• 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.

• Review of KIISC
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• v.19 no.5
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• pp.11-20
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• 2009

지난 2009년 7월 7일부터 수차례에 걸쳐 청와대 및 다수의 중요 웹 사이트에 대해 분산서비스거부(Distributed Denial of Service, DDoS) 공격이 시도되었다. 이 공격에서 사용된 공격 방법은 공격 트래픽의 형태와, 공격 수행을 위한 공격 네트워크의 구성 방법에 있어서 기존의 방법과는 다른 형태를 띠었고, 이로 인해 공격탐지 및 차단이 쉽게 이루어지지 않아, 피해가 매우 컸다. 이와 같이 최근에는 기존의 DDoS 공격 탐지 및 차단 기술로는 쉽게 탐지 및 차단할 수 없는 고도화된 분산서비스거부 공격이 시도되고 있으며, 그로 인한 피해가 커지고 있는 상황이다. 분산서비스거부 공격은 이미 2000년 이전부터 발생하여온 오래된 공격임에도 불구하고 아직까지 이를 효과적으로 차단하지 못하고 있는 것이다. 이는 전체 정보통신 운영환경과 분산서비스거부 공격의 전체 공격 프로세스에 대한 심도있는 분석을 통해 인터넷 전반에 걸친 거시적인 DDoS공격 대응 방안을 모색하는 것이 아니라, 개개의 공격 형태를 탐지하고 차단할 수 있는 방법을 모색했기 때문이다. 이에, 본 논문에서는 과저부터 현재까지 DDoS공격이 어떻게 발전해 왔는지를 분석하고, 현재 발생하고 있는 분산서비스 거부 공격의 공격 체계와 공격 기법에 대한 복합적 분석을 통해 현재의 고도화된 분산서비스 거부 공격을 효과적으로 차단할 수 있는 분산서비스거부 공격 통합 대응체계를 제안한다.

• 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 Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1957-1960
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• 2003

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.2041-2044
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• 2003

네트워크에서 발생하는 다양한 침입 중에서 서비스거부공격(DoS Attack. Denial-of-Service Attack)이란 공격자가 침입대상 시스템의 시스템 자원과 네트워크 자원을 악의적인 목적으로 소모시키기 위하여 대량의 패킷을 보냄으로써 정상 사용자로 하여금 시스템이 제공하는 서비스를 이용하지 못하도록 하는 공격을 의미한다. 기존 연구에서는 시스템과 네트워크가 수신한 패킷을 분석한 후 네트워크 세션정보를 생성하여 DoS 공격을 탐지하였다. 그러나 이 기법은 공격자가 분산서비스거부공격(DDoS Attack: Distributed DoS Attack)을 하게 되면 분산된 세션정보가 생성되기 때문에 침입을 실시간으로 탐지하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 시스템이 가지고 있는 자윈 중에서 DDoS 공격을 밭을 때 가장 민감하게 반응하는 시스템 자원을 모니터링 함으로써 DDoS 공격을 실시간으로 탐지할 수 있는 모델을 제안한다 제안 모델은 시스템이 네트워크에서 수신한 패킷을 처리하는 과정에서 소모되는 커널 메모리 소비량을 감사자료로 이용한 네트워치기반 비정상행위탐지(networked-based anomaly detection)모델이다.

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

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.814-816
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• 2003

분산 서비스 거부 공격 기법이 점점 더 향상되어감에 따라 이에 대한 대응 기법 또한 여러가지가 제안되고 있다. 기존의 탐지에 기반을 둔 기법들은 공격을 탐지하기 위한 Rule이 미리 준비되어야 한다는 점에서 실제 트래픽과 구별이 어려운 DDoS 공격의 경우 효율적인 대응이 될 수 없다. 이를 극복하기 위해서 트래픽 감지와 QoS 기법에 기반을 둔 대응 방안이 활발히 연구 중에 있다. 본 논문에서는 현재까지 나와 있는 트래픽 감지 기반의 대응 기법 연구들을 정리하고 라우터 기반의 보안기능 개발 연구에서 트래픽 감지 기반의 대응 방안 적용 과정을 소개한다.

• Convergence Security Journal
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• v.9 no.2
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• pp.41-48
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• 2009

Distributed denial of service attack detection for more development and research is underway. The method of using statistical techniques, the normal packets and abnormal packets to identify efficient. In this paper several statistical techniques, using a mix of various offers a way to detect the attack. To verify the effectiveness of the proposed technique, it set packet filtering on router and the proposed DDoS attacks detection method on a Linux router. In result, the proposed technique was detect various attacks and provide normal service mostly.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.310-312
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• 2004

분산 서비스 거부 공격(Distributed Denial of Service, DDoS attack)의 목적은 정상적인 사용자가 서비스를 이용하는 것을 거부하는 것이다. 특히 범람 서비스 거부 공격(flooding-based DDoS attack)은 아직까지 방어하기 어려운 공격 형태이다. 그 이유는 공격 시 정상적인 트래픽이 왕복하는 것처럼 보이므로 공격 트래픽과 정상 트래픽을 구별하기 어렵기 때문이다. 하지만, 범람 서비스 거부 공격의 특징을 잘 이용하면 공격을 방어할 수 있다. 범람 서비스 거부 공격의 특징은 단독의 공격 호스트로부터의 트래픽 양이 여러 개의 정상 호스트들로부터의 트래픽 양보다 훨씬 많다는 것이다. 이러한 특징을 이용하여 특정 호스트로부터의 트래픽 양이 많은지 아닌지에 따라 공격이 발생했는지 여부를 결정할 수 있다. 이 논문에서는 Pi(Path Identification) 라는 메커니즘을 이용한 분산 서비스 거부 공격의 방어 기법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.32 no.3
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• pp.279-290
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• 2005

Recently, as the serious damage caused by DDoS attacks increases, the rapid detection and the proper response mechanisms are urgent. However, existing security mechanisms do not effectively defend against these attacks, or the defense capability of some mechanisms is only limited to specific DDoS attacks. In this paper, we propose a detection architecture against DDoS attack using data mining technology that can classify the latest types of DDoS attack, and can detect the modification of existing attacks as well as the novel attacks. This architecture consists of a Misuse Detection Module modeling to classify the existing attacks, and an Anomaly Detection Module modeling to detect the novel attacks. And it utilizes the off-line generated models in order to detect the DDoS attack using the real-time traffic. We gathered the NetFlow data generated at an access router of our network in order to model the real network traffic and test it. The NetFlow provides the useful flow-based statistical information without tremendous preprocessing. Also, we mounted the well-known DDoS attack tools to gather the attack traffic. And then, our experimental results show that our approach can provide the outstanding performance against existing attacks, and provide the possibility of detection against the novel attack.