A novel DDoS (Distributed Denial-of-Service) defense technique, Exaustiveness-Based Detection, is proposed in this work. It dispenses with the network congestion and the unfairness between users of the Defense-by-Offense technique by incorporating a kind of simple Detect-and-Block scheme (user identification), still improving the effectiveness of the defense in comparison to the original Defense-by-Offense technique. It uses SYN cookies to identify users in the granularity of ip address and to prevent ip address spoofing by the attacker. There can be, however, some probability of false negative (denying service to good clients), if the attacker wisely adapt to the new technique by saving some portion of its bandwidth resource and later mimicking good clients. Quantitative analysis the requirement for the good clients to be safe from the false negative is provided and a procedure to design the server capacity is explained.
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.
웜 확산이나 자동화된 공격 도구에 의한 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격은 도메인 경계를 넘어 통신 경로를 공유하는 정당한 사용자의 접근을 방해하기 때문에 지엽적인 도메인 차원의 방어와 대응은 현실적인 해결책이 되지 못한다. 더욱이 발신지 IP 주소를 위조하거나 정당한 발신지 IP 주소를 가지고 bogus 패킷을 과도하게 전송시키는 DDoS 공격은 정당한 사용자의 접근을 식별할 수 없게 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이웃하는 도메인간에 DDoS 공격 플로우를 식별하고 공격자 추적과 대응을 협업하는 분산 네트워크 보안관리 기법을 제시한다. 본 논문에서는 인터넷이 다수의 도메인으로 이루어져 있고 각 도메인에는 하나의 이상의 도메인 보안 관리자가 있다고 가정한다. 분산된 도메인 보안 관리자는 자신의 도메인 경계 라우터와 물리적 회선을 공유하면서 도메인 안팎으로 유통되는 공격성 패킷들을 식별하고 이웃하는 도메인 보안 관리자와 공격 발원지 추적 및 대응을 위한 메시지 교환을 수행한다. 도메인 보안 관리자를 구현하고 테스트베드를 통해 실험한 결과 지엽적인 도메인 차원의 탐지 및 대응에 비하여 탐지의 정확성 (FPR: False Positive Rate, FNR: False Negative Rate)과 대응 효과 (NPSR: Normal Packet Survival Rate)가 우수하였다.
통신망의 발달로 수많은 인터넷 기반 서비스들이 등장함에 따라 다양한 외부공격이 심화되고 있다. 특히, 시스템 또는 네트워크 자원을 공격 대상으로 하는 서비스 거부 공격(DoS : Denial of Service) 및 분산 서비스 거부 공격(DDoS : Distributed DoS)의 문제가 대두되고 있는데, 본 논문에서는 DDoS 공격 근원지 IP주소의 위치 분류의 필요성을 분석하고 공격 근원지 IP주소 위치의 국내 외 여부를 판별하기 위해 국내 IP분배 할당 체계 현황을 분석한다. 또한 DDoS공격을 포함한 여러 가지 해킹에 빠르게 대응할 수 있고 근원지 IP에 관련된 정보를 알아낼 수 있는 시스템을 위한 분류 기법 정립 방안을 제시한다.
분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack, Distributed Denial of Service Attack) 수법의 진화는 탐지 과정에서의 어려움을 가중시켰다. 기존 피해자측 탐지 방식의 한계로 인해 발생하는 문제를 극복하기 위한 솔루션 중 하나가 소스측 탐지 기법이었다. 그러나 네트워크 트래픽의 불규칙성으로 인한 성능 저하 문제가 존재하였다. 이 문제를 해결하기 위해 인공지능을 기반으로 한 여러 노드 간의 협업 네트워크를 활용하여 공격을 탐지하려는 연구가 진행되었다. 기존의 방법들은 특히 높은 버스트(Burstness)와 지터(Jitter)의 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 도입한 협업형 소스측 DDoS 공격 탐지 기법을 제시한다. 제안하는 방식은 여러 소스에서의 탐지 결과를 집계하여 각 지역에 가중치를 할당하며, 이를 통해 전반적인 공격 및 특정 소수 지역에서의 공격을 효과적으로 탐지할 수 있다. 특히, 비선형적인 트래픽 데이터셋에서 약 6% 수치의 낮은 가양성(False Positive)과 최대 4.3% 수치가 향상된 높은 탐지율을 보이며, 기존 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였던 방법들에 비해 소수 지역의 공격 탐지 문제에 대한 개선도 확인할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.916-937
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2023
Most of the existing Distributed Denial-of-Service mitigation schemes in Software-Defined Networking are only implemented in the network domain managed by a single controller. In fact, the zombies for attackers to launch large-scale DDoS attacks are actually not in the same network domain. Therefore, abnormal traffic of DDoS attack will affect multiple paths and network domains. A single defense method is difficult to deal with large-scale DDoS attacks. The cooperative defense of multiple domains becomes an important means to effectively solve cross-domain DDoS attacks. We propose an efficient multi-domain DDoS cooperative defense mechanism by integrating blockchain and SDN architecture. It includes attack traceability, inter-domain information sharing and attack mitigation. In order to reduce the length of the marking path and shorten the traceability time, we propose an AS-level packet traceability method called ASPM. We propose an information sharing method across multiple domains based on blockchain and smart contract. It effectively solves the impact of DDoS illegal traffic on multiple domains. According to the traceability results, we designed a DDoS attack mitigation method by replacing the ACL list with the IP address black/gray list. The experimental results show that our ASPM traceability method requires less data packets, high traceability precision and low overhead. And blockchain-based inter-domain sharing scheme has low cost, high scalability and high security. Attack mitigation measures can prevent illegal data flow in a timely and efficient manner.
