침입방지 시스템(IPS, Intrusion Prevention System)은 인라인모드(in-line mode)로 네트워크에 설치되어, 네트워크를 지나는 패킷 또는 세션을 검사하여 만일 그 패킷에서 공격이 감지되면 해당 패킷을 폐기하거나 세션을 종료시킴으로서 외부의 침입으로부터 네트워크를 보호하는 시스템을 의미한다. 침입방지 시스템은 크게 두 가지 종류의 동작을 수행한다. 하나는 이미 알려진 공격으로부터 방어하는 시그너처 기반 필터링(signature based filtering)이고 다른 하나는 알려지지 않은 공격이나 비정상 세션으로부터 방어하는 자기 학습 기반의 변칙 탐지 및 방지(anomaly detection and prevention based on selflearning)이다. 시그너처 기반 필터링에서는 침입방지시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그너처라고 불리는 공격 패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 시그너처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷지연 없이 동작하는 고성능 침입탐지시스템을 개발하는 것이 어렵게 되었다. 공개 침입방지 소프트웨어인 SNORT를 위한 여러 개의 효율적인 패턴 매칭 방식들이 제안되었는데 시그너처들의 공통된 부분에 대해 한번만 매칭을 수행하거나 한 바이트 단위 비교대신 여러 바이트 비교 동작을 수행함으로써 불필요한 매칭동작을 줄이려고 하였다. 본 논문에서는 패턴 매칭 시간을 시그너처의 개수와 무관하게 하기 위하여 시그너처 해싱 기반에 기반한 고성능 침입방지시스템을 제안한다.
최근의 네트워크 침입탐지 시스템은 기존의 시그너처(또는 패턴) 기반 탐지 기법에 비정상행위 탐지 기법이 새롭게 결합되면서 더욱 발전되고 있다. 일반적으로 시그너처 기반 침입 탐지 시스템들은 기계학습 알고리즘을 활용함에도 불구하고 사전에 이미 알려진 침입 패턴만을 탐지할 수 있었다. 이상적인 네트워크 침입탐지 시스템을 구축하기 위해서는 침입 패턴이 저장된 시그너처 데이터베이스를 항상 최신의 정보로 유지해야 한다. 따라서 시스템은 유입되는 네트워크 데이터를 모니터링하고 분석하는 과정에서 새로운 공격에 대한 시그너처를 생성할 수 있는 기능이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 밀도(또는 영향력) 함수를 이용한 새로운 아웃라이어 클러스터 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 네트워크 침입 패턴을 하나의 객체가 아닌 유사 인스턴스들의 집합 형태인 아웃라이어 클러스터로 가정하였다. 본 논문에서는 KDD 1999 Cup 침입탐지 데이터 집합을 이용한 실험을 수행하여, 침입이 자주 발생하는 상황에서 본 논문의 방법이 유클리디언 거리를 이용한 기존의 아웃라이어 탐지 기법에 비해서 좋은 성능을 보임을 증명하였다.
침입방지 시스템(IPS, Intrusion Prevention System)은 인라인모드(in-line mode)로 네트워크에 설치되어, 네트워크를 지나는 패킷 또는 세션을 검사하여 만일 그 패킷에서 공격이 감지되면 해당 패킷을 폐기하거나 세션을 종료시킴으로서 외부의 침입으로부터 네트워크를 보호하는 시스템을 의미한다. IPS에서 주로 사용되는 시그너처 기반 필터링에서는 침입방지시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그너처라고 불리는 공격패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 시그너처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷지연 없이 동작하는 고성능 침입탐지시스템을 개발하는 것이 어렵게 되었다. 본 논문에서는 패턴 매칭 시간을 시그너처의 개수와 무관하게 하기 위하여 시그너처 해싱 기반에 기반한 고성능 침입방지시스템을 제안한다. 제안한 방식을 리눅스 커널 모듈 형태로 PC에서 구현하였고 월 발생기, 패킷발생기, 스마트비트라는 네트워크 성능 측정기를 이용하여 시험하였다. 실험결과에 의하면 기존 방식에서는 시그너처 개수가 증가함에 따라 성능이 저하되었지만 본 논문에서 제안한 방식은 성능이 저하되지 않았다.
