본 논문에서는 DDoS 공격 패킷을 사전에 탐지하고 트래픽 제어를 하기위한 방안을 제안한다. 제안된 모델은 공격대상에서 멀리 떨어 진 라우터에서 낮은 임계치를 적용하여 탐지 하게 되며 지역 연합 모델을 통한 지역적인 방어 행동을 취하게 된다. 사전에 취해지는 방어 행동으로 인해 본 시스템은 좋은 성능을 발휘 할 것이다. 시스템의 각 지역연합들은 DDoS 공격의 악의 적인 트래픽의 양을 줄이는 것에 기여 할 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.386-388
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2003
인터넷 발전의 대표적인 역기능인 시스템 공격 방법 중 분산 서비스거부 공격은 공격 도구가 분산되어 있고 도구를 분산화 하는 과정을 찾기 힘들다는 특징 때문에 현재까지의 연구 대부분에서 공격이 발생한 시점에서의 대응 방법이 제안됐다. 그러나 이 시점에서는 대응은 시스템에 대한 보호가 늦어질 가능성이 높기 때문에, 공격이 발생되기 이전에 네트워크 상의 패킷의 흐름을 거시적으로 판단해서 공격의 징후를 찾고 이에 대해 대처할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 분산화 된 보안 에이전트들에 의해 공격 시점 이전에 분산 서비스거부 공격 도구의 위상을 탐지하는 기법을 제안한다. 이 기법은 분산된 공격 도구에서 발생할 수 있는 의심스러운 접속들을 포괄적으로 판단하여 공격이 발생하기 전에 공격도구들이 설치된 일치를 찾게 된다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.05a
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pp.72-76
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2001
인터넷이 생활의 중요한 요소로 자리잡기 시작하면서 네트워크의 침해 사고가 급증하고 있는 현실이다. 이러한 침해 사고를 예방하기 위해 침입 탐지 시스템(IDS)과 방화벽(Firewall)이 많이 사용되고 있다. 방화벽과 침입 탐지 시스템은 연동은 서로의 단점을 보완하여 더 강력하게 네트워크를 보호할 수 있다. 방화벽과 침입 탐지 시스템을 위한 시뮬레이션 모델은 DEVS (Discrete Event system Specification) 방법론을 사용하여 구성하였다. 본 논문에서는 실제 침입 데이터를 발생시켜 실제 침입에 가까운 상황 가운데 침입 행위를 판별하도록 구성하였다. 이렇게 구성된 시뮬레이션 모델을 사용하여 침입탐지 시스템의 핵심 요소인 침입 판별이 효과적으로 수행되는지를 시뮬레이션 할 수 있다. 현재의 침입은 광범위해지고, 복잡하게 되어 한 침입 탐지 시스템이 독립적으로 네트워크의 침입을 판단하기 어렵게 되었다. 이를 위해 네트워크 내에 여러 침입 탐지 시스템 에이전트를 배치하였고, 에이전트들이 서로 정보를 공유함으로써 공격에 효과적으로 대응할 수 있도록 하였다. 침입 탐지 시스템이 서로 협력하여 침입을 탐지하고, 이런 정보를 침입 차단 시스템에게 넘겨주게 된다. 이와 같은 구성을 통해서 공격자로부터 발생된 패킷이 네트워크 내로 들어오는 것을 원천적으로 막을 수 있도록 하였다.
오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 APT(Advanced Persistent threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 문제이며, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 공격을 방어하는데 현재는 침입탐지 시스템에서 생성된 데이터가 주로 사용된다. 하지만 데이터가 많이 부족하여 과거에 생성된 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency) 침입 탐지 평가 데이터 세트인 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining) 같은 데이터로 연구를 하고 있어 현대 컴퓨터 시스템 특정을 반영한 데이터의 비정상행위 탐지에 대한 연구가 많이 부족하다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함하고 있으면서 최근에 생성된 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 데이터를 이용한 분석 비교 연구를 통해 앞으로 호스트 기반 침입 탐지 데이터 시스템의 나아갈 새로운 연구 방향을 제시한다.
