네트워크 환경의 발달과 더불어 DDoS 공격이나 웜 공격이 증대되고 있다. 다양한 공격의 증가뿐만 아니라 최근에는 공격이 발생하면 급속히 피해가 확산된다. 피해 속도가 빨라지는 이유 중의 하나는 피해 시스템이 공격자가 되기 때문이다. 그러나 만약 피해 시스템이 또 다른 공격 시스템이 되는 것을 차단할 수 있다면, 공격이 확산되는 속도를 늦출 수 있다. 본 논문에서는 감염된 시스템이 비정상적으로 많은 트래픽을 발생시키는 것을 탐지하기 위하여 특정 주소를 갖는 시스템으로 일정 기간 동안 들어오고 나간 인바운드 패킷과 아웃바운드 패킷의 양을 비율로 나타내어 트래픽 흐름을 분석한다. 그리고 B-클래스 네트워크에서 추출한 트래픽 샘플데이터를 이용하여 트래픽 흐름을 분석하여 감염된 시스템을 탐지할 수 있음을 보인다.
현대 사회는 무선통신 기술의 급속한 발달로 인해 사용자가 자신의 위치에 상관없이 어디서든지 네트워크에 접속하여 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 하지만, 무선은 유선에 비해 상대적으로 보안에 취약하여 정보보호에 특별한 주의가 필요하다. 유선 네트워크는 침투를 위해서 물리적으로 침투위치를 확보해야만 공격을 수행할 수 있었으나, 무선의 경우에는 전파도달 거리내의 아무 곳에서나 공격을 시도할 수 있어 무선랜을 통한 많은 공격시도가 현실화되고 있다. 또한 공격자가 공공장소, 대학교, 카페 등의 개방된 곳에서 자신이 습득한 다른 사용자의 ID를 사용하여 공중 무선랜 서비스에 접속하여 어느 특정 기관을 공격, 해킹 할 경우에 공격 근원지와 공격자에 대한 추적이 사실상 불가능하다. 이러한 무선랜이 갖는 취약성을 보완하고 안전한 무선랜 환경을 구축하기 위해서, 본 논문에서는 무선랜 장비인 AP를 이용하여 침입자를 탐지하는 방법을 제시하고 있다. 제시된 방법은 현재 사용되어지고 있는 무선랜 환경에 추가적인 장비의 도입을 하지 않고, AP의 기능을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 향후 AP와 무선 센서를 기반으로 하여 좀 더 정밀하고, 정확하게 침입자를 탐지하는 기술을 보강할 예정이다.
센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지면서 센서 네트워크 보안에 대한 문제점이 많이 야기되고 있다. 무선 센서 네트워크에 대한 공격은 무선이라는 환경 때문에 애드 혹 네트워크와 유사하게 이루어진다. 그러나 애드 혹 네트워크의 보안 메커니즘은 센서 네트워크에서의 노드들이 훨씬 제한된 자원을 가지므로 그대로 적용할 수 없기 때문에 새로운 연구들을 필요로 한다. 무선 센서 네트워크에 대한 대표적인 공격방법중의 하나가 웜홀을 이용한 잘못된 경로의 설정이다. 웜홀 공격을 통해 전달되는 패킷은 도청당하거나 파괴될 수 있다. 이에 대한 대응 기법으로 Ji-Hoon Yun 등이 무선 센서 네트워크 환경에서 웜홀 공격을 탐지하고 대응하려 WODEM(WOrmhole attack DEfense Mechanism)이란 메커니즘을 제시했다. 이 기법에서는 웜홀에 대한 탐지 및 대응을 위해 홉 카운트와 처음에 미리 정해둔 TTL(Time To Live)을 비교하고 있다. TTL에 따라 탐지율과 에너지 소비에 큰 영향이 있게 되므로 TTL의 결정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 충분한 웜홀 탐지율을 제공하면서 에너지를 보존할 수 있는 TTL을 퍼지로직을 통해 결정한다.
