• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권1호
• /
• pp.52-60
• /
• 2024

APT (Advanced Persistent Threat) attack is a dangerous, targeted attack form with clear targets. APT attack campaigns have huge consequences. Therefore, the problem of researching and developing the APT attack detection solution is very urgent and necessary nowadays. On the other hand, no matter how advanced the APT attack, it has clear processes and lifecycles. Taking advantage of this point, security experts recommend that could develop APT attack detection solutions for each of their life cycles and processes. In APT attacks, hackers often use phishing techniques to perform attacks and steal data. If this attack and phishing phase is detected, the entire APT attack campaign will be crash. Therefore, it is necessary to research and deploy technology and solutions that could detect early the APT attack when it is in the stages of attacking and stealing data. This paper proposes an APT attack detection framework based on the Network traffic analysis technique using open-source tools and deep learning models. This research focuses on analyzing Network traffic into different components, then finds ways to extract abnormal behaviors on those components, and finally uses deep learning algorithms to classify Network traffic based on the extracted abnormal behaviors. The abnormal behavior analysis process is presented in detail in section III.A of the paper. The APT attack detection method based on Network traffic is presented in section III.B of this paper. Finally, the experimental process of the proposal is performed in section IV of the paper.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.48-59
• /
• 2018

최근 네트워크 기술의 발달로 인해 다양한 분야에서 네트워크 기술이 사용되고 있다. 그러나 발전하는 네트워크 기술을 악용하여 공공기관, 기업 등을 대상으로 하는 공격 사례가 증가하였다. 한편 기존 네트워크 침입 탐지 시스템은 네트워크 로그의 양이 증가함에 따라 로그를 처리하는데 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 Snort를 이용한 비정형 네트워크 공격패턴 탐지를 수행하는 Spark 기반의 네트워크 로그 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 대용량의 네트워크 로그 데이터에서 네트워크 공격 패턴탐지를 위해 필요한 요소를 추출하여 분석한다. 분석을 위해 Port Scanning, Host Scanning, DDoS, Worm 활동에 대해 네트워크 공격 패턴을 탐지하는 규칙을 제시하였으며, 이를 실제 로그 데이터에 적용하여 실제 공격 패턴 탐지를 잘 수행함을 보인다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안하는 Spark 기반 로그분석 시스템이 Hadoop 기반 시스템에 비해 로그 데이터 처리 성능이 2배 이상 우수함을 보인다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.49-57
• /
• 2010

We extended a general attack tree to apply cyber attack model for network vulnerability analysis. We defined an extended cyber attack tree (E-CAT) which extends the general attack tree by associating each node of the tree with a transition of attack that could have contributed to the cyber attack. The E-CAT resolved the limitation that a general attack tree can not express complex and sophisticate attacks. Firstly, the Boolean expression can simply express attack scenario with symbols and codes. Secondary, An Attack Generation Probability is used to select attack method in an attack tree. A CONDITION-composition can express new and modified attack transition which a aeneral attack tree can not express. The E-CAT is possible to have attack's flexibility and improve attack success rate when it is applied to cyber attack model.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
• /
• pp.1568-1570
• /
• 2005

The internet is already a part of life. It is very convenient and people can do almost everything with internet that should be done in real life. Along with the increase of the number of internet user, various network attacks through the internet have been increased as well. Also, Large-scale network attacks are a cause great concern for the computer security communication. These network attack becomes biggest threat could be down utility of network availability. Most of the techniques to detect and analyze abnormal traffic are statistic technique using mathematical modeling. It is difficult accurately to analyze abnormal traffic attack using mathematical modeling, but network simulation technique is possible to analyze and simulate under various network simulation environment with attack scenarios. This paper performs modeling and simulation under virtual network environment including $NGSS^{1}$ system to analyze abnormal traffic-flooding attack.

• 전기학회논문지
• /
• 제67권12호
• /
• pp.1685-1689
• /
• 2018

In this research, 51% attack or majority attack is becoming an important security issue for proof of work based blockchains. Due to decentralized nature of blockchains, any attacks that shutdowns the network or which take control over the network is hard to prevent and assess. In this paper, different types of majority attack are summarized and the motivations behind the attacks are explained. To show the feasibility of the majority attack, we build an example mining machines that can take control over two of the public blockchains, Vertcoin and Monero.

• 융합보안논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.27-34
• /
• 2017

보안경보 이벤트를 이용한 네트워크 보안상황 시각화 기술은 보안 장비들에서 발생하는 대량의 보안경보 이벤트들을 효율적으로 시각화하여 관리자에게 네트워크 내의 보안상황과 정보를 직관적으로 전달하는 기술이다. 하지만, 기존 대부분의 시각화 방법들은 시간 흐름에 중첩하여 이벤트를 표시하거나 또는 빈도수를 활용한 상위 개체 분석이 대부분이기 때문에 공격의 추이, 발생한 시점, 공격의 연속성, 그리고 보고된 공격 정보들 간의 연관 관계를 살펴보기 어려웠다. 본 논문에서는 시간 흐름에 따라 이벤트들을 나선형으로 배치하고 발생 시간들과 공격 유형을 함께 표시함으로써, 전체 공격의 추이와 개별 공격들의 연속성 및 지속성을 직관적으로 살펴 볼 수 있다. 또한 전체 공격자와 피해자간의 연관관계를 하나의 화면을 통해 제공함으로써 전체 공격상황 뿐만 아니라 공격 유형과 공격 지점 등을 종합적으로 인지할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.24-30
• /
• 2020

As the number of internet-connected appliances and the variