• Title/Summary/Keyword: 공격 탐지 방어 시스템

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Enhanced Defence Architecture Through Combining Honeypot and Neural IDS (Honeypot과 신경망 IDS를 연동한 진보된 보안 아키텍쳐 설계)

  • 조성환;문종섭
    • Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.161-165
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    • 2002
  • 최근 증가하고 있는 인터넷 및 기타 네트워크 시스템에 대한 위협은 그 공격의 목적과 기법, 피해의 종류가 늘어남에 따라 효과적인 대응책으로 단순한 기술적 접근 이외에 법률 및 심리, 사회 공학적 접근의 결합적인 대처방안이 강구되어야 할 것이다. 이를 효과적으로 보조할 수 있는 시스템이 Honeypot이다. 하지만 Honeypot 자체는 공격의 위협을 그 즉시 막는데는 별다른 능력이 없기 때문에 Honeypot 시스템의 의도대로 공격자가 속지 않거나 Honeypot의 정보가 다른 보안 도구와 보안 정책 갱신에 이용되기 이전의 공격에 대해서는 취약점을 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 Honeypot이 설치된 시스템의 효과적 활용을 위해 신경망 이론에 기반한 침입 탐지 모듈을 연동하며 이를 통해 초기 공격에 대한 Honeypot 시스템 보호, Honeypot 시스템이 활성화 된 다음의 상호 연동 효과 및 향후 과제 등을 기술한다. 또한 이에 대한 보다 확실한 접근을 위해 Honeypot 시스템을 통해 DDoS를 방어하도록 제안되었던 시스템의 취약점과 이를 효과적으로 해결할 수 있는 방법을 제안한다.

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Efficient Detction and Defence Model against IP Spoofing Attack through Cooperation of Trusted Hosts (신뢰 호스트 상호 협력을 통한 IP 스푸핑 공격의 효율적 탐지 및 방어 모델 설계)

  • Lee, Hae-Dong;Ha, Hyeon-Tae;Baek, Hyun-Chul;Kim, Chang-Gun;Kim, Sang-Bok
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.16 no.12
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    • pp.2649-2656
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    • 2012
  • Today, many enterprises have invested heavily for the part of information security in order to protect the internal critical information assets and the business agility. However, there is a big problem that big budget and too many manpower are needed to set the internal corporate network up to the same high level of defense for all of part. On the distributed enterprise networks in this paper, a defense model for effective and rapid response on the IP spoofing attack was designed to protect the enterprise network through the exchange of information between the trust hosts when an attacker attacked any target system using other trusted host.

A Statistics based respond system against DDoS using the identified IP table (검증 IP table를 사용한 통계 기반 DDoS 대응 시스템)

  • Park, Pil-Yong;Hong, Choong-Seon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07a
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    • pp.142-144
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    • 2005
  • Distributed Denial of Service는 네트워크나 개인 호스트를 위협하는 대표적인 공격 트래픽이다. DDoS 공격은 특정한 패턴을 가지고 있지 않기 때문에 탐지가 어려울 뿐 아니라, TNF2K와 같은 간단한 tool로 공격이 가능하여 그 심각성은 실로 크다. 이러한 DDoS를 탐지하기 위한 메카니즘이나 알고리즘은 많이 개발되었다. 하지만 DDoS의 근원지를 판별하고 대응하는 것이 아닌, 단지 방어 지정에서 전체 threshold를 낮추거나 leaky bucket처럼 수용 능력 이상의 패킷을 폐기하는 방법으로 네트워크나 개인 호스트를 보호한다. 무분별하게 전체 트래픽을 줄이는 것은 네트워크의 resource를 고갈 시키지는 않지만, 정상적인 clients가 공격당하고 있는 호스트에 연결을 할 수가 없다. 이를 위해 여러 단계의 테스트를 통해 합법적인 검증 IP table을 만들고, 검증 IP table에 있는 source IP를 제외한 나머지 트래픽을 차단한다면, DDoS 공격에 대해서 대응을 하면서 정상적인 Clients의 연결을 보호 할 수 있다.