네트워크 환경이 컨버젼스(convergence)되면서 하나의 단말에서 제공하는 서비스 역시 다양화되고 있다. 개인용 휴대 단말들도 기존에 개별 기능만을 주로 다루던 형태에서 다양한 융복합 서비스를 하나의 단말에서 제공하는 형태로 발전하고 있다. 따라서 본 논문에서는 컨버젼스 네트워크 환경에서 제공되는 여러 서비스를 동시에 지원하는 단말을 "복합단말(All-in-one Mobile Device)"이라 정의한다. 복합단말은 기능, 성능, 네트워크 인터페이스 측면에서 다양한 컨버젼스가 제공되고 있는데, 이 중에서 다양한 네트워크 인터페이스의 제공으로 인터페이스간 교차로 인해 기존에 존재하지 않았던 새로운 형태의 보안 위협인 Cross-service 공격이 등장하고 있다. 기존 모바일 디바이스와는 달리 복합단말에서의 Cross-service 공격은 사용자에게 과금이나 배터리 소모와 같은 치명적인 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 Cross-service 공격으로부터 복합단말을 보호하기 위한 탐지 메커니즘 및 보안 요구사항을 제시한다.
기존의 사이버 공격은 특정 호스트나 서버를 목표로 하여 정보의 탈취 및 변경 등에 집중되었으나, 현재는 직접 혹은 간접적으로 과다 트래픽을 유발하여 네트워크 서비스를 마비시키는 방향으로 그 경향이변하고 있다. 이런 사이버 공격을 방지하여 네트워크의 안정적인 서비스의 제공을 위해서는 공격 징후나 이상 징후를 탐지하고 네트워크 차원에서 이에 대한 대응 방안을 결정하여 이를 네트워크 상에 강제할 수 있는 체계적인 보안 관리가 이루어져야 한다. 또한 네트워크 각 운용 주체별로 개별 보안 상황에 대해 적용할 보안 정책이 다르므로 이를 모델링하고 적용할 수 있는 방법이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 정책 기반 네트워크 보안 관리 기능을 수행하기 위해 필요한 공격 및 이상 징후의 탐지, 그에 대한 대응과 이런 일련의 작업에 보안 정책을 강제하기 위한 보안 정책관련 연구 동향에 대해 다루도록한다.
Code Red, Nimda 등 최근 인터넷웜(Internet Worm)에 의한 침입은 방화벽시스템, 침입탐지시스템 등 보안제품이 존재하는 네트워크에서도 적절한 대책이 되지 않은 경향을 보이고 있다. 침입차단시스템을 통과할 수 있는 신종 취약점을 이용한 침입에는 오용방지방법(Misuse Detection)에 의한 침입탐지시스템이 침입패턴을 업데이트하기 전에 이미 네트 워크에 피해를 입힐 가능성이 크게 증가하는 것이다. 향후에도 크게 증가할 것으로 보이는 인터넷웜 공격 등에는 침입차단시스템, 침입탐지시스템 등 보안제품의 로그기록 상황과 네트워크의 보안상태를 지속적으로 감시함으로서 조기에 침입을 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 신종 웜 공격에 의한 침입이 발생되었을 때 IDS가 탐지하지 못하는 상황에서도 침입의 흔적을 조기에 발견할 수 있는 네트워크 보안 상태변수확인방법(Network Security Parameter Matching Method)을 제안하고자 한다.
많은 센서 네트워크 응용 분야에서 센서 노드들은 무인 환경에서 배치되므로, 물리적인 공격들과 노드가 가진 암호 키들이 손상되기 쉬운 취약성을 가진다. 위조 보고서는 훼손된 노드를 통해서 잠입할 수 있고 이 위조보고서는 거짓 경보를 유발할 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크의 제한된 에너지의 고갈을 야기한다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 Ye 등은 통계적 여과 기법을 통해서 위조 보고서를 탐지하고 도중에 여과시키는 방안을 제시한다. 이 제안된 방안에서 각 노드는 검증을 위한 일정한 양의 정보를 가지며. 탐지 능력은 라우팅 경로의 선택에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서는, 통계적 여과 기법의 위조 보고서 탐지 능력을 향상시키기 위한 경로선택 방법을 제안한다. 각 노드는 베이스 스테이션으로부터 정해지는 각 경로들의 위조 보고서 탐지 능력을 평가하고 위조 보고서 침투 공격에 대해 가장 안전한 경로를 선택한다.
