오늘날 인터넷으로 연결된 세상은 그물망처럼 정교해지고 있으며 이러한 환경은 사이버 테러범으로 불리는 사이버 공격자들에게 더없이 좋은 공격 환경을 제공해 주고 있다. 이에 따라 사이버 공격 횟수는 매년 크게 증가하고 있으며 네트워크 모니터링 분야에서는 악성행위 및 사이버 공격트래픽을 찾아내려는 많은 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 사이버 공격트래픽은 매 공격마다 알려지지 않는 새로운 형태의 트래픽이 발생하며 이는 사이버 공격트래픽 탐지를 어렵게 한다. 본 논문에서는 트래픽 데이터를 구성하는 플로우 정보 사이의 연관 관계를 정의하고, 연관성이 높은 플로우를 연쇄적으로 그룹화 하여 사이버 공격트래픽의 발생원을 추적하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 사이버 공격트래픽 발생원 추적방법을 실제로 발생했던 사이버 공격 트래픽에 적용한 결과 신뢰할 만한 수준의 결과를 얻을 수 있었다.
최근 국가기관, 언론사, 금융권 등에 대하여 분산 서비스 거부(Distributed Denial of Service, DDoS) 공격, 악성코드 유포 등 무차별 사이버테러가 발생하고 있다. DDoS 공격은 네트워크 계층에서의 대역폭 소모를 주된 공격 방법으로 정상적인 사용자와 크게 다르지 않는 패킷을 이용하여 공격을 하기 때문에 탐지 및 대응이 어렵다. 이러한 인터넷 비정상적인 트래픽이 증가하여 네트워크의 안전성 및 신뢰성을 위협하고 있어 비정상 트래픽에 대한 발생 징후를 사전에 탐지하여 대응할 수 있는 방안의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 비정상 트래픽 탐지 기법에 대한 현황 및 문제점을 분석하고, 예측방법인 추세 모형, 지수평활법, 웨이브렛 분석 방법 등을 비교 분석하여 인터넷 트래픽의 특성을 실시간으로 분석 및 예측이 가능한 가장 적합한 예측 모형을 이용한 탐지 방법을 제안하고자 한다.
지난 3 월 3 일 발생한 분산서비스 거부 공격의 경우 보안 패치 업데이트를 방해하는 현상이 신고되어 공격 시작 전에 악성코드가 분석됨으로 초동 대응이 가능하였다. 하지만 일반적인 분산서비스 거부 공격은 이러한 초동 분석이 불가능한 경우가 대부분이다. 따라서 네트워크에서 공격 트래픽을 효과적으로 탐지 차단하는 DDoS 탐지 엔진이 필요하다. 또한 빠른 트래픽 증가로 인하여 10Gbps Ethernet 사용이 일반화 되고 있고, 이미 수 백 Gbps 의 공격 트래픽이 수시로 발생하고 있다. 본 논문에서는 선로 속도 10Gbps 성능의 분산서비스거부 공격 탐지 칩 셋의 구현에 대해 기술한다. 칩 구현을 위한 고려 사항, 엔진 구조, 하드웨어 합성 결과 및 시스템에 장착된 칩의 성능에 대하여 소개하고자 한다.
이 연구에서는 IoT 보안을 강화하기 위해 Mozi 봇넷의 분산 구조와 트래픽 특징을 기반으로 YARA와 RNN을 통합한 탐지 및 대응 시스템을 제안한다. Mozi 봇넷의 분산 구조와 트래픽 특징을 분석한 후, 이를 기반으로 YARA 규칙과 RNN을 결합하여 악성 코드를 탐지하는 시스템을 설계한다. 실험 결과를 통해 이 시스템이 높은 정확도와 효율성을 보일 것으로 예상되며, 향후 연구에서는 다양한 딥러닝 기술을 활용하여 보다 효과적인 보안 대응 시스템을 개발할 것으로 기대된다.
서비스 거부공격, 즉 DDoS(Destribute Denial of Service) 공격은 정상적인 사용자가 서비스를 이용하지 못하도록 방해하는 공격 기법이다. DDoS 공격에 대응하기 위해서는 공격주체, 공격대상, 그리고 그 사이의 네트워크를 대상으로 다양한 기법들이 연구개발 되고 있으나 모두 완벽한 답이 되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 DDoS 공격이 발생하는 근원지에서 공격의 사전 준비작업 혹은 공격에 이용되는 봇이나 악성코드 등이 발생시키는 네트워크 트래픽의 분석을 통해 발견된 악성코드 및 봇을 제거하거나 공격 트래픽을 중도에서 차단함으로써 DDoS 공격에 대해 효율적으로 대응하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다.
MANET(Mobile Ad-Hoc Network)의 라우팅 기능에 대한 공격인 홀 공격은 네트워크 전송성능에 중요한 영향을 미친다. MANET은 단말기만으로 구성되는 임시 네트워크로 악성공격에 대한 대응이 쉽지 않아 홀 공격에 매우 취약하여 전송성능에 치명적인 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서는 홀공격의 일종은 그레이홀 공격이 MANET의 전송 성능에 미치는 영향을 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 분석하여 본다. 연구의 대상 트래픽으로는 음성 트래픽을 사용하였으며, 그레이홀 공격의 영향을 블랙홀 공격과 비교하여 본다. 본 연구의 방법과 결과는 MANET에서 악성공격에 대응하기 위한 자료로 활용될 수 있다.