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Design of N-IDS Log optimization system using correlativity of asset, vulnerability and threat (네트워크의 자산, 취약점 및 위협의 상관성을 이용한 N-IDS Log 최적화 시스템 설계)

  • 문호건;최진기
    • Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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    • 2003.12a
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    • pp.153-159
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    • 2003
  • 수많은 정보자산들이 네트워크를 통해 연결된 환경에서 사이버 공격으로부터 정보자산들을 효과적으로 방어하기 위한 기본적인 수단으로 네트워크 침입탐지 시스템과 취약점 분석 시스템이 활용되고 있다. 그러나 네트워크 보안을 위해 개별적으로 운용되고 있는 네트워크 침입탐지 시스템과 취약점 분석 시스템이 보안관리 측면에서 오히려 보안 운용자의 부담을 가중시키는 요인으로 작용하고 있는 것이 현실이다. 따라서, 본 연구에서는 네트워크 보안 관리에 필수적인 정보 요소인 네트워크 자산, 취약점 및 위협이 갖는 의미와 상관성을 분석하고, 네트워크 침입탐지 시스템과 취약점 분석 시스템이 제공하는 정보들을 상호 연동하여 네트워크 침입탐지 시스템이 탐지하는 불필요한 경보정보의 양을 대폭 줄여 Log관리를 최적화할 수 있는 시스템을 구축하기 위한 설계방법을 제시하였다.

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Collaborative Intrusion Detection based on Neural Network (신경망 기반의 협동적 침입탐지)

  • 김형천;강철오;박중길
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.401-403
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    • 2003
  • 최근 네트워크 환경이 고속화 됨에 따라 네트워크 상의 침입 공격이나 인터넷 웹의 활동이 급속도로 증가하고 있다. 이러한 네트워크 상의 침입이나 바이러스를 방어하기 위한 기술적 관건은 침입여부를 판단하기 위한 근거를 어디에서, 얼마나 정확하게, 그리고 신속하게 찾을 수 있느냐에 달려있다. 본 논문에서는 속도 면에서 매우 우수하고 적응력이 뛰어난 신경망 알고리즘인 Fuzzy ART엔진을 탑재한 침입탐지 에이전트를 구성하여 분산된 네트워크 환경에서 협동적인 실시간 침입 탐지와 조기 경보가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.

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A Study of Intrusion Detection Scheme based on Software-Defined Networking in Wireless Sensor Networks (무선 센서 네트워크에서 소프트웨어 정의 네트워킹 기법을 사용한 침입 탐지 기법에 대한 연구)

  • Kang, Yong-Hyeog;Kim, Moon Jeong;Han, Moonseog
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.8 no.8
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    • pp.51-57
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    • 2017
  • A wireless sensor network is composed of many resource constrained sensor nodes. These networks are attacked by malicious attacks like DDoS and routing attacks. In this paper, we propose the intrusion detection and prevention system using convergence of software-defined networking and security technology in wireless sensor networks. Our proposed scheme detects various intrusions in a central server by accumulating log messages of OpenFlow switch through SDN controller and prevents the intrusions by configuring OpenFlow switch. In order to validate our proposed scheme, we show it can detect and prevent some malicious attacks in wireless sensor networks.

A Comparative Study of Machine Learning Algorithms Using LID-DS DataSet (LID-DS 데이터 세트를 사용한 기계학습 알고리즘 비교 연구)

  • Park, DaeKyeong;Ryu, KyungJoon;Shin, DongIl;Shin, DongKyoo;Park, JeongChan;Kim, JinGoog
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.10 no.3
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    • pp.91-98
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    • 2021
  • Today's information and communication technology is rapidly developing, the security of IT infrastructure is becoming more important, and at the same time, cyber attacks of various forms are becoming more advanced and sophisticated like intelligent persistent attacks (Advanced Persistent Threat). Early defense or prediction of increasingly sophisticated cyber attacks is extremely important, and in many cases, the analysis of network-based intrusion detection systems (NIDS) related data alone cannot prevent rapidly changing cyber attacks. Therefore, we are currently using data generated by intrusion detection systems to protect against cyber attacks described above through Host-based Intrusion Detection System (HIDS) data analysis. In this paper, we conducted a comparative study on machine learning algorithms using LID-DS (Leipzig Intrusion Detection-Data Set) host-based intrusion detection data including thread information, metadata, and buffer data missing from previously used data sets. The algorithms used were Decision Tree, Naive Bayes, MLP (Multi-Layer Perceptron), Logistic Regression, LSTM (Long Short-Term Memory model), and RNN (Recurrent Neural Network). Accuracy, accuracy, recall, F1-Score indicators and error rates were measured for evaluation. As a result, the LSTM algorithm had the highest accuracy.