무선 센서 네트워크의 다양한 용도만큼 많은 취약점과 다양한 공격 가능성이 여러 논문에서 제기되고 있다. 여러 공격 중에서도 시빌(sybil) 공격은 공격 노드가 많은 수의 거짓 노드를 생성하여 네트워크에 잘 못된 정보를 보내는 공격이다. 사용자가 공격을 받았음을 인지하지 못하고 거짓 노드로부터 온 데이터를 사실로 오인하고 사용하게 되면 민감한 데이터일 경우 재앙이 될 수도 있다. 인증과 같은 암호화 기법으로 방어를 할 수 있지만 저전력, 저사양을 특징으로 하는 센서 노드에서는 구현이 곤란하다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 시빌 공격으로 생성된 거짓 노드를 탐지하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 정상 노드의 군집과 거짓 노드의 군집 간에 네트워크가 약하다는 특징을 이용한다. 또한 센서 노드의 저전력을 고려하여 기존 에너지 고려 라우팅에 약간의 데이터를 추가함으로써 오버헤드를 최소화 하였다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 기존 에너지 고려 라우팅에 비해 추가적인 에너지 소모가 극히 적으면서도 시빌 공격의 탐지를 90% 이상 할 수 있음을 보였다.
본 논문은 다수의 사물인터넷 단말에서 보편적으로 수집할 수 있는 시스템 및 네트워크 메트릭을 학습하여 각 사물의 경험데이터를 기반으로 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격을 탐지하는 침입 탐지 모델을 제안한다. 먼저, 공격 시나리오 유형별로 각 사물에서 37종의 시스템 및 네트워크 메트릭을 수집하고, 이를 6개 유형의 머신러닝 모델을 기반으로 학습하여 사물인터넷 공격 탐지 및 분류에 가장 효과적인 모델 및 메트릭을 분석한다. 본 논문의 실험을 통해, 랜덤 포레스트 모델이 96% 이상의 정확도로 가장 높은 공격 탐지 및 분류 성능을 보이는 것을 확인하였고, 그 다음으로는 K-최근접 이웃 모델과 결정트리 모델의 성능이 우수한 것을 확인하였다. 37종의 메트릭 중에는 모든 공격 시나리오에서 공격의 특징을 가장 잘 반영하는 CPU, 메모리, 네트워크 메트릭 5종을 발견하였으며 큰 사이즈의 패킷보다는 빠른 전송속도를 갖는 패킷이 사물인터넷 네트워크에서 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격 특징을 더욱 명확히 나타내는 것을 실험을 통해 확인하였다.
최근 분산 서비스거부 공격에 의한 특정 서버의 기능 마비, 더 나아가 네트워크 전체를 마비시키는 사례가 증가하고 있다. 이로 인한 피해의 심각성을 고려해 볼 때 적절한 대응이 시급한 실정이지만, 공격 특성상 공격을 탐지해 내기가 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 분산 서비스거부 공격의 패턴을 파악하여 공격을 효과적으로 탐지할 수 있는 방법을 제안하였다. 공격 패턴 파악을 위해서 시스코사에서 개발한 Netflow 데이터를 이용하여 트래픽을 분석하고, 그 결과로 분산 서비스거부 공격의 효과적인 탐지에 공헌도가 큰 속성들을 추출하였다. 실제 인터넷 망에 연결된 라우터에서 수집한 Netaow 데이터와 분석에 의해 추출된 속성을 기반으로 데이터 마이닝 기술을 이용하여 공격 탐지의 성능을 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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