• The KIPS Transactions:PartC
• /
• v.14C no.1 s.111
• /
• pp.45-54
• /
• 2007

As one of the most threatening attacks, DDoS attack makes distributed multiple agents consume some critical resources at the target within the short time, thus the extent and scope of damage is serious. Against the problems, the existing defenses focus on detection, traceback (identification), and filtering. Especially, in the hierarchical networks, the traffic congestion of a specific node could incur the normal traffic congestion of overall lower nodes, and also block the control traffic for notifying the attack detection and identifying the attack agents. In this paper, we introduce a DDoS attack tolerant network structure using a hierarchical overlay for hierarchical networks, which can convey the control traffic for defense such as the notification for attack detection and identification, and detour the normal traffic before getting rid of attack agents. Lastly, we analyze the overhead of overlay construction, the possibility of speedy detection notification, and the extent of normal traffic transmission in the attack case through simulation.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.15 no.8
• /
• pp.5256-5262
• /
• 2014

Recently, Distributed Denial of Service (DDoS) attacks, such as spreading malicious code, cyber-terrorism, have occurred in government agencies, the press and the financial sector. DDoS attacks are the simplest Internet-based infringement attacks techniques that have fatal consequences. DDoS attacks have caused bandwidth consumption at the network layer. These attacks are difficult to detect defend against because the attack packets are not significantly different from normal traffic. Abnormal traffic is threatening the stability of the network. Therefore, the abnormal traffic by generating indications will need to be detected in advance. This study examined the abnormal traffic detection technique using a forecasting model-based trend model.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.53-56
• /
• 2011

지난 7.7 DDoS(Distributed Denial of Service), 3.3 DDoS 대란을 통해서 보여주듯 DDoS 공격이 네트워크 주요 위협요소로 매우 부각되고 있으나, 공격에 대해서 실시간으로 감지하고 대응하기에 어렵다. 그리고 현재 여러 분야에서 매우 많은 용도로 사용되는 SMS(Short Message Service)도 DDoS 공격 수단으로 사용되어 이동전화 시스템에 큰 혼란을 야기할 수 있다. 기존의 Bloom Filter 탐지 기법은 구조가 간단하고 실시간 탐지가 가능한 장점을 갖지만 오탐지율에 대한 문제점을 가진다. 본 논문에서는 목적지 기반의 다중의 해시함수를 사용한 Counting Bloom Filter 기법을 이용하여 임계치 이상 카운트된 동일한 목적지로 발송되는 SMS에 대하여 공격으로 탐지하고 SMSC에 통보하여 차단시키는 시스템을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2003.11c
• /
• pp.1799-1802
• /
• 2003

버퍼오버플로우 취약점은 컴퓨터 및 네트워크가 발전한 이래로 시스템 보안을 위협하는 가장 큰 문제점이었고, 현재 인터넷 웹과 결합된 형태로 발전하면서 그 문제점은 더욱 심각해 감에 따라 근본적으로 버퍼오버플로우를 방어할 수 있는 방법이 시급하다. 그러나 아직까지 효과적으로 버퍼오버플로우 공격을 탐지할 수 있는 방법이 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 디버깅 프로그램인 strace를 이용하여 버퍼오버플로우 공격을 효과적으로 탐지할 수 있는 방법을 기술한다. strace를 이용한 버퍼오버플로우 탐지 방법은 호스트 기반의 침입 탐지 시스템에 효과적으로 적용될 수 있을 것이다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2012.04a
• /
• pp.726-729
• /
• 2012

최근 클라우드 컴퓨팅 서비스가 활발히 이루어지면서, 가상화 기술에 대한 보안이슈가 급부상하고 있다. 클라우드 서비스는 가상화 기술을 사용하는데 복수의 가상 운영체제가 구동되는 환경을 제공하는 하이퍼바이저 역할이 중요하다. 특히, 여러 Guest OS의 사용으로 인해 서버의 자원을 공유하는 측면에서 보안 위협이 발생 가능하다. 본 논문에서는 외적인 보안위협이 아닌 가상화의 내적 영역에서 발생 가능한 위협에 대해 대응할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 내부에서 발생하는 트래픽에 대한 로그 수집과 분석을 통해 이상트래픽을 판별하여 기존의 시스템이 탐지하지 못하는 가상화 내부트래픽에 대한 보안위협을 해결한다.