이 논문에서는 기존 정보보안체계의 취약성에 대처하고 보다 강력한 침입차단을 위해 통합화 된 인프라스트럭처 구조를 제안했다. 제안된 인프라스트럭처는 정보보안 프레임워크, 기능메커니즘, 통합화구조에 기반한 정보보호스킴으로 구성되었다. 이 논문은 오늘날의 바이러스방역환경에서 악성트래픽을 효과적으로 차단하기 위해서는 인프라스트럭쳐를 기본으로 구조개선과 스캐닝툴의 효과적인 결합을 통한 대응이 최적의 접근방법임을 제시하고 있다. 본 논문을 통해 인프라스트럭처상에서의 성능분석모델을 제시했으며 이 분석모델을 통해 1단계, 3단계, 5단계 차단단계별 성능측정이 가능함을 실험을 통해 보여줬다. 최적의 정보보호를 위한 효율적인 인프라스트럭처 구조는 사용자 또는 사용자조직에 의해 계속적인 진단과 평가 및 튜닝이 필요함을 본 연구에서는 결론으로 강조했다.
PC가 악성코드에 감염되면 C&C서버와 통신하며 공격자의 명령에 따라 내부 네트워크에 확산, 정보획득 등의 과정을 거쳐 최종적인 악성행위를 하게 된다. 기업은 외부로부터의 공격을 사전에 차단하는데 중점을 두고 있으나 APT공격을 목적으로 한 악성코드는 어떤 형대로든 내부로 유입된다. 이때 피해의 확산을 방지하기 위하여 악성코드에 감염되어 C&C서버와 통신을 시도하는 PC를 찾아내는 내부 모니터링이 필요하다. 본 논문에서 수많은 패킷들의 목적지IP가 블랙리스트 IP인지 여부를 빠르고 효과적으로 대조하기 위한 블룸필터를 이용한 목적지 IP 모니터링 방안을 제시한다.
유 무선 네트워크 인프라의 발전으로 과거와 비교할 수 없을 정도의 대용량 트래픽이 인터넷을 통해 서비스되고 있으며, 사물인터넷과 같은 네트워크 패러다임의 변화에 따라 트래픽은 매년 증가하여 2018년에는 약 1.6제타바이트의 트래픽이 네트워크를 통해 유통될 것으로 예상하고 있다. 네트워크 트래픽이 증가함에 따라 보안 인프라의 성능도 함께 발전하여 대용량의 트래픽을 보안장비에서 처리하고 있으며, 해킹 시도 및 악성코드 등 매일 수 십 만건의 보안이벤트를 처리하고 있다. 다양한 종류의 보안인프라에서 탐지하는 공격 시도에 대한 이벤트를 어떻게 효율적으로 분석하고 대응하느냐 하는 것은 안정된 인터넷 서비스를 제공하기 위해 매우 중요한 과제 중 하나이다. 하지만 현재의 보안관제 환경은 실시간으로 발생하는 대량의 보안이벤트를 분석하는 것에 어려움을 가지고 있으며, 다양한 환경적 요인에 의해 보안인프라에서 탐지하는 모든 이벤트를 분석하고 대응하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 보안인프라에서 탐지된 이벤트에 대해 제안된 알고리즘을 사용하여 익명 네트워크를 분류하고 유해트래픽을 탐지함으로써 기존의 Low-Latency를 활용한 Tor 네트워크 트래픽 탐지와 같은 연구의 한계를 극복하고자 한다.
최근 사이버 공격이사회, 국가적 위협으로 대두되고 있다. 최근 신종 악성코드에 의한 A.P.T 공격이 사회적으로 큰 혼란을 야기하고 있다. 이에 따라 기업 내에서 방화벽, IPS, VPN 등의 네트워크 보안 시스템의 통합 관리를 목적으로 하는 통합관제시스템(ESM)의 필요성이 제기되었다. 그러나 기존의 ESM의 방식은 외부에서 내부로 유입되는 트래픽만을 모니터링하는 네트워크 기반 공격 탐지기법을 사용하기 때문에, 외부 사이버 공격만을 차단할 수 있다는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구는 주요 IT 기반시설의 네트워크, 시스템, 응용 서비스 등으로부터 발생하는 데이터 및 보안 이벤트 간의 연관성을 분석하여 보안 지능을 향상시키는 빅데이터를 활용한 보안로그시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 빅데이터를 활용한 보안로그시스템을 통해 분산 기반의 저장/처리 기술 적용하고자 한다.본 기술을 적용한 지능형 정보 분석 플랫폼 구성을 통해, 가용성과 확장성을 확보하여 통합적 보안 관제가 가능하도록 한다. 뿐만 아니라 기업 내로의 악성코드 유입, 감염(전파) 그리고 실시간 모니터링이 가능하여 고객 서비스 만족도가 향상되는 파급효과가 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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