Task environment for enterprises and public institutions are moving into cyberspace-based environment and structing the LTE wireless network. The applications "App" operated in the LTE wireless network are mostly being developed with Android-based. But Android-based malwares are surging and they are the potential DDoS attacks. DDoS attack is a major information security threat and a means of cyber attacks. DDoS attacks are difficult to detect in advance and to defense effectively. To this end, a DMZ is set up in front of a network infrastructure and a particular server for defensive information security. Because There is the proliferation of mobile devices and apps, and the activation of android diversify DDoS attack methods. a DMZ is a limit to detect and to protect against DDoS attacks. This paper proposes an information security method to detect and Protect DDoS attacks from the terminal phase using a Preemptive military strategy concept. and then DDoS attack detection and protection app is implemented and proved its effectiveness by reducing web service request and memory usage. DDoS attack detection and protecting will ensure the efficiency of the mobile network resources. This method is necessary for a continuous usage of a wireless network environment for the national security and disaster control.
오늘날 DDoS 공격은 인터넷 안정성에 매우 중요한 위협을 가하고 있다. DDoS 공격은 대량의 트래픽을 네트워크에 전송함으로써 자원을 고갈시키고 정상적인 서비스 제공을 불가능하게 하며 사전 탐지가 힘들고 효율적인 방어가 매우 어렵다. 인터넷과 같은 대규모 망을 대상으로 한 네트워크 공격은 효과적인 탐지 방법이 요구된다. 그러므로 대규모 망에서 침입 탐지 시스템은 효율적인 실시간 탐지가 필요하다. 본 논문에서는 DDoS 공격에 따른 비정상적인 트래픽 범람을 방지하고 합법적인 트래픽 전송을 보장하기 위하여 플로우 정보 분석을 이용한 DDoS 공격 대응 기법을 제안한다. OPNET을 이용해 구현한 결과 DDoS 공격중에 원활한 서비스를 제공할 수 있는 것을 확인하였다.
DDoS (Distributed Denial of Service)는 대량의 좀비 PC를 이용하여 공격 대상 서버에 접근하여 자원을 고갈시켜 정상적인 사용자가 서버를 이용하지 못하게 하는 공격이다. DDoS 공격발생 사례가 꾸준히 증가하고 있고, 주요 공격대상은 IT 서비스, 금융권, 정부기관이기 때문에 DDoS를 탐지하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 DNS 서버를 이용하여 패킷을 증폭시키는 DNS DDoS 공격 즉, DNS Amplification 공격(이하 DNS 증폭 공격)을 Deep Learning (이하 딥 러닝)을 활용해 실시간으로 탐지하는 방법에 대해 소개한다. 기존 연구들의 한계점을 극복하기 위하여 실험망 환경의 데이터가 아닌 실 환경 데이터를 혼합하여 탐지 시스템을 학습하였다. 또한 이미지 인식에 주로 사용되는 Convolutional Neural Network (이하 CNN)을 이용하여 딥 러닝 모델을 구축하였다.
인터넷은 확장성과 최선형 라우팅 서비스를 목적으로 설계되었기 때문에 보안상에 취약점을 가진다. 이에 IP spoofing과 DoS/DDoS 공격을 탐지하기 위한 다양한 공격 탐지 방법들이 제안되었다. DoS/DDoS 공격은 공격이 시작되고 짧은 시간 내에 목적을 이루기 때문에 공격 탐지 알고리즘들은 빠른 시간 내에 정확한 탐지를 하는 것이 중요하다. 공격 탐지 알고리즘들은 미탐지율과 오탐지율로 이루어진 오경고율을 가지며 공격 탐지 알고리즘의 성능을 평가하는 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 공격 탐지 알고리즘의 특징을 살펴보고 그 성능을 분석하였다. 공격 탐지 알고리즘의 성능은 미탐지율과 오탐지율을 변화시켰을 시, 공격 트래픽 및 일반 트래픽에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 각각 분석하였다. 이를 통해 전송되는 공격 패킷의 수는 미탐지율에 비례하며, 전송되는 일반 패킷의 수는 일정 치 이하의 미탐지율과 오탐지율에 반비례하는 것을 확인하였다. 또 공격 탐지 알고리즘의 미탐지율 변화에 따른 오탐지율의 변화를 분석하여 미탐지율과 오탐지율의 관계를 도출하고 공격탐지 알고리즘의 한계를 분석하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해 정확한 네트워크 상태를 판단하여 공격 탐지 알고리즘의 한계를 줄이고 성능을 개선하는 방안을 제안하였고 그 결과, 공격 탐지 알고리즘의 성능이 보다 향상됨을 확인하였다.
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.
