SIP는 인터넷을 기반으로 하기에 기존 인터넷에서 발생하는 보안 위협에 노출되어 있어 서비스 거부 및 서비스 단절과 같은 문제를 야기하는 플러딩 공격에 영향을 받을 수 있다. 하지만 현재 제안된 서비스 거부 공격 대응 기법은 제안 기법의 복잡도와 다양한 서비스 거부 공격에 대응하지 못한다는 한계점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여 SIP 세션 설정 과정을 관찰하고 정상적인 세션을 맺은 사용자를 정상 사용자로 정의하여 이것을 이용한 화이트리스트를 구성함으로써 다양한 서비스 거부 공격 상황에서 정상 사용자에게 지속적인 서비스를 제공하고자 하는 방안을 제시한다. 본 방안은 다양한 공격 방법들을 네트워크 시뮬레이터인 OPNET을 이용하여 모델링하였고 서비스 거부 공격 시에도 지속적인 서비스 제공, 낮은 오탐율, 빠른 검색 시간을 달성코자 한다.
최근 들어, 네트워크 트래픽 공격에 대한 탐지 기술의 필요성이 꾸준히 증가되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽 데이터의 헤더파일에서 송신자의 IP와 포트, 그리고 수신자의 IP와 포트 정보를 2차원의 영상으로 시각화하고 분석하여 이상패턴을 효과적으로 분석하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 송신자와 수신자의 IP 정보를 받아들여 4개의 2차원 영상을 생성하고, 포트 정보를 받아들여 1개의 2차원 영상을 생성한다. 그런 다음, 각 영상 내의 트래픽 데이터를 분석하여 패턴의 주요 특징을 추출하는데, 트래픽의 공격을 나타내는 선형 패턴과 높은 명암값을 가지는 패턴을 추출하여 트래픽의 유형이 정상 트래픽, DDoS, 그리고 DoS인지를 자동으로 검출한다. 성능을 비교 분석하기 위한 실험에서는 제안된 네트워크 트래픽의 이상현상 검출 방법이 기존의 방법에 비해서 보다 우수하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 네트워크 트래픽 데이터를 시각화하고, 시각화된 데이터에 다중 클래스 SVM을 적용함으로써 트래픽의 공격을 자동으로 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 먼저 송신자와 수신자의 IP와 포트 정보를 2차원의 영상으로 시각화한 후, 시각화된 영상으로부터 트래픽의 공격을 의미하는 라인과 명암값이 높은 패턴을 추출한다. 그리고 송신자와 수신자 포트의 분산도 값을 구하고, ISODATA 군집화 알고리즘을 이용하여 군집의 개수와 엔트로피 특징 값을 추출한다. 그런 다음, 위에서 추출한 여러 특징 값들을 다중클래스 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 네트워크 트래픽의 공격이 정상 트래픽, DDoS, DoS, 인터넷 웜, 그리고 포트 스캔인지의 여부를 효과적으로 탐지 및 분류한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 다중 클래스 SVM을 활용한 방법이 네트워크 트래픽의 공격을 보다 효과적으로 탐지하고 분류한다는 것을 보여준다.
IoT는 기술의 발전과 IoT 기기의 보급 및 서비스의 활성화로 폭발적인 증가세를 보이고 있지만, 최근 다양한 봇넷의 활동에 의해 심각한 보안 위험과 재정적 피해가 발생하고 있다. 따라서 이러한 봇넷의 활동을 정확하고 빠르게 탐지하는 것이 중요하다고 할 수 있다. IoT 환경에서의 보안은 최소한의 프로세싱 성능과 메모리로 운영을 해야 하는 특성이 있는 만큼, 본 논문에서는 탐지를 위한 최소한의 특성을 선택하고, KNN(K-Nearest Neighbor), Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest와 같은 머신러닝 알고리즘이 봇넷의 활동을 탐지하는 성능을 비교연구 하였다. Bot-IoT 데이터셋을 사용한 실험 결과는 적용한 머신러닝 알고리즘 중 KNN이 DDoS, DoS, Reconnaissance 공격을 가장 효과적이고 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 정보시스템을 공격하는 여러 공격 기법 중, 대표적인 서비스 거부 공격 기법인 Sync Flooding 공격 기법에 관해 연구하여, 시스템 성능 저하 및 마비의 근본원인을 탐지하고 이를 기반으로 최근 새롭게 등장하는 Sync Flooding 공격 방어를 위한 기법을 설계하려 한다. Sync Flooding 공격 기법은 DoS공격으로 서버의 자원(resources)를 고갈시키는 네트워크 트래픽 flooding 기법이 특징이다. 이러한 보안 취약점 해결하기 위한 방어 정책 수립과 공격 시나리오에 따른 방어기법을 제안 한다.