Security system of wireless network take on importance as use of wireless network increases. Detection and opposition about that is difficult even if attack happens because MANET is composed of only moving node. And it is difficult that existing security system is applied as it is because of migratory nodes. Therefore, system is protected from malicious attack of intruder in this environment and it has to correspond to attack immediately. In this paper, we propose intrusion detection system using cluster head in order to detect malicious attack and use resources efficiently. we used method that gathering of rules is defined and it judges whether it corresponds or not to detect intrusion more exactly. In order to evaluate performance of proposed method, we used blackhole, message negligence, jamming attack.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.5
s.43
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pp.157-164
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2006
The Recently, most of Internet attacks are zero-day types of the unknown attacks by Malware. Using already known Misuse Detection Technology is hard to cope with these attacks. Also, the existing information security technology reached the limits because of various attack's patterns over the Internet, as web based service became more affordable, web service exposed to the internet becomes main target of attack. This paper classifies the traffic type over the internet and suggests the Threat Management System(TMS) including the anomaly intrusion detection technologies which can detect and analyze the anomaly sign for each traffic type.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2003.12a
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pp.101-106
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2003
인터넷 상에서의 대부분의 네트워크 공격은 공격의 목표가 되는 시스템에 단일 패킷만을 보냄으로써 공격이 이뤄질 수 없다. 그렇기 때문에 침입탐지시스템에서는 내부 네트워크로 들어오고 나가는 패킷들에 대한 일련의 순차성을 알아냄으로써 네트워크 공격을 탐지할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 패킷의 순차성을 이용하여 비정상행위에 대한 침입탐지 방법을 제안하였으며 또한 일부 비정상행위 탐지에서 사용하고 있는 시간을 기준으로 한 트랜잭션의 분할에서 오는 단점을 지적하고 그것을 보완하기 위하여 탐지 단위로서 사용자의 세션을 사용하였다. TCP/IP 네트워크에서의 사용자 세션 정보를 표현하기 위해서 여러 가지 정보가 사용자 행위 테이블로 표현되며 이러한 사용자 행위 테이블은 서비스 포트 별로 통계적인 정리가 가능하다. 또한 이렇게 정리된 서비스 포트별 정보에서는 확률을 기반으로 한 비정상 행위를 도출할 수 있으며, 이러한 비정상 행위도를 이용하여 침입 판단의 근거자료로 삼을 수 있음을 확인하였다.
공격자는 시스템에 침입하기 위해 취약점을 수집하며 여러 공격방법을 통해 루트권한을 획득하게 된다. 루트권한을 획득한 공격자는 공격 시스템에 루트킷을 설치하여 침입에 대한 흔적을 숨기고 차후 침입을 위한 백도어를 남기게 되는데 최근 등장한 커널 기반의 루트킷은 시스템에 대한 침입 탐지를 어렵게 하고 있다. 이러한 공격에 대응하기 위해 침입탐지 및 차단을 위한 보안 시스템들이 많이 개발되어 왔지만 공격자들은 보안 시스템들을 우회하여 시스템에 침입하고 있다. 본 논문에서는 루트권한을 획득한 공격자의 불법행위를 막기 위해 시스템 보안 강화 LKM을 설계, 구현하며 중요 파일의 변조와 루트킷의 실치를 막고 공격자의 불법행위를 관리자에게 실시간으로 알릴 수 있는 방법을 제안한다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.3
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pp.411-422
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2021
The autonomous driving system mounted on the unmanned vehicle recognizes the external environment through several sensors and derives the optimum control value through it. Recently, studies on physical level attacks that maliciously manipulate sensor data by performing signal-injection attacks have been published. signal-injection attacks are performed at the physical level and are difficult to detect at the software level because the sensor measures erroneous data by applying physical manipulations to the surrounding environment. In order to detect a signal-injection attack, it is necessary to verify the dependability of the data measured by the sensor. As so far, various methods have been proposed to attempt physical level attacks against sensors mounted on autonomous driving systems. However, it is still insufficient that methods for defending and detecting the physical level attacks. In this paper, we demonstrate signal-injection attacks targeting MEMS sensors that are widely used in unmanned vehicles, and propose a method to detect the attack. We present a signal-injection detection model to analyze the accuracy of the proposed method, and verify its effectiveness in a laboratory environment.
Kim, Jae-Kwang;Yoon, Kwang-Ho;Lee, Seung-Hoon;Jung, Je-Hee;Lee, Jee-Hyong
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.5
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pp.679-684
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2008
The slow port scan attack detection is the one of the important topics in the network security. We suggest an abnormal traffic control framework to detect slow port scan attacks using fuzzy rules. The abnormal traffic control framework acts as an intrusion prevention system to suspicious network traffic. It manages traffic with a stepwise policy: first decreasing network bandwidth and then discarding traffic. In this paper, we show that our abnormal traffic control framework effectively detects slow port scan attacks traffic using fuzzy rules and a stepwise policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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