Microarchitectural Defense and Recovery Against Buffer Overflow Attacks (버퍼 오버플로우 공격에 대한 마이크로구조적 방어 및 복구 기법)

  • Choi, Lynn;Shin, Yong;Lee, Sang-Hoon
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.33 no.3
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    • pp.178-192
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    • 2006
  • The buffer overflow attack is the single most dominant and lethal form of security exploits as evidenced by recent worm outbreaks such as Code Red and SQL Stammer. In this paper, we propose microarchitectural techniques that can detect and recover from such malicious code attacks. The idea is that the buffer overflow attacks usually exhibit abnormal behaviors in the system. This kind of unusual signs can be easily detected by checking the safety of memory references at runtime, avoiding the potential data or control corruptions made by such attacks. Both the hardware cost and the performance penalty of enforcing the safety guards are negligible. In addition, we propose a more aggressive technique called corruption recovery buffer (CRB), which can further increase the level of security. Combined with the safety guards, the CRB can be used to save suspicious writes made by an attack and can restore the original architecture state before the attack. By performing detailed execution-driven simulations on the programs selected from SPEC CPU2000 benchmark, we evaluate the effectiveness of the proposed microarchitectural techniques. Experimental data shows that enforcing a single safety guard can reduce the number of system failures substantially by protecting the stack against return address corruptions made by the attacks. Furthermore, a small 1KB CRB can nullify additional data corruptions made by stack smashing attacks with only less than 2% performance penalty.

Execution-based System and Its Performance Analysis for Detecting Malicious Web Pages using High Interaction Client Honeypot (고 상호작용 클라이언트 허니팟을 이용한 실행 기반의 악성 웹 페이지 탐지 시스템 및 성능 분석)

  • Kim, Min-Jae;Chang, Hye-Young;Cho, Seong-Je
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.15 no.12
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    • pp.1003-1007
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    • 2009
  • Client-side attacks including drive-by download target vulnerabilities in client applications that interact with a malicious server or process malicious data. A typical client-side attack is web-based one related to a malicious web page exploiting specific browser vulnerability that can execute mal ware on the client system (PC) or give complete control of it to the malicious server. To defend those attacks, this paper has constructed high interaction client honeypot system using Capture-HPC that adopts execution-based detection in virtual machine. We have detected and classified malicious web pages using the system. We have also analyzed the system's performance in terms of the number of virtual machine images and the number of browsers executed simultaneously in each virtual machine. Experimental results show that the system with one virtual machine image obtains better performance with less reverting overhead. The system also shows good performance when the number of browsers executed simultaneously in a virtual machine is 50.

Indirect Branch Target Address Verification for Defense against Return-Oriented Programming Attacks (Return-Oriented Programming 공격 방어를 위한 간접 분기 목적 주소 검증 기법)

  • Park, Soohyun;Kim, Sunil
    • KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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    • v.2 no.5
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    • pp.217-222
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    • 2013
  • Return-Oriented Programming(ROP) is an advanced code-reuse attack like a return-to-libc attack. ROP attacks combine gadgets in program code area and make functions like a Turing-complete language. Some of previous defense methods against ROP attacks show high performance overhead because of dynamic execution flow analysis and can defend against only certain types of ROP attacks. In this paper, we propose Indirect Branch Target Address Verification (IBTAV). IBTAV detects ROP attacks by checking if target addresses of indirect branches are valid. IBTAV can defends against almost all ROP attacks because it verifies a target address of every indirect branch instruction. Since IBTAV does not require dynamic execution flow analysis, the performance overhead of IBTAV is relatively low. Our evaluation of IBTAV on SPEC CPU 2006 shows less than 15% performance overhead.