최근 들어 연이어 발생하고 있는 DDoS 공격의 영향으로 정부, 기관, 기업의 보안대책과 관련 법규 제도가 강화되고 있다. 하지만 대규모 네트워크 침해사고 및 서비스 방해공격들을 앞으로도 다시 발생할 가능성이 많으며 이를 예방하기 위해선 미리 취약성을 예측할 수 있는 연구가 이루어져야 한다. 기존의 연구 방법들은 어떤 데이터를 기반으로 예측하였는지가 명확하지 않아 복잡하거나 모호하다는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 공신력 있는 기관에서 제공하는 취약점 데이터를 기반으로 예측에 관련된 기계 학습 기술을 이용하여 이전에 발생했던 취약점을 토대로 향후 발생할 수 있는 취약점에 대해 미리 예측할 수 있는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 효율성을 검증하였다.
MANET은 이동 노드로만 구성되어 있기 때문에 매우 동적인 토폴로지를 갖는다. 이러한 특성을 이용한 다양한 공격 위협이 존재하고 있으며 그 중에서 DoS나 DDoS 같은 플러딩 기반 공격의 피해가 매우 크고 공격 노드의 역추적 역시 쉽지 않다. 왜냐하면 데이터를 전달해준 중간 노드들의 이동으로 경로 정보가 수시로 변화하기 때문이다. 본 논문에서는 노드들의 이동으로 인한 경로 정보가 수시로 변화하더라도 효율적인 역추적을 수행할 수 있도록 테이블 기반 역추적 기법을 제안하였다. 클러스터 헤드에서는 클러스터 멤버 노드에 변화가 생겼을 때 이동 노드들의 위치 정보를 저장하기 위한 클러스터 상태 테이블과 네트워크 토폴로지 스냅샷을 구성하기 위하여 경로 관리 테이블을 관리한다. 또한 저장되는 경로 정보의 양을 줄이기 위하여 블룸 필터를 이용하였다. 제안한 기법의 성능을 실험을 통해 확인하였다.
GUMF (Global User Management Framework) that is proposed in this research can be applied to next generation network such as BcN (Broadband convergence Network), it is QoS guaranteed security framework for user that can solve present Internet's security vulnerability. GUMF offers anonymity for user of service and use the user's real-name or ID for management of service and it is technology that can realize secure QoS. GUMF needs management framework, UMS (User Management System), VNC (Virtual Network Controller) etc. UMS consists of root UMS in country dimension and Local UMS in each site dimension. VNC is network security equipment including VPN, QoS and security functions etc., and it achieves the QoSS (Quality of Security Service) and CLS(Communication Level Switching) functions. GUMF can offer safety in bandwidth consumption attacks such as worm propagation and DoS/DDoS, IP spoofing attack, and current most attack such as abusing of private information because it can offer the different QoS guaranteed network according to user's grades. User's grades are divided by 4 levels from Level 0 to Level 3, and user's security service level is decided according to level of the private information. Level 3 users that offer bio-information can receive secure network service that privacy is guaranteed. Therefore, GUMF that is proposed in this research can offer profit model to ISP and NSP, and can be utilized by strategy for secure u-Korea realization.
본 연구에서는 DDoS/DRDoS 공격과 같이 Zombie 및 Reflector 기반의 네트워크 기반 해킹 공격에 대해 스푸핑된 공격 패킷의 근원지 IP를 역추적 할 수 있는 시뮬레이터를 설계/구현하였다. 현재까지 제시된 IP 역추적 기법에 대한 분석을 수행하여 각 기법의 장단점을 파악하고 특히 근래에 많은 피해를 주고 있는 Reflector 기반의 DRDoS 공격에 대한 역추적 시뮬레이션을 수행하였다. NS-2 기반의 패킷 IP 역추적 모듈 개발 구조를 제시하였고 이를 설계/구현하였으며 직접 DRDoS 공격 트래픽에 대한 역추적 과정을 수행하였다. 제시한 기법에 대한 시뮬레이션 결과 DRDoS 공격에 효율적으로 대응하였으며 개선된 역추적 성능을 제공하였다.
최근에 발생한 3.4 DDoS 사이버 테러에서 볼 수 있듯이 사이버테러의 유형은 점점 복합화, 지능화, 대형화 되어가고 있고 사이버 위협 대상도 국가 전체로 확대되고 있다. 미래 사이버 테러를 대비하기 위해 기존에 시도되지 않았던 새로운 공격기법에 대해 미리 예상하고 구현하여 아직 드러나지 않은 시스템의 취약점을 공격자보다 앞서 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 윈도우 시스템에서 레지스트리 변조를 통해 사이버공격을 하는 것처럼 보이게 하는 새로운 사이버테러 공격 기법에 대해 연구한다. 제안하는 새로운 공격기법은 시스템의 레지스트리 default ttl값을 패킷의 송수신 시 필요한 값보다 작은 값으로 변조하여, 이동 중인 패킷이 중간에 폐기되도록 함으로써 에이전트(Agent)의 네트워크 연결을 제한한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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