DDoS(distributed denial of service)공격은 1990년 중반에 처음 나타나기 시작하여 1,2세대 네트워크 자체에 대한 트래픽 폭주형태의 공격에서부터 3세대 봇넷을 이용하여 특정 서버와 특정서비스를 마비시키기 위한 공격을 거쳐 4세대의 분산 형식의 C&C를 이용하는 공격의 유형으로 발전 하고 있다. DDoS공격은 점점 지능화 되고 있으며 기존의 IDS(Intrusion Detection System) 시스템을 이용한 탐지방법으로 공격을 탐지하기에는 어려움이 존재한다. 본 논문은 IDS시스템을 보다 더 지능화시키기 위한 논문으로 IDS는 내부시스템으로부터 쿼리를 넘겨받아 업데이트를 수행하고 업데이트를 수행함과 동시에 라우터에게 C&C서버로부터 나오는 패킷을 차단하도록 알려 준다. 즉, IDS에서 일어나는 False Negative문제를 줄여줌으로써 DDoS 공격에 대하여 Zombie시스템을 생성하지 못하도록 하고자 하는데 그 목적이 있으며 점점 지능화되어 가고 있는 DDoS공격에 대하여 차단을 하고자 하는 방향성을 제시하고 있다.
단말 간 사용자의 안전성 확보를 위해, 동일한 패스워드를 가정하여 두 사용자를 인증하는 환경은 실용적이지 않다. 왜냐하면, 사용자들은 각자 고유의 다른 패스워드를 암기하고 있기 때문이다. 이를 해결하기 위해 서로 다른 패스워드를 이용한 단말간의 키 교환 (EC2C-PAKA) 프로토콜이 서로 다른 영역의 환경 (cross-realm setting)에서 제안되었다. 최근에, 이러한 EC2C-PAKA 프로토콜에 대한 취약점이 Feng과 Xu에 의해서 주장되었다. 그들은 EC2C-PAKA 프로토콜이 패스워드 가장공격에 취약함을 주장하였다. 그들은 또한 패스워드 가장공격에 강인한 프로토콜을 제안했다. 본 논문에서는 Feng과 Xu가 제안한 공격이 옳지 않음과 EC2C-PAKA 프로토콜이 여전히 패스워드 가장 공격에 강인함을 보인다. 반대로, Feng과 Xu가 향상 시킨 프로토콜이 A 영역에서 Alice의 패스워드를 알고 있는 서버가 B 영역에 있는 Bob을 가장할 수 있는 가장 공격에 취약함을 보인다. 이에 대한 대처방안도 논의한다.
최근 인터넷 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 인터넷은 다양한 공격에 노출되었다. 이러한 인터넷 공격을 시뮬레이션 하기 위해서는 공격을 효과적으로 모델링 할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 인터넷 공격 모델링 기법들은 공격을 단순히 특징에 파라 분류하거나 종류를 나누는 네 중점을 두고 있으며, 인터넷 보안 시뮬레이션을 위한 공격 시나리오를 표현하는데 있어서는 적합하지 않았다. 본 논문에서는 기존의 트리기반 공격 모델링 기법을 보완하여 인터넷 보안 시뮬레이션의 공격 모델링 기법으로 활용할 수 있게 개선하였다. 개선된 공격 모델링 기법은 복잡한 시나리오의 표현 불가, 공격 실행 순서의 모호함, 시스템 상태 정보의 결여 풍과 같은 기존 트리 기반 모델링 기법의 문제점들을 해결하였다. 또한 기존 모델링 기법으로는 기술할 수 없었던 동시간 공격 표현, 정밀한 공격 시작 및 수행기간 지정 등이 가능하도록 하였다.
DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 공격 탐지와 공격유형별 분류는 안정적인 서비스 제공 및 시스템 운영에 필수요건이다. 본 논문에서는 1) 데이터마이닝의 대표적인 분류 모델인 C4.5 알고리즘을 기반으로 SNMP MIB 정보를 사용하여 트래픽 폭주공격을 탐지하고 각 공격유형별 분류를 수행하는 시스템을 설계 및 구현하였다; 2) C4.5에서 추가적으로 제공하는 동작원리에 관한 규칙들을 상세히 분석함으로써 공격탐지 및 공격유형별 분류에 관한 시스템의 의미론적 해석을 시도하였다; 3) C4.5는 주어진 SNMP MIB의 속성들의 정보이익 값을 이용하여 예측모형을 구축하는 알고리즘으로, 특징선택 및 축소의 효과를 추가적으로 얻었다. 따라서 시스템의 운용 시, 제안된 모델은 전체 13개의 MIB 정보 중 5개의 MIB 정보만을 사용하여 보다 신속하고, 정확하며, 또한 가벼운 공격탐지 및 공격유형별 분류를 수행함으로써 네트워크 시스템의 자원관리와 효율적인 시스템 운영에 기여하였다.
