• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.1-7
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• 2012

DDoS 공격은 분산된 다수의 좀비 시스템들을 이용하여 타겟 시스템이나 네트워크 자원을 고갈시켜 정상적인 서비스를 방해하는 공격이다. 2000년 초 등장된 DDoS 공격은 시간이 갈수록 더욱 진화된 형태로 다양하게 시도되고 있다. 본 논문은 이러한 공격들 중 많은 부분을 차지하고 있는 네트워크 프로토콜의 제어 패킷을 이용한 DDoS 공격들을 탐지하고 공격 가능성을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 네트워크 혼잡 제어를 위해 일반적으로 사용되는 버퍼 관리 기술을 응용하여 공격의 상태를 파악하고 대처할 수 있는 방안을 제공한다. 제안하는 시스템은 정확한 DDoS 공격 탐지를 제공하지는 않는다. 하지만 내부 시스템의 과부하 가능성을 최소화하고 공격이 확신 시 될 경우 순간 증가하는 제어 패킷을 폐기하여 DDoS 공격을 완화시킬 수 있다. 또한 순간적 트래픽 양의 증가를 공격 탐지로 오인하는 기존 시스템과 달리 유동적으로 적응할 수 있는 장점도 제공한다.

• 융합보안논문지
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• 제9권4호
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• pp.7-12
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• 2009

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.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권2호
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• pp.157-163
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• 2009

With the wide usage of internet in many fields, networks are being exposed to many security threats, such as DDoS attack and worm/virus. For enterprise network, prevention failure of network security causes the revealing of commercial information or interruption of network services. In this paper, we propose a method of prevention of DDoS attacks for enterprise network based on traceback and network traffic analysis. The model of traceback implements the detection of IP spoofing attacks by the cooperation of trusted adjacent host, and the method of network traffic analysis implements the detection of DDoS attacks by analyzing the traffic characteristic. Moreover, we present the result of the experiments, and compare the method with other methods. The result demonstrates that the method can effectively detect and block DDoS attacks and IP spoofing attacks.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.809-817
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• 2012

OSI 7계층 DDoS 공격 기법중 하나인 HTTP POST DDoS 공격은 서버의 자원을 고갈시켜 정상적인 서비스를 방해하는 서비스 거부 공격 기법이다. 이 공격은 적은 양의 공격 트래픽만으로도 효과적인 공격이 가능하며 정상적인 TCP 연결을 이용하고 있어 정상적인 사용자 트래픽과 공격 트래픽을 구분하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 HTTP POST DDoS 공격에 대한 대응 방안으로 비정상 HTTP POST 트래픽 탐지 알고리즘과 HTTP POST 페이지별 Content-Length 제한기법을 제안한다. 제안한 방안은 HTTP POST 공격도구인 r-u-dead-yet과 자체 개발한 공격 도구를 이용하여 HTTP POST DDoS 공격을 오탐 없이 탐지 대응하였음을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.189-194
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• 2005

현재의 해킹 기술은 네트워크상에 과도한 트래픽을 유발하여 단일 호스트 혹은 해당 네트워크 전체를 마비시키는 분산 서비스 거부 공격으로 변모하고 있다. 본 논문에서는 각 프로토콜별 평균 편차와 각 필드별 평균 편차에 이동성을 부여하고 패턴 매칭 기법을 적용하여 보다 정확하고 오탐율이 적은 DDoS 공격 탐지 기법을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.49-55
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• 2004

DDoS 공격은 네트워크 대역폭, 프로세스 처리능력, 기타시스템 자원을 고갈시킴으로써 정상적인 서비스를 할 수 없도록 하는 공격 형태이다. DDoS 공격의 인지는 시스템이나 네트워크가 느려지거나 접속 불능 상태 등 직관적으로 인지할 수도 있지만 정확하고 효율적인 분석을 통한 DDoS 공격의 탐지가 필요하다. 본 논문에서는 MIB정보를 이용하여 트래픽 폭주를 탐지하고, 패킷 분석을 통하여 공격 트래픽을 탐지하는 효율적인 DDoS 공격 탐지 시스템을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1007-1010
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• 2004

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.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.155-157
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• 2004

본 논문에서는 최근의 가장 대표적인 해킹 방법인 DDoS 공격도구들을 분석하고, DDoS 공격에 대한 기존에 제시된 대응방안들을 검토하여 보다 적절한 대응을 할 수 있는 DDoS 공격 탐지 및 대응 시스템을 설계한다. 제안된 시스템은 탐지 모듈에서 탐지된 공격에 대해 관리자에게 보고하여 적절한 대응을 하고 침입으로 판정되는 패킷들에 대해서는 필터링을 실시하여 네트워크 레벨에서 필터링하고 차단할 수 있는 장점을 살릴 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.69-74
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• 2021

코로나19의 영향으로 온라인 활동이 늘어나면서 인터넷 접속량도 늘어나고 있다. 하지만 악의적인 사용자에 의해서 네트워크 공격도 다양해지고 있으며 그중에서 DDoS 공격은 해마다 증가하는 추세이다. 이러한 공격은 침입 탐지 시스템에 의해서 탐지되며 조기에 차단할 수 있다. 침입 탐지 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 데이터 세트를 이용하고 있으나 본 논문에서는 최신 트래픽 데이터 세트인 CICIDS2017를 이용한다. 의사 결정 트리를 이용하여 DDoS 공격 트래픽을 분석하였다. 중요도가 높은 결정적인 속성(Feature)을 찾아서 해당 속성에 대해서만 의사 결정 트리를 진행하여 정확도를 확인하였다. 그리고 위양성 및 위음성 트래픽의 내용을 분석하였다. 그 결과 하나의 속성은 98%, 두 가지 속성은 99.8%의 정확도를 각각 나타냈다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권7호
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• pp.2512-2531
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• 2014

We propose a new Distributed Denial of Service (DDoS) defense mechanism that protects http web servers from application-level DDoS attacks based on the two methodologies: whitelist-based admission control and busy period-based attack flow detection. The attack flow detection mechanism detects attach flows based on the symptom or stress at the server, since it is getting more difficult to identify bad flows only based on the incoming traffic patterns. The stress is measured by the time interval during which a given client makes the server busy, referred to as a client-induced server busy period (CSBP). We also need to protect the servers from a sudden surge of attack flows even before the malicious flows are identified by the attack flow detection mechanism. Thus, we use whitelist-based admission control mechanism additionally to control the load on the servers. We evaluate the performance of the proposed scheme via simulation and experiment. The simulation results show that our defense system can mitigate DDoS attacks effectively even under a large number of attack flows, on the order of thousands, and the experiment results show that our defense system deployed on a linux machine is sufficiently lightweight to handle packets arriving at a rate close to the link rate.