• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.55-58
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• 2015

무선 센서 네트워크는 개방된 환경에 단거리 무선 통신으로 정보를 수집하는 센서 노드와 이를 수집하는 베이스 스테이션으로 운영된다. 이러한 센서 네트워크의 특징으로 인해 공격자를 통해 쉽게 훼손될 수 있으며 대표적인 공격방법으로 싱크홀 공격이 있다. LEAP은 싱크홀 공격에 대응하기 위해 네 종류의 키를 사용하여 노드 간 인증을 하도록 제안되었다. 이 기법은 보안성을 유지하기 위해 주기적으로 베이스 스테이션까지의 경로를 갱신한다. 본 논문에서는, 내부 싱크홀 공격을 LEAP과 같은 키의 인증을 통하여 탐지하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 이전 노드, 다음 노드와의 키 인증을 통해 공격을 탐지한다. 공격이 탐지되면 해당 노드를 네트워크에서 제외하고 경로를 갱신하며 갱신된 경로를 통해 새로운 키를 배포한다. 그러므로 제안 기법은 이전 노드, 다음 노드와의 키 인증을 통해 싱크홀 공격을 탐지함으로써 전체 네트워크 보안성 향상을 목적으로 한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.9
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• pp.901-905
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• 2008

In this paper, we propose a detection scheme for sinkhole attacks in wireless sensor networks. Sinkhole attack makes packets that flow network pass through attacker. So, Sinkhole attack can be extended to various kind of attacks. We analyze sinkhole attack methods in the networks that use LQI based routing. For the purpose of response to each attack method, we propose methods to detect attacks. Our scheme can work for those sensor networks which use LQI based dynamic routing protocol. And we show the detection of sinkhole attack can be achieved by using a few detector nodes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.248-251
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• 2011

무선 센서 네트워크는 다양한 응용 분야와 환경에 배치되기 때문에, 악의적인 목적을 가진 사용자의 공격에 손쉽게 노출되어 있다. 선택적 전달 공격은 센서 네트워크에서 발생 할 수 있는 가장 대표적인 라우팅 공격 중의 하나로, 데이터 패킷의 정상적인 전달을 차단하여 상황 인지 및 이에 대한 대응을 지연시킨다. 기존에 제안된 탐지 기법은 패킷 전달 경로 상에 감시 노드를 선정하고, 패킷이 전송 될 때마다 인증메시지를 소스 노드에게 전송하여 공격 발생 여부를 탐지한다. 하지만, 패킷을 전송할 때 마다 공격 탐지를 수행하기 때문에 한정된 에너지를 바탕으로 동작하는 센서 네트워크에 적합하지 못하다. 본 논문에서는 탐지율을 충분히 유지하면서도 높은 에너지 효율성 위해 센서 네트워크의 특성을 고려한 선택적 전달 공격 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존 기법에서와 같이 즉시 탐지를 수행하는 대신에 패킷 전송 시간을 고려한 네트워크 모니터링을 수행하고, 공격 받았을 가능성이 있는 경로에 대해서만 지연탐지를 수행한다. 본 논문의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통해 성능 평가를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법에 비해 탐지율이 평균 약 15% 향상되었고, 네트워크의 에너지 소모량이 평균 약 54% 감소하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.523-525
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• 2002

DOS (Denial Of Service)에 대한 공격은 시스템의 정상적인 동작을 방해하여 시스템 사용자에 대한 서비스 제공을 거부하도록 만드는 공격으로 현재 이의 공격에 대한 탐지 알고리즘 및 연구들이 많이 제시되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 또는 트랜스포트 계층에 해당하는 프로토콜(TCP/IP, ICMP, UDP) 공격을 분석하고 이들 프로토콜의 취약점을 공격하는 DOS 공격 이외의 다른 공격을 탐지하기 위하여 프로토콜의 기능별, 계층별에 따른 모듈화 작업을 통하여 네트워크 침입탐지 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.97-100
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• 2008

PDoS (Path-based DoS) 공격은 J. Deng에 의해 처음 소개된 DoS 공격의 하나이다. PDoS 공격은 Base Station을 향해 대량의 bogus 패킷을 경로상에 플러딩하여 경로상에 있는 중간 노드들의 배터리 파워를 빠르게 소모를 시켜 수명을 단축시킨다. 그 결과 경로상의 중간 노드들은 수명을 마치게 되어 경로가 마비시켜 전체적으로 네트워크를 마비시킨다. 이런 PDoS 공격을 탐지하기 위해 J. Deng의 one-way hash function을 이용한 탐지방식은 매우 효율적이다. 하지만 공격자가 compromised node을 사용할 경우 이 탐지 기법은 소용이 없어진다. compromised node는 특성상 특별하게 눈에 띄는 비정상 행위를 하지 않는 이상 일반 노드와 구분하기가 힘들며 공격자에 의해 다른 여러 공격에 이용되어 무선 센서 네트워크 보안에 큰 위협이 된다. 이에 본 논문에서는 무선 센서 네트워크상에서 PDoS 공격을 야기하는 compromised node를 탐지하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.5 no.4
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• pp.69-75
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• 2000