일반적으로 패킷 샘플링은 네트워크의 관리 및 보안 등의 목적으로 네트워크를 통과하는 패킷들 중 일부만을 수집하여 분석하는 기법이다. 본 논문에서는 분산 서비스 거부(DDoS) 공격을 효율적으로 탐지하고 트래픽 분석 성능을 높이기 위해, DDoS 공격 탐지 기술에 다양한 패킷 샘플링 기법들을 적용하고 이들이 DDoS 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는지 비교 분석한다. 트래픽 특성 분석을 위해 DDoS 탐지 기법의 하나인 기존의 트래픽 비율 분석법을 사용하여 실험하였다. 실험 결과 DDoS 공격 탐지를 위한 패킷 샘플링 기법의 사용은 모든 패킷을 조사하지 않고도 기존의 트래픽 비율 분석법과 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었으며, DDoS 공격 탐지의 정확성을 유지하면서도 분석 트래픽양을 현저히 줄인 수 있었다.
DDoS 공격은 외부의 공격자가 일반 사용자들의 PC를 감염시킨 후 감염된 PC에서 특정 웹 사이트나 서버에 대량의 트래픽을 전송하여 리소스를 고갈시키거나 네트워크 대역폭을 점유함으로써 서비스를 마비시키는 공격으로, 완벽하게 막는 것이 대단히 어렵다. IDS(Intrusion Detection System:침입 탐지 시스템), IPS(Intrusion Prevention System:침입 방지 시스템), ITS(Intrusion Tolerance System), FW(Firewall) 또는 DDoS 전용 보안 장비 등을 이용하여 DDoS 공격을 막아내거나, 감내하려고 한다. 여러 종류의 보안 장비 비용 문제가 발생하기도 하고, 각 시스템 간의 연계성을 고려하지 않은 설치로 제 기능을 발휘하지 못하기도 한다. 본 논문에서는 DDoS 공격에 대한 보안 장비의 효과적인 연계와 대응 방법론을 제시한다. 설계된 방법론을 적용할 경우 기존의 네트워크 구조상에서보다 DDoS 공격에 대한 차단 및 감내 효율이 실험을 통해 입증되었다. 따라서 차별화된 DDoS 공격을 대응 및 감내하는 관제 방안을 본 연구를 통해 제시하고자 한다.
본 논문에서는 하나의 네트워크로 연결되어진 가정내의 모든 가전 기기 및 PC 관련 제품들을 인터넷 접속을 통해 제어 및 데이터 전송을 가능하게 하는 흠 네트워크에서 DDoS Attack을 방지하고 보안 통신을 가능하게 하는 Secure Coordinator를 구현하였다 여러 가전기기들은 진화를 거듭하여 데이터 통신 및 원격 제어가 가능하게 되었고 대부분의 전자 장비들과 연결되어 하나의 Network를 구성하고 있다. 이러한 데이터 통신은 아직 암호화 통신이 이루어지지 않아 쉽게 외부로 유출 될 수 있을 뿐만 아니라 악의적인 사용자의 DDoS Attack 에 의해서 내부 Network는 쉽게 무력화 될 수 있다. 본 논문에서는 Secure Coordinator를 통한 DDoS Attack 방지 및 암호화 통신을 구현하였으며, 본 시스템을 통해 기존 시스템의 수정 없이 서버 및 클라이언트 앞단에 모듈처럼 삽입하는 방식으로 선계가 되어 있어 Home Networking 뿐만 아니라 서버/클라이언트어플리케이션에 많은 활용이 기대되어 진다.
Paper is on defense for so-called internet crisis, the attack of DDoS (Distributed Denial of Service) which was targeted to the central government ministries, financial sector, and portal sites of chief counties including Korea on June 7th, 2009 as its start. By conducting attack with various DDoS attacking methods in the lab environment and dividing networks targeted by the attack by layers, this paper records and analyzes the chief information for attack, destination information of packets, defense policy setting, and the flow of packet attack with the subjects of the networks separated. This study suggests CFC system using multiple firewalls applying defense policy corresponding to the target layer for ultimate attack and tests it according to the result of analyzing the attack packet information and its amount, log analysis, access recording port, and MAC and IT information, etc. by layers. This article is meaningful in that it analyzes the attack by layers, establishes firewall policy for protecting each layer, and secures accurate mechanism for detect and defense.
해킹 공격자는 공격 근원지 IP 주소를 스푸핑하여 대량의 트래픽을 발생시켜 DDoS 공격을 수행하게 된다. 이에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 공격 패킷이 실제적으로 네트워크 상에서 전달된 경로를 재구성하는 기법이다. 기존의 역추적 기법은 크게 패킷을 중심으로 한 마킹 방법 또는 메시지 방식을 이용한 전향적 역추적 기법과 해킹 공격이 발생하였을 경우 네트워크 관리 모듈에 의해 공격 경로를 재구성하는 대응적 기법이 있으나 각기 문제점을 발견할 수 있다. 전향적 기법인 경우 네트워크를 구성하는 라우터에 대한 공격시 취약점을 보이고 있으며 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 pushback 기능을 적용하여 DDoS 판별/제어 기능을 제공하면서 DDoS 공격 근원지를 역추적하기 위해 개선된 ICW Traceback 기법을 적용하여 네트워크 부하를 줄이고 역추적 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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