현재 스마트폰 사용자가 급증하면서 통계적으로 국민 1인당 1대의 스마트폰 혹은 태블릿PC를 사용하고 있는 것으로 집계되고 있다. 스마트폰 이용자가 증가함에 따라 보안에 대한 위협도 증가하고 있다. 실제 좀비 스마트폰에 대한 좀비 악성코드에 감염된 사례도 있으며 본 논문에서는 PC를 이용한 기존의 DDoS(Distributed Denial of Service)공격과 스마트폰을 이용한 DDoS공격 기법의 공격을 살펴보고, 스마트폰의 패킷을 캡쳐하여 Wi-fi 데이터망에서 앱 실행이나 웹에 접속 할 때 어떤 패킷이 나가고 들어오는지 확인하는 방법을 소개하며, 스마트폰 DDoS 공격 등의 악성코드에 대한 대응책을 제시한다.
소프트웨어 정의 네트워크가 확장성, 유연성, 네트워크상 프로그래밍이 가능한 특징으로 네트워크 관리에서 표준으로 자리잡아 가고 있지만 많은 장점에도 불구하고 하나의 컨트롤러에 대한 사이버 공격이 전체 네트워크를 영향을 주는 문제점을 가지고 있다. 특히, 컨트롤러에 대한 DDoS 공격이 대표적인 사례로서 다양한 공격 탐지 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최초로 84개 DDoS 공격 Feature 데이터셋을 Kaggle에서 획득한 후 Permutation Feature Importance 알고리즘을 이용하여 상위 20의 중요도를 갖는 Feature를 선택하여 딥 러닝 기반의 CNN 모델에서 학습과 검증을 수행하였다. 이를 통해, 최적의 공격 탐지율을 갖는 상위 13개의 DDoS Feature 선택이 DDoS 공격 탐지율 96%을 유지하면서 적정한 공격 탐지 시간, 정확성 등에서 매우 우수한 결과를 제시하였다.
Denial of Service (DoS) 공격은 현재 심각한 국가적 보안 문제로 떠오르고 있다. DoS 란, 많은양의 네트워크 트래픽을 발생시켜 속도를 매우 느리게 만들거나, 가용 자원을 고갈시켜 사용자에게 서비스를 정상적으로 제공하지 못하도록 만드는 공격이다. 그 중에서 Distributed Denial of Service (DDoS)는 네트워크에 분산된 컴퓨터들을 감염시켜 공격에 사용하기 때문에 더 위험하다. DDoS 종류 중 한가지인 Smurf Attack 은 ICMP ECHO 와 IP 브로드캐스트를 이용하여 많은 양의 트래픽을 발생시킨다. 본 논문에서는 Smurf Attack 에 쓰이는 ICMP ECHO REQUEST 패킷을 조각화시켜서 전송할 시, 피해자에게 전송되는 패킷의 숫자가 기존 방법보다 증가하고 피해자 컴퓨터의 IP 스택에서 발생하는 취약점을 도출하고 그로 인한 피해를 분석하였다. 끝으로 ICMP ECHO 패킷의 조각화를 방지하기 위한 방안을 제시하였다.
악성 봇넷은 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격이나 각종 스팸 메시지 발송, 개인 정보 탈취, 클릭 사기 등 많은 악성 행위에 이용되고 있다. 이를 방지하기 위해 많은 연구가 선행되었지만 악성 봇넷 또한 진화하여 탐지 시스템을 회피하고 있다. 특히 최근에는 어플리케이션 계층의 취약성을 공략한 HTTP GET 공격이 주로 사용되고 있다. 한국전자통신연구원에서 개발한 ALADDIN 시스템의 ALAB(Application Layer Attack detection Block)는 서비스 거부 공격 HTTP GET, Incomplete GET Request flooding 공격을 탐지하는 알고리즘이 적용된 탐지 시스템이다. 본 논문에서는 ALAB 탐지 알고리즘의 Incomplete GET 탐지 알고리즘을 확장하고 장기간 조사한 정상적인 패킷 및 공격 패킷들의 분석을 통해 최적 threshold를 도출하여 ALAB 알고리즘의 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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