현재 인터넷 웜에 관한 관심과 연구가 활발해 지면서 인터넷 웜 전파 특성 시뮬레이션 방법에 관한 연구가 많이 진행 되고 있다. 하지만, 연구 되어온 기법들은 대부분 웜의 스캔기법과 같은 웜 자체에 전파 되는 알고리즘에 대해서만 고려한 시뮬레이션 환경을 제시 하였다. 웜의 특성 상 좀더 실제 네트워크 환경과 비슷한 환경을 제공 하려면, 웜의 전파 알고리즘 외에, 각 호스트들에 취약점 패치 유무, 타깃 호스트들의 Computing Power, 각 네트워크의 밴드위스 & 지연시간, 네트워크 별 보안 장비(방화벽, IPS)의 유무 등 여러 가지 웜 전파에 영향을 미치는 요소들이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 먼저 웜의 전파에 영향을 미치는 요소를 특성에 따라 크게 4가지로 분류 해보고, 이를 효율적으로 시뮬레이션 환경에 적용 할 수 있는 방안을 제안한다.
현재 나날이 인터넷 웜의 종류 및 피해가 증가하는 상황에서 웜 공격에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 시뮬레이션은 인터넷 웜을 연구하는 데 가장 많이 사용하는 방법 중의 하나인데, 일반적으로 대규모 네트워크상에서 동작하는 웜을 시뮬레이션하기 위해서는 비용 및 시간의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 모델링 네트워크를 사용한 시뮬레이션 방법도 많이 사용되는데, 모델링 네트워크 시뮬레이션 방법은 개별 웜을 효과적으로 적용하기 힘들다는 문제가 존재한다. 이에 본 논문에서는 대규모 인터넷 웜 시뮬레이션을 효과적으로 수행할 수 있도록 하는 웜 공격의 표현 기법과 표현된 웜 공격을 시뮬레이션 적용시킬 수 있는 매핑 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 웜 공격의 표현 및 시뮬레이터로의 매핑 기법을 통하여 개별 웜을 좀 더 세밀히 표현할 수 있게 된다. 따라서 웜 공격 시뮬레이션 시, 모델링 네트워크 시뮬레이션의 특징인 빠른 수행 시간을 가짐과 동시에 개별 웡 공격을 세밀히 표현할 수 있게 된다.
Code Red와 같은 인터넷 웜이 얼마나 심각하게 우리들 일상생활에 영향을 미쳤는지 잘 알려져 있다. 오늘날 인터넷의 고속화와 함께 이러한 웜의 피해는 단기간 내에 발생할 것이 자명하다. 따라서 이러한 웜에 대항하기 위해서 웜의 전파 특성을 분석하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 Code Red 웜의 전파 특성을 분석한다. 특히 Code Red웜 감염 호스트 수에 관한 기존 시뮬레이션 연구 결과가 관측된 자료와 매칭되지 않음을 보이고 이를 해결하기 위해 개선된 시뮬레이션 환경을 제시하였다. 또한 웜에 대한 초기 대응과 감염에 따른 대응이 웜의 전파 속도 변화에 어떠한 영향을 미치는지 그 결과를 보였다.
인터넷에 대한 의존도가 증가하면서 인터넷 웜에 대한 연구의 필요성이 증가하게 되었다. 인터넷 웜을 연구하는 데 가장 많이 사용하는 방법 중의 하나는 시뮬레이션인데, 대규모 네트워크상에서 동작하는 웜을 시뮬레이션 하는 데에는 성능, 확장성 등의 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 대규모 인터넷 웜, 특히 RCS(Random Constant Spreading) 특성을 갖는 웜을 시뮬레이션 할 때 발생하는 문제점을 줄여, 효율적인 시뮬레이션이 가능하도록 하는 hybrid 모델링 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 hybrid모델은 epidemic모델과 유체 모델을 사용한 모델링 네트워크와 패킷 네트워크의 연동을 통하여 시뮬레이션을 수행하도록 하였으며, 이로 인하여 일반적인 모델링 기법의 장점인 빠른 수행 시간을 가짐과 동시에 패킷 네트워크를 이용하여 동적으로 인자값을 업데이트할 수 있게 되었다. 또한, 한 번의 시뮬레이션을 통해 모델링 네트워크로부터 거시적인 정보와 패킷 네트워크로부터 세부적인 정보를 모두 얻을 수 있다. 그리고 본 논문에서는 RCS 특성을 가지는 웜의 한 종류인 코드레드 웜에 대한 실험을 수행하여 hybrid 모델의 적합성을 보여주었다.
인터넷 보급에 따라 웜에 의한 피해가 꾸준히 이어지고 있다. 인터넷 웜을 방어하기 위해서는 웜에 대한 연구가 이루어 져야하는데 웜을 연구하기 위해 대규모 네트워크를 구성하여 연구하기에는 어려움이 따르게 된다. 그래서 실제 네트워크를 구성하는 대신 시뮬레이션을 이용한 연구가 이루어지게 되었는데 시뮬레이션이라 할지라도 대규모 네트워크를 시뮬레이션 하는 것은 여러 문제점이 존재하게 된다. 그래서 본 논문에서는 대규모 네트워크를 시뮬레이션 하기위해 네트워크 모델링 시뮬레이션 방법을 기본으로 한 패킷 네트워크를 이용한 네트워크 모델링 시뮬레이션 방법에 대해 제안을 하였다. 이 방법을 기존의 대규모 네트워크 시뮬레이션의 문제를 패킷 네트워크와 모델링 네트워크가 서로 보완을 하여 해결하도록 구성되어 있다. 그리고 제안한 방법을 이용하여 웜의 전파를 실험한 시뮬레이션을 수행해 보았다.
