• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권6호
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• pp.147-154
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• 2023

Network intrusion refers to any unauthorized penetration or activity on a computer network. This upsets the confidentiality, integrity, and availability of the network system. One of the major threats to any system's availability is a Denial-of-Service (DoS) attack, which is intended to deny a legitimate user access to resources. Therefore, due to the complexity of DoS attacks, it is increasingly important to abstract and describe these attacks in a way that will be effectively detected. The automaton theory is used in this paper to implement a SYN Flood detection system based on Time-Dependent Finite Automata (TDFA).

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.715-717
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• 2003

DoS (Denial of Service) 공격은 주로 victim 호스트에 대량의 패킷을 보내거나 비정상적인 패킷을 보냄으로써 정상 사용자가 서비스를 이음하지 못하도록 하는 공격을 의미한다. 이러한 DoS 공격을 탐지하기 위해 다양한 기법들이 개발되어 왔으나, 공격의 종류와 방법은 시간이 흐를수록 매우 다양해지고 있어 이를 탐지하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 네트워크 패킷의 헤더정보를 감사 자료로 가지고 있는 NIDS (Network-based Intrusion Detection System)에 데이터 마이닝 기법을 적용기켜 이러한 DoS 공격을 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 이 기법을 이용하면 빠르고 자동화된 방법으로 DoS 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 제안 기법을 이용하여 SYN Flooding 공격과 Teardown 공격에 대한 탐지가 가능함을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.4204-4222
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• 2015

Cloud is the latest buzz word in the internet community among developers, consumers and security researchers. There have been many attacks on the cloud in the recent past where the services got interrupted and consumer privacy has been compromised. Denial of Service (DoS) attacks effect the service availability to the genuine user. Customers are paying to use the cloud, so enhancing the availability of services is a paramount task for the service provider. In the presence of DoS attacks, the availability is reduced drastically. Such attacks must be detected and prevented as early as possible and the power of computational approaches can be used to do so. In the literature, machine learning techniques have been used to detect the presence of attacks. In this paper, a novel approach is proposed, where intelligent rule based feature selection and classification are performed for DoS attack detection in the cloud. The performance of the proposed system has been evaluated on an experimental cloud set up with real time DoS tools. It was observed that the proposed system achieved an accuracy of 98.46% on the experimental data for 10,000 instances with 10 fold cross-validation. By using this methodology, the service providers will be able to provide a more secure cloud environment to the customers.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.631-632
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• 2009

센서 네트워크에 대한 보안은 일반 네트워크와 동일하게 보안성, 무결성, 가용성 등이 요구된다. 그러나 일반적으로 센서 네트워크는 무선 통신을 하는 네트워크이고, 고정된 인프라가 없으며, 네트워크 토폴로지가 자주 변하는 특징으로 인해 보안문제는 어려운 것으로 인식되고 있다. 특히, 센서 노드의 에너지와 같은 자원 고갈을 유발하여 정상적인 동작을 못하게 하는 서비스 거부(Denial of Service, DoS)와 같은 공격에 취약하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 일반적인 구성을 통해 발생할 수 있는 DoS 공격의 유형을 분석하고, 보안요구사항을 제시하였다. 제시한 보안요구사항은 DoS 공격 뿐 아니라 센서 네트워크에서 발생할 수 있는 다양한 공격 유형에 대한 보안요구사항을 마련하는 데에 기초가 될 것으로 기대한다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.419-422
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• 2006

Zigbee 홈 센서네트워크에서의 보안은 최근 떠오르는 중요한 문제 중 하나이다. 네트워크에 침입하거나 기능을 마비시키기 위해 여러 가지 공격방법들이 사용되고 있으며, 기 중 정상 노드로의 DoS(Denial of Service)공격은 네트워크에서 사용 중인 주파수를 알고 있다면 쉽게 수행될 수 있고 그 후 무력화된 노드의 인증정보를 이용해서 더 큰 문제를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 zigbee 노드에 대한 DoS 공격과 인증정보위조 공격을 효율적으로 탐지해 낼 수 있는 방식을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.327-333
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• 2009

2004년에 Das 등은 사용자의 익명성을 보장하기 위한 원격 사용자 인증 구조를 제안했다. 2005년에 Chien 등이 Das 구조는 사용자의 익명성을 보장하지 못한다는 문제점을 제기하고 새로운 구조를 제안하였다. 2007년에 Hu 등은 Chien과 Chen 구조도 강한 서버/사용자 가장 공격, 제한된 재전송 공격, 서비스거부 공격 등과 같은 공격에 취약하며, 잘못된 패스워드의 탐지가 늦다는 문제점을 제기하고 새로운 구조를 제안했다. 2008년에는 Bindu 등이 Chien 과 Chen 구조에 대해서 강한 서버/사용자 가장 공격에 대한 문제점을 제기하고 그 문제점을 해결하기 위한 새로운 구조를 제안하였다. 그러나 우리는 Hu et al. 구조와 Bindu et al. 구조 모두 사용자 익명성과 서비스 거부 공격에 대하여 취약하다는 것을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.814-816
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• 2002

