• 정보보호학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.37-44
• /
• 2011

최근 발생하는 인터넷 상의 악성 행위는 많은 부분 악성 봇넷과 관련이 있다. DDoS 공격이나 스팸 발송, 악성코드 전파, 개인 정보 유출, 피싱 등 대부분의 악성 행위들이 봇넷에 의해 행해지고 있다. 이러한 봇넷을 탐지하고자 네트워크 단에서 악성 봇넷 탐지 시스템이 활발히 연구되고 있지만 특정한 프로토콜이나 행위, 공격을 수행하는 봇넷에만 적용 가능하다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 악성 봇넷을 탐지하기 위한 척도 선정에 관한 연구를 진행하였다. 연구를 위해 악성 봇넷의 트래픽을 수집 및 분석하여 분석된 네트워크 트래픽의 특징에 기반 한 척도를 선정하였다. 본 연구를 통해 악성 봇넷을 탐지하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.315-318
• /
• 2017

Nowadays, Distributed Denial of Service (DDoS) attacks have gained increasing popularity and have been a major factor in a number of massive cyber-attacks. It could easily exhaust the computing and communicating resources of a victim within a short period of time. Therefore, we have to find the method to detect and prevent the DDoS attack. Recently, there have been some researches that provide the methods to resolve above problem, but it still gets some limitations such as low performance of detecting and preventing, scope of method, most of them just use on cloud server instead of network, and the reliability in the network. In this paper, we propose solutions for (1) handling multiple DDoS attacks from multiple IP address and (2) handling the suspicious attacks in the network. For the first solution, we assume that there are multiple attacks from many sources at a times, it should be handled to avoid the conflict when we setup the preventing rule to switches. In the other, there are many attacks traffic with the low volume and same destination address. Although the traffic at each node is not much, the traffic at the destination is much more. So it is hard to detect that suspicious traffic with the sampling based method at each node, our method reroute the traffic to another server and make the analysis to check it deeply.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권5B호
• /
• pp.489-499
• /
• 2003

본 논문은 CPN(Colored Petri Nets)을 이용한 Honypot 모델의 설계 및 구현에 관한 것이다. 제안된 Honeypot 모델은 해커의 침입을 능동적으로 유도하고 침입을 탐지 및 행동패턴의 파악을 위해 보안커널 모듈과 유도된 해커의 활동을 위한 가상 모듈로 구성되어 있으며, CPN을 이용한 모델과 기존의 Denning 모델 및 Shieh 모델과 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안된 CPN을 이용한 Honeypot 모델은 침입패턴의 특성에 대한 분류가 가능하고, 침입패턴의 모델링과 패턴매칭 과정의 모델링이 가능하며. 다중 호스트를 통한 DDoS 공격의 탐지가 가능하고, 마지막으로 침입패턴의 분석을 위한 학습모델의 기반 제공이 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제31권5호
• /
• pp.438-449
• /
• 2004

조직이 운영하는 네트워크의 규모가 방대해지고, 인터넷 사용이 활성화되면서 보안의 중요성도 함께 증가하였다. 그러나 최근 보안의 핵심으로 부각되고 있는 침입탐지 시스템들은 인터넷상의 공격들에 대한 적절한 분석이나 효율적인 대응책을 제공해 주기보다는, 대량의 침입탐지 정보를 생성시켜 관리자의 부담을 가중시키고 있다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템이 생성하는 대량의 침입탐지 정보들간에 존재하는 연관성을 분석하여 대응에 필요한 고 수준의 정보를 실시간으로 생성해 냄으로써 관리 및 분석의 효율성을 증진시키고, 나아가서는 분산 서비스 거부 공격(DDoS) 같은 대규모의 공격까지도 조기에 탐지해 낼 수 있는 능력을 갖춘 침입탐지 정보 분석 시스템을 제안한다. 그리고 제안된 시스템의 성능 분석을 위해 각 모듈의 처리 효율을 측정하고 알려진 공격 시나리오 기반의 시험 평가를 실시한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.2689-2694
• /
• 2012

최근의 사이버 공격은 경쟁사에 대한 DDoS(Distributed Denial of Service)공격과 기밀정보 유출, 일반 사용자들의 금융정보 유출 광고성 스팸메일의 대량 발송 등 불법 행위를 통해 경제적 이득을 취하려는 형태로 바뀌어가고 있다. 그 중심에 있는 봇넷은 봇이라 불리는 감염된 호스트들의 네트워크로서 최근 발생하는 많은 사이버 공격에 이용되고 있다. 이러한 봇넷은 수많은 변종과 다양한 탐지 회피 기술로 무장하고 전 세계 네트워크 전반에 걸쳐 그 세력을 확장해 가고 있다. 하지만 현존하는 봇넷 대응 솔루션은 대부분 시그네처 기반 탐지 방법을 이용하거나, 극히 제한적인 지역의 봇넷를 탐지하고 있어, 총괄적 봇넷 대응에는 미흡한 것이 현실이다. 본 논문에서는 봇넷을 제어하기 위해 사용되는 IRC(Internet Relay Chat) 통신 세션에서 서버와 연결하는 채널과의 관계 분석을 통하여 봇에 감염된 호스트와 연결된 IRC서버 채널을 탐지하는 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제5권6호
• /
• pp.378-385
• /
• 2005