최근 악성코드에 의한 피해는 상업용 백신의 지속적인 개발에도 불구하고 급격히 증가되고 있다. 일반적으로 백신은 이미 알려진 악성코드는 효과적으로 탐색이 가능하지만 아무런 정보가 없는 악성코드를 탐색하기는 어려우며, 또한 최근의 악성코드들은 백신의 갱신속도보다 훨씬 빨리 새로운 변종들을 만들어내고 있기 때문에 백신의 대응이 늦게 되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 악성코드들을 효과적으로 탐색할 수 있는 탐색도구의 설계 및 개발에 관하여 기술한다 본 연구의 도구는 악성코드의 기능을 분석하여 특정한 시그너처를 추출함으로서 기존의 악성코드들 뿐 아니라 새로운 악성코드와 그 변종들에 대해서도 능동적으로 대처할 수 있다.
소프트웨어를 대상으로 하는 다양한 공격방법이 등장하고 있는 가운데 컴퓨터 소프트웨어에 대한 불법 조작 및 변조 등의 위협이 증가하고 있다. 특히, 온라인상에서 동작하는 어플리케이션 클라이언트를 대상으로 악의적인 로더 프로그램을 이용하여 프로그램의 코드를 조작하고, 흐름을 변조하여 정상적인 동작을 방해하는 행위가 날로 늘어나고 있다. 본 논문에서는 악의적인 용도로 사용되는 로더가 가지는 패턴을 분석하여 시그너처를 생성하고, 변형된 패턴을 탐지할 수 있고 시그너처 기법을 보완한 프로파일 기반의 탐지 기법을 제시한다.
최근 기업의 내부 중요 정보 유출이 날이 갈수록 심각해지고 있으며, 이러한 유출의 대부분은 내부자에 의해 발생되고 있다. 따라서 기업 내부의 정보를 보호하기 위해 다양한 기술적 방안들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 내부정보 유출 경로 중 USB를 통한 파일 이동, 복사 작업을 수행할 때 해당 파일이 기밀파일로 분류된 경우 유출을 차단하는 기법을 제안한다. 구현한 기밀파일 유출차단시스템은 기밀파일 관리를 위해 시그너처를 삽입하는 시그니처 삽입 관리자와 기밀파일 탐지를 위한 기밀파일 탐지 관리자로 구성되어 있다. 시그너처 삽입 관리자는 기관에서 기밀 파일로 분류된 파일에 기밀 파일을 나타내는 특정 패턴을 삽입하는 기능을 한다. 한편, 기밀 파일 탐지관리자는 사용자가 기밀 파일을 USB로 이동 또는 복사할 경우 이를 탐지하고 차단하여 기밀 파일 유출을 방지한다. 본 연구 결과는 USB를 통한 기업 내부 기밀 파일 유출을 통한 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것이다.
컨텐츠를 기반으로 인터넷 웜등의 유해 패킷을 네트워크에서 차단하는 기술은 탐지의 정확도와 네트워크 성능의 한계 극복 이라는 두 가지 문제에 초점이 맞추어져 있다. 특히 멀티 기가비트 성능을 기본으로 하는 현재의 전달 네트워크에서 고속으로 웜 트래픽을 차단하는 능력이 주요 이슈로 대두되고 있다. 본 논문은 라우터 혹은 방화벽과 같은 통신 및 보안 장비에 주요 기술로 사용되는 네트워크 프로세서 환경에서 멀티 기가비트 수준으로 고속 원 필터링이 가능한 구현 구조를 제안한다. 고속 원 필터링을 위한 설계의 특징으로는 네트워크 프로세서가 가지는 내부 레지스터와 메모리의 자원 한계점을 극복하기 위하여 Bloom Filter를 활용하였고, 특히 버퍼 오버플로우 기법을 이용하는 웹들에 대해 단순 패턴매칭 뿐만 아니라, 유해 코드의 길이 검사를 수용할 수 있는 구조로 시그너처 관리가 확장 가능하도록 설계되었다. 설계된 고속 웜-필터링 구조를 기가비트 이더넷 인터페이스를 가진 Intel IXP 네트워크 프로세서 플랫폼에서 마이크로 코드형태로 구현하였고, 알려진 원들이 포함된 트래픽을 사용하여 그 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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