This paper proposes a network intrusion detection model which can detect the insertion and evasion attacks. These attacks can be prevented when some kind of information are available in the network intrusion detection system. We classified these information with three categories and used each category at setup phase and executing Phase. Within the proposed model, all necessary information which are related with networks and operating systems are maintained in the database and created as a table. This table is used during intrusion detection. The overheads of database and table may be simple in this model.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.128-131
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• 2003

최근 인터넷을 대상으로 한 네트워크 공격의 공격 경향은 분산 환경에서 다수 공격자의 대규모 분산 서비스 거부 공격(DoS)의 출현 및 해외 해커들의 국내 전산망을 우회 루트로 활용한 사례의 증가 등 고도화된 불법 행위가 점차 벙죄의 강력한 수단으로 이용되는 추세에 있다. 본 논문은 기존 네트워크 노드기반의 침입탐지시스템에서 효율성과 사용자 편의성을 보완하기 위하여 자기 복제가 가능한 이동 에이전트를 적용하여 호스트 간 자율적인 이동을 통해 관리자에게 네트워크 모니터링을 제공하고 침입을 탐지하는 침입탐지시스템을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.243-247
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• 2005

인터넷의 사용이 증가하면서, DDoS와 같은 네트워크 공격 역시 빠르게 증가하고 있다. 최근 발생하는 네트워크 상의 공격은 특정 호스트에 대한 피해뿐만 아니라, 전체 네트워크의 성능 저하를 유발한다. 이러한 피해를 막기 위해서 효율적인 탐지 기법이 필요하다. 본 논문에서는, 다중 엔트로피를 이용하여 고속의 네트워크 상황에 적합한 탐지 기법을 제시하였다. 제시한 기법은 공격의 발생에 따른 출발지 주소, 목적지 주소, 목적지 포트의 엔트로피를 관찰하여 공격을 탐지한다. 공격이 발생하였을 경우, 각각 의 엔트로피는 정상 상태와 다른 값을 가진다. 또한 공격의 특성에 따라 엔트로피 값들은 서로 다르게 변한다. 이를 이용하여 공격의 종류를 파악할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.442-444
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• 2004

서비스 거부 공격은 그 피해의 규모에 비해 방어하기가 무척 어려우며 충분히 대비를 한다 해도 알려지지 않은 새로운 서비스 거부 공격 기법에 피해를 입을 위험성이 항상 존재한다. 또한 최근 나타나고 있는 서비스 거부 공격 기법은 시스템 자원을 고갈시키는 분산 서비스 거부 공격(DDoS)에서 네트워크의 대역폭을 고갈시킴으로서 주요 네트워크 장비를 다운시키는 분산 반사 서비스 거부 공격(DRDoS)으로 진화하고 있다 이러한 공격 기법은 네트워크 트래픽의 이상 징후로서만 탐지될 뿐 개별 패킷으로는 탐지가 불가능하여 공격 징후는 알 수 있으되 자동화된 대응이 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 이미 알려진 공격뿐 아니라 새로운 서비스 거부 공격 패킷을 탐지하기 위하여, 패턴 분류 문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Support Vector Machine(SVM)을 사용한 실험을 진행하였다. 테스트 결과. 학습된 공격 패킷에 대해서는 정확한 구분이 가능했으며 학습되지 않은 새로운 공격에 대해서도 탐지가 가능함을 보여주었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.4
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• pp.48-59
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• 2018

Recently, network technology has been used in various fields due to development of network technology. However, there has been an increase in the number of attacks targeting public institutions and companies by exploiting the evolving network technology. Meanwhile, the existing network intrusion detection system takes much time to process logs as the amount of network log increases. Therefore, in this paper, we propose a Spark-based network log analysis system that detects unstructured network attack pattern. by using Snort. The proposed system extracts and analyzes the elements required for network attack pattern detection from large amount of network log data. For the analysis, we propose a rule to detect network attack patterns for Port Scanning, Host Scanning, DDoS, and worm activity, and can detect real attack pattern well by applying it to real log data. Finally, we show from our performance evaluation that the proposed Spark-based log analysis system is more than two times better on log data processing performance than the Hadoop-based system.