DDoS(Distributed Denial of Service) 공격에 사용되는 네트워크 트래픽과 정상적인 서비스를 위한 네트워크 트래픽을 구분해 내는 것은 쉽지 않다. 정상적인 패킷을 유해 트래픽으로 판단하고 유해 트래픽의 공격자의 의도대로 서비스를 못하는 경우가 발생하므로, DDoS 공격으로부터 시스템을 보호하기 위해서는 공격 트래픽에 대한 정확한 분석과 탐지가 우선되어야 한다. IPv6 환경으로 전환될 때 발생하는 유해 트래픽에 대한 연구가 미약한 상태이므로, 본 논문에서는 IPv6 환경에서 NETWOX로 공격을 수행하고 공격 트래픽을 모니터링한 후 MIB(Management Information Base)객체를 지수 평활법을 적용하여 예측치를 구한 후 임계치를 산정하여 공격을 판별하는 방법을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권7호
• /
• pp.3671-3689
• /
• 2019

Software defined networking brings unique security risks such as control plane saturation attack while enhancing the performance of wireless sensor networks. The attack is a new type of distributed denial of service (DDoS) attack, which is easy to launch. However, it is difficult to detect and hard to defend. In response to this, the attack threat model is discussed firstly, and then a DDoS attack prevention extension, called FuzzyGuard, is proposed. In FuzzyGuard, a control network with both the protection of data flow and the convergence of attack flow is constructed in the data plane by using the idea of independent routing control flow. Then, the attack detection is implemented by fuzzy inference method to output the current security state of the network. Different probabilistic suppression modes are adopted subsequently to deal with the attack flow to cost-effectively reduce the impact of the attack on the network. The prototype is implemented on SDN-WISE and the simulation experiment is carried out. The evaluation results show that FuzzyGuard could effectively protect the normal forwarding of data flow in the attacked state and has a good defensive effect on the control plane saturation attack with lower resource requirements.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권2호
• /
• pp.277-284
• /
• 2016

인터넷 서비스의 질을 떨어뜨리고 온라인 범죄를 유발시키는 네트워크 공격들은 오늘날 현대 사회에서 해결해야 될 문제 중 하나이다. 이러한 문제 해결을 위해 시그니처 IDS(Intrusion Detection System)라는 침입 탐지 시스템이 개발되었지만 이들은 기존에 알려진 유형의 공격만 탐지해 낸다. 결과적으로 알려지지 않은 공격들에 대해서는 탐지하지 못하기 때문에 네트워크 공격 탐지를 위한 근본적인 해결책이라 할 수 없다. 본 논문에서는 시그니처 IDS의 단점을 보완하고자 K-평균 알고리즘 기반의 네트워크 유해트래픽 탐지 방법을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.11-20
• /
• 2019

수많은 기업체, 기관, 개인 사용자가 대규모 DDos(Distributed Denial of Service)공격에 의한 피해에 노출되고 있다. DDoS 공격은 좀비PC라 불리는 수많은 컴퓨터들과 계층적 지령구조를 좀비PC들을 제어하는 네트워크인 봇넷을 통하여 수행된다. 통상의 악성코드 탐지 소프트웨어나 백신은 멀웨어를 탐지하기 위해서 사전에 심층 분석을 통한 멀웨어 시그니처를 밝혀야 하며, 이를 탐지 소프트웨어나 백신에 업데이트하여야 한다. 이 과정은 방대한 시간과 비용이 소모된다. 본고에서는 인공신경망 모델을 이용하여 주기적인 시그니처 사전 업데이트가 필요 없는 봇넷 탐지기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 Word2Vec과 가속화 계층적 밀집도 기반 클러스터링을 활용한다. 제안기법의 봇넷 탐지성능은 CTU-13 데이터셋을 이용하여 평가하였다. 성능평가 결과, 분류 정확도 99.9%로 기존 방법에 비해 우수한 멀웨어 탐지율을 보인다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권6호
• /
• pp.67-74
• /
• 2022

One type of network security breach is the availability breach, which deprives legitimate users of their right to access services. The Denial of Service (DoS) attack is one way to have this breach, whereas using the Intrusion Detection System (IDS) is the trending way to detect a DoS attack. However, building IDS has two challenges: reducing the false alert and picking up the right dataset to train the IDS model. The survey concluded, in the end, that using a real dataset such as MAWILab or some tools like ID2T that give the researcher the ability to create a custom dataset may enhance the IDS model to handle the network threats, including DoS attacks. In addition to minimizing the rate of the false alert.