인터넷 웜은 분산 서비스 거부 공격 등을 통해 트래픽 장애를 유발하므로 인터넷 인프라를 사용 불능으로 만들 수 있고, 침입 기능을 갖고 있어 중요 서버를 장악하여 개인의 정보를 유출시키는 등 치명적인 피해를 일으키고 있다. 그러나 이러한 인터넷 웜을 탐지하여 대응하는 기존의 기법은 웜의 지역화된 특징만을 이용하거나 이미 알려진 웜에만 대응 가능한 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 알려지지 않은 웜을 상대적으로 빠른 시점에 탐지하기 위해 웜의 거시적 행위 특성을 추출하여 탐지하는 기법을 제안 한다. 이를 위해 원의 거시적인 행위를 논리적으로 정의하고, IP 패킷 환경에서 호스트간 직접적으로 전파 되는 웜을 탐지하는 기법을 제시하며, 이 기법이 실제 적용 되었을 때 웜 확신의 억제 효과를 시뮬레이션을 통해 보인다. IP 패킷 환경은 응답 시간에 대해 민감하므로 제안된 기법이 구현되었을 때 요구하는 시간을 측정하여 제시하고, 이를 통해 상대적으로 큰 오버헤드 없이 제안된 기법이 구현될 수 있음을 보인다.
스마트폰을 이용하여 누구나 쉽게 인터넷에 접속할 수 있는 환경이 구축됨에 따라 스마트폰을 대상으로 하는 다양한 위협도 함께 등장하고 있다. 그 중 무선 환경에서 확산되는 모바일 웜은 개인정보 탈취는 물론 무선 통신망을 뒤흔들 수 있는 위협으로 인식되고 있다. 본 논문은 무선 네트워크 환경에서 모바일 웜 확산의 모델링을 목표로 적용 가능한 모바일 웜 확산 모델을 제안하고 여러 무선 환경에서 스마트폰 모바일 웜의 확산을 시뮬레이션한다.
2003년 1.25 대란을 통해 우리나라와 같이 초고속 인터넷망의 인프라를 갖춘 국가는 웜에 의한 DDoS공격 등에 취약하다는 것이 입증되었다. 이러한 취약성을 극복하기 위해서는 웜의 공격에 대해 웜 코드 자체에 대한 세부적인 분석과 전파 특성을 관찰하는 것이 중요하다. 하지만 웜의 전파 특성이나 취약점을 확인할 수 있는 방법으로는 소스코드 디어셈블러, 웜이 전파된 후 감염된 호스트들을 분석하는 방법이외에는 타당한 기법들이 제시되지 않고 있다. 웜 코드를 실제 네트워크 환경에서 테스트하기 위한 환경을 구축하기 위해서는 많은 시간과 비용이 소요되며 , 제도나 법률에 반하는 비현실적인 방법이라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 심각한 피해를 유발할 수 있는 치명적인 웜들의 시뮬레이션을 통해 웜의 전파 과정에서 발생하는 트래픽을 분석, 확인할 수 있는 시뮬레이터를 제시하고자 한다.
웜이란 시스템의 취약점을 탐색하고 취약한 시스템을 공격하여 훼손시키는 독립형 프로그램으로서, 네트워크를 통하여 자신을 복제하고 확산한다. 본 논문에서는 웜 탐지 및 차단 방법을 연구하였다. 먼저 가상 시뮬레이션 테스트베드인 Deterlab 환경에서 Codered II 웜 트래픽을 발생시켰다. 이 트래픽을 Earlybird를 이용하여 의심스러운 부분을 식별한 후, Wireshark를 통해 분석하여 Snort 규칙을 작성하였다. 다음으로 Codered II 웜 트래픽에, 앞에서 작성된 Snort 규칙을 적용함으로써, 생성된 로그 파일의 확인을 통해, 정상적으로 웜 탐지가 이루어짐을 확인할 수 있었다.
최근 자동화된 공격기법에 의한 인프라 피해 사례가 급증하면서 효율적 대응 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 패킷을 통한 네트워크 서비스의 취약성을 공격하는 웜의 전파 메커니즘은 빠른 전파 속도로 인해 네트워크 대역폭 및 노드 가용성에 심각한 피해를 일으키고 있다. 이전 웜 탐지 기법들은 주로 시그너처 기반의 미시적 접근방식이 주를 이루었으나 높은 오탐지율과 조기탐지의 한계로 인해 최근에는 웜 전파의 특징에 기인한 거시적 접근 방식이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 패킷 마킹을 통해 웜 행동 사이클과 감염 체인으로 대표되는 웜의 행위적 특성을 탐지하고 대응할 수 있는 분산 웜 탐지 모델을 제안한다. 제안하는 웜 탐지 모델은 기존 모델들이 지닌 확장성의 한계를 분산된 호스트들의 협업적 대응으로 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 웜 탐지에 필수적인 감염 정보만을 처리함으로써 개별 호스트의 프로세싱 오버헤드를 감소시킬 수 있다. 그리고 본 논문에서 제안하는 탐지 모델 적용 시 조기 탐지 결과로 인해 웜의 감염 속도가 시간의 경과에 따라 감소되는 현상과 호스트 간의 협업적 대응에 의해 전체 호스트의 면역성이 증가되는 현상을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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