• Review of KIISC
• /
• v.31 no.5
• /
• pp.5-12
• /
• 2021

코로나19 팬데믹은 현실뿐만 아니라 사이버 공간에도 지대한 영향을 미쳤다. 재택근무와 비대면(온라인) 회의 뿐만 아니라 온라인 게임/쇼핑과 스트리밍 서비스 등과 같이 네트워크를 활용한 서비스의 이용자가 급증하였으며, 이로 인해 사이버 공간은 더욱 활성화되고 확장되었다. 그러나 사이버 공간의 확장은 이를 대상으로 하는 사이버 공격들도 함께 증가시켰으며, 그 피해규모 또한 증가하고 있어 대응방안 마련이 매우 시급한 상황이다. 본 논문에서는 코로나19 팬데믹 영향에 따른 사이버공격 동향을 살펴보고, 실제 사이버위협을 탐지·대응하는 보안관제, 침해대응 실무현장에서 발생하는 사이버위협을 분석해 사이버위협 동향 변화를 확인해 본다. 또한, 대응기술로서 인공지능과 설명가능 인공지능 기반 정보보호 연구·개발에 대해 소개한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.34 no.2
• /
• pp.281-288
• /
• 2024

The sixth generation(6G) wireless communication technology is advancing toward ultra-high speed, ultra-high bandwidth, and hyper-connectivity. With the development of communication technologies, the formation of a hyper-connected society is rapidly accelerating, expanding from the IoT(Internet of Things) to the IoE(Internet of Everything). However, at the same time, security threats targeting IoT devices have become widespread, and there are concerns about security incidents such as unauthorized access and information leakage. As a result, the need for security-enhancing solutions is increasing. In this paper, we implement an autoencoder-based anomaly detection model utilizing real-time collected network traffics in respond to IoT security threats. Considering the difficulty of capturing IoT device traffic data for each attack in real IoT environments, we use an unsupervised learning-based autoencoder and implement 6 different autoencoder models based on the use of noise in the training data and the dimensions of the latent space. By comparing the model performance through experiments, we provide a performance evaluation of the anomaly detection model for detecting abnormal network traffic.

• KNOM Review
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.10-17
• /
• 2020

As the threat of Distributed Denial-of-Service attacks that exploit weakly secure IoT devices has spread, research on source-side Denial-of-Service attack detection is being activated to quickly detect the attack and the location of attacker. In addition, a collaborative source-side attack detection technique that shares detection results of source-side networks located at individual sites is also being activated to overcome regional limitations of source-side detection. In this paper, we evaluate the performance of a collaborative source-side DDoS attack detection using statistical weights. The statistical weight is calculated based on the detection rate and false positive rate corresponding to the time zone of the individual source-side network. By calculating weighted sum of the source-side DoS attack detection results from various sites, the proposed method determines whether a DDoS attack happens. As a result of the experiment based on actual DNS request to traffic, it was confirmed that the proposed technique reduces false positive rate 2% while maintaining a high attack detection rate.

• Review of KIISC
• /
• v.30 no.6
• /
• pp.31-38
• /
• 2020

2019년 NAS기반 5G 서비스가 국내에서 상용화 된지 1년 반이 지났다. 그동안 5G로의 전환에 따라 발생 될 수 있는 새로운 보안 위협에 대한 우려가 지속적으로 제기되었고, 현재 보안기술의 한계를 극복하기 위한 다양한 5G 보안 연구들이 다 각도로 시도되고 있다. 5G 보안은 이전 세대 보안과는 강한 보안 기능의 설계가 요구된다. 특히 5G 보안 위협 요소들을 식별하고 분석을 통한 5G 네트워크 및 서비스의 보안 아키텍처 설계가 중요한데, 이는 인증, 암호화, 침입탐지 등 기존 보안 메커니즘들이 새로운 5G 기술을 통합되고 수용될 수 있도록 유연하게 설계가 되어야 하기 때문이다. 본 논문에서는 해외 3GPP, NGMN, 5G Americas 분석한 5G 보안 요구사항을 살펴보고, 5G 네트워크의 구성요소별 보안 요구사항을 고찰하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.18 no.11
• /
• pp.125-136
• /
• 2013

In this paper, we proposed SSL VPN-based network access control technology which can verify user authentication and integrity of user terminal. Using this technology, user can carry out a safety test to check security services such as security patch and virus vaccine for user authentication and user terminal, during the VPN-based access to an internal network. Moreover, this system protects a system from external security threats, by detecting malicious codes, based on behavioral patterns from user terminal's window API information, and comparing the similarity of sequential patterns to improve the reliability of detection.