 80%이상을 차지하고 있어 내부정보 유출 방지체계에 대한 구축이 절실히 요구되고 있다. 내부 정보 유출 방지체계는 침입탐지시스템이나 방화벽 같은 외부 공격자에 대한 방어 대책으로는 한계가 있어 새로운 정보보호 체계가 필요하다. 본 논문은 내부정보 유통 구조에 내재되어 있는 내부정보 유출 취약점을 분석하고 이에 대한 대책으로서 정보보호 모델을 제안하며, 제안된 정보보호 모델을 구현하는 한 방법으로서 DRM 기술을 적용한 정보보호 기술구조를 제안하고 구현 시 고려사항을 기술한다. 제안된 기술구조는 조직에서 운용하고 있는 정보체계와 정보기기들을 관리영역으로 식별하는 방법을 제공하며 관리영역에서 비 관리영역으로의 자료 유통을 근본적으로 통제하는 장점을 갖고 있다.
진화되고 위협적인 사이버공격 및 피해가 증가함에 따라 기업이나 기관의 정보보호에 대한 책임도 증가하게 되었다. 이에 종합적인 컴퓨터 범죄 재현과 정확한 침입경로 및 피해규모, 정보의 신뢰성을 파악하기 위한 컴퓨터 포렌식에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 이에 대부분의 기업이나 조직에서 이기종의 보안장비에서 발생하는 다량의 경보와 이벤트를 효과적으로 수집, 통합하고 상호연관분석 할 수 있는 통합보안관리시스템(ESM)을 도입하여 운영하고 있으나 많은 경보발생으로 인해 적절한 판단이나 분석 및 효율적인 대응이 이루어지고 있지 않다. 이에 본 논문에서는 수집되는 증거의 범위를 재 정의하고, 이벤트 상관분석을 통해 발생된 침해경보에 대해 경보검증을 적용하여 경보의 오탐율을 감소시켰으며, 검증된 경보에 대해서 신속히 분석 및 대응이 이루어지는 포렌식 모델을 제안한다. 이를 통해 오탐율 감소는 물론 신속하고 신뢰성 있는 탐지 및 침해 분석이 가능하다.
본 논문에서는 DDoS 탐지를 위해 기존의 이중 방화벽에 다중 필터링 방법을 적용한다. 1차 방화벽에서는 외부에서 유입되는 패킷 경로를 분석하여 R-PA(Router Path Anlaysis) 패킷 필터링 알고리즘과 엄격한 홉 카운터 필터링을 적용한다. 2차 방화벽에서는 1차 방화벽을 거쳐서 온 패킷의 데이터를 검사하여 정상적인 패킷과 비정상적인 패킷을 구분하고, 패킷 트래픽이 사용자에게 할당 된 임계치를 초과하는지를 검사하여 DDoS 공격을 차단한다.
중요 IT 자산에 대한 보안성 강화를 위해서는 관련 위협(또는 취약점)의 식별 및 이에 대한 보안 대비책의 적정성 분석이 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 자산 및 위협에 기반한 보안 위험도 평가기법을 제안한다. 제안한 기법은 식별된 자산 및 위협 관련 공격시도 탐지와 취약점 점검 등의 대응 범위 및 수준의 사전 점검과 정량적인 위험도 평가를 제공함으로써 기존 연구에 비해 효과적으로 위협관리 업무에 활용될 것으로 기대된다.
The underlying success of logistics depends on the flow of data and information for effective management. Over the last 30 years, we have seen the power of microprocessors double about every 18months. This continuing trend means that computers will become considerably smaller, cheaper, and more abundant; indeed, they are becoming ubiquitous and are even finding their way into everyday objects, resulting in the creation of smart things. In the long term, ubiquitous technologies will take on great economic significance. Industrial products will become smart because of their integrated information processing capacity, or take on an electronic identity that can be queried remotely, or be equipped with sensors for detecting their environment, enabling the development of innovative products and totally new services. The global marketplace runs on logistics, security, speed, agility and flexibility..In this paper we report that pairing these traditional logistics functions with RFID technology can be a huge value-driver for companies. This winning combination yields increased logistics management effectiveness and more efficient visibility into the supply chain management.
오늘날 각종 스캐너와 같은 취약점 분석 도구들의 보급 확대로 인해 정보시설, 개인 호스트들의 침입 사례가 급증하고 있는 실정이다. 더욱이, 스캔 공격 형태 또한 나날이 그 기법이 지능화되고 있어 기존의 시스템으로는 탐지와 대응에 어려움이 가중되고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 도구에 사용되고 있는 스캐닝 도구 NSAT을 제시한다. NSAT의 구조를 통해 스캐닝 기술을 분석하고, 이에 기능을 보완하여 다양한 플랫폼에의 적용 방안을 제안한다.
지난 10년간 네트워크 기반의 컴퓨터 공격은 급격히 증가했으며 이에 따라 보안 기술도 발달하게 되었다. 침입탐지시스템은 컴퓨터 보안 기술로써 발전되어 왔으나 과도한 침입시도정보의 발생과 그 대부분이 긍정오류(false positive)를 발생시킴으로써 실제로 관리하는데 많은 어려움을 준다. 이러한 문제에 대안으로 여러 연구들이 진행되어 왔으며, 침입시도정보의 축약을 통한 관리적 측면에서의 효율을 높이는 연구도 진행되고 있다 그러한 연구들의 한 방법으로서 속성중심귀납법(Attribute Oriented induction, 이하 AOI)은 침입시도정보를 속성정보에 기반 하여 의미 있는 묶음으로 클러스터링 하는 방식이다 본 논문은 이 방식에서의 문제점을 분석하였으며 그 해결책으로써 본 논문에서는 위협수위 기반 AOI 클러스터링 기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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