64-비트 블록 암호 KT-64는 CSPNs (Controlled Substitution-Permutation Networks)를 사용하여 FPGA와 같은 하드웨어 구현에 적합하도록 설계된 블록 암호이다. 본 논문에서는 블록 암호 KT-64의 전체 라운드에 대한 확장된 연관키 부메랑 공격을 제안한다. 본 논문에서 소개하는 공격은 KT-64에 대한 최초의 공격이며, $2^{45.5}$개의 연관키 선택 평문을 이용하여 $2^{65.17}$의 KT-64 암호화 연산을 수행하여 KT-64의 비밀키를 복구한다.
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.
DC 및 LC에 대하여 증명 가능한 안전성을 제공하는 2-블록 구조를 라운드 함수의 위치에 따라 서 C(Center)-형 R(Right)형 L(Left)-형으로 구분하고 각각에 대한 고차 차분 공격 측면의 안전성을 분 석한다. 4라운드 암호화 함수인 경우 세가지 2-블록 구조는 고차 차분 공격에 대하여 동일 한 안전성을 제공한다는 사실을 증명하며 5라운드 이상의 암호화 함수에 대해서는 병렬 연산이 가능한 R-형 구조가 C-형과 l-형에 비해서 계산 효율성은 높지만 고차 차분 공격 측면의 안전성은 떨어진다는 사실을 밝힌 다. We study on the security for the block ciphers with 20block structure which have provable security against DC and LC on the view point of higher order DC, 2-block structures are classified three types according to the location of round function such as C(Center)-type R(Right)-type and L(Left)-type We prove that in the case of 4 rounds encryption function these three types provide the equal strength against higher order DC and that in the case of 5 or more rounds R-type is weaker than C-type and L-type.
본 논문에서는 분산 서비스거부 공격(DDoS)이 발생할 때 네트워크 트래픽의 특성을 분석하기 위해서 트래픽 비율분석법(TRA: Traffic Rate Analysis)을 제안하고 트래픽 비율분석법을 통해서 분석된 다양한 유형의 DDoS 공격의 특성을 기계학습(Machine Learning)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하고 그 성능을 측정하였다. 트래픽 비율분석법은 감시대상 네트워크 트래픽에서 특정한 유형의 트래픽의 발생비율을 나타내며 TCP flag rate 와 Protocol rate 로 구분된다. 트래픽 비율분석법을 적용한 결과 각각의 DDoS 공격 유형에 따라서 매우 독특한 특성을 가짐을 발견하였다. 그리고, 분석된 데이터를 대상으로 세 개의 기계학습 방법(C4.5, CN2, Na?ve Bayesian Classifier)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하여 DDoS 공격의 탐지에 적용했다. 실험결과, 본 논문에서 제안된 트래픽 비율분석법과 기계학습을 통한 DDoS 공격의 탐지방법은 매우 높은 수준의 성능을 나타냈다.
NIST(National Institute of Standards and Technology)는 SHA-2의 대체 알고리즘 부재로 SHA-3 개발 프로젝트를 진행 되고 있는 중 이다. 2010년 최종 라운드 후보 5개가 발표되었고, SHA-3 최종 라운드 5개의 후보에 대한 부채널 공격 시나리오가 제안되었다. 본 논문에서는 SHA-3 최종 라운드 후보 중 Skein에 대한 부채널 공격 시나리오를 32비트 레지스터를 사용하는 ARM Chip을 이용하여, 8 비트의 블록단위로 Divide and Conquer 분석이 가능함을 실험을 통해 증명한다. 9700개의 파형으로 128비트 키의 모든 비트를 찾을 수 있음을 실험으로 검증하였다.
DNS는 'Domain Name System'의 약자로, 네트워크 상에서 네트워크에 연결된 장지를 구분하기 위해 IP 주소를 사용하는데, IP는 일반 사용자가 쉽게 기억하기가 어려워 IP에 해당하는 별명같은 이름을 등록하여 관리하는 시스템을 말한다. 최근 들어 이러한 DNS를 악용하는 사례가 해외에서 늘고 있으며, 'DNS피오나지' 라고 불리는 배후 세력들이 새로운 룰과 악성코드를 개발하여 진화하고 있으며, 이런 공격은 해킹 성공률을 높이며, 가짜 사이트로 유도를 하는 등 데이터를 변경하거나 위조하고 있어 피해 사례가 증가되고 있는 상황이다. 글로벌 DNS 시스템 등 점점 통제를 할 수 없는 범위로 확대되고 있어, 이를 통제하기 위해 DNS피오나지 공격에 대한 분석과 대응책을 제시하여 안전한 DNS 시스템을 구축을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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