최근 급증하고 있는 인터넷 사용자들을 위한 인터 서비스 업체들의 증가와 더불어 악의적인 공격자의공격 또한 증가하고 있다. 이러한 공격으로 인한 인터넷 업체들에게 치명적일 수 있는 신용에 대한 불신임과 서비스의 불안정이라는 피해는 기업의 이미지를 실추시키는 등 막대한 영향을 끼칠 수도 있다. 이러한 악의적인 공격 형태 중 가장 최근 가장 빈번하게 그리고 큰 피해를 주는 공격형태가 DoS(Denial-of-Service)[1]공격이다. 그러나 DoS공격에 대한 적당한 대응방법이 아직까지 미비한 상태이고, 공격에 대응하여 방어한다고 해도 그 진원지를 찾아내지 못한다면 추후 동일한 공격자(attack)에 의해 재차 공격을 받을 가능성을 배제할 수 없는 실정이다. 이에 본 논문은 DoS공격에 대한 적당한 대응하는 하나의 방법으로 공격 경로(attack path)를 찾아내고 더 나아가 공격 진원지(attack origin)의 MAC address를 알아냄으로써 공격의 진원지를 찾아내는 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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• pp.223-226
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• 2003

DDoS(Distributed Denial of Service) 공격으로부터 시스템 자원을 보호하기 위한 최선의 방법은 공격자에 의해 전송되어진 패킷의 경로를 역추적하여 공격자의 근원지로부터 근본적인 DDoS 공격을 차단하는 것이다. 기존의 패킷 마킹 기법은 IP 식 별자필드를 마킹필드로 사용함으로써 ICMP의 사용이 불가능하고, 라우터 토를 이용한 역추적기법은 라우터의 수가 증가할 경우 마킹필드의 크기가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안한 역추적 기법은 IP 헤더의 옵션필드를 마킹필드로 사용하여 ICMP를 사용을 가능하게 하였고, 라우터 IP주소를 태R 연산하여 얻어진 값을 마크정보로 사용함으로써 라우터 수의 증가에도 마크정보의 크기가 변하지 않도록 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.101-108
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• 2022

본 논문은 다수의 사물인터넷 단말에서 보편적으로 수집할 수 있는 시스템 및 네트워크 메트릭을 학습하여 각 사물의 경험데이터를 기반으로 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격을 탐지하는 침입 탐지 모델을 제안한다. 먼저, 공격 시나리오 유형별로 각 사물에서 37종의 시스템 및 네트워크 메트릭을 수집하고, 이를 6개 유형의 머신러닝 모델을 기반으로 학습하여 사물인터넷 공격 탐지 및 분류에 가장 효과적인 모델 및 메트릭을 분석한다. 본 논문의 실험을 통해, 랜덤 포레스트 모델이 96% 이상의 정확도로 가장 높은 공격 탐지 및 분류 성능을 보이는 것을 확인하였고, 그 다음으로는 K-최근접 이웃 모델과 결정트리 모델의 성능이 우수한 것을 확인하였다. 37종의 메트릭 중에는 모든 공격 시나리오에서 공격의 특징을 가장 잘 반영하는 CPU, 메모리, 네트워크 메트릭 5종을 발견하였으며 큰 사이즈의 패킷보다는 빠른 전송속도를 갖는 패킷이 사물인터넷 네트워크에서 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격 특징을 더욱 명확히 나타내는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.482-488
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• 2009

모바일 Ad-hoc 네트워크는 재해지역이나 빠른 구성을 필요로 할 때 중앙 집중 구조 형태가 없는 통신을 제공하여 준다. 반면에 악의적인 공격과 사전 보안 측정 부족으로 인한 개방형 Ad-hoc 네트워크 구조에 때문에 다른 계층에서 문제에 직면할 수 있다. DOS공격은 전파 전송 채널에서 방해를 하는 공격중 하나이며 전파방해 공격으로 알려져 있다. 이러한 종류의 공격은 공격자가 패킷을 방해하는 신호를 보내고 패킷 이 전송되는 동안 많은 에러와 심각한 문제를 발생시킨다. 그 결과 이러한 종류의 공격을 방지하기 위한 방법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 시뮬레이터인 OPNET을 활용하여 DoS 공격과 각 노드 상에서 전파방해 공격 시뮬레이션을 수행하였고, 모바일 Ad-hoc 네트워크에서 전파방해에 의 한 채널 접근을 방해하는 공격에 대해서 분석하였다. 우리는 효과적인 이상적 분석 탐지 시스템 사용하여 방해전파 노드의 악의적인 행동을 탐지하고 모바일 Ad-hoc네트워크에서 전파방해 중에 부정적인 채널의 접속한 결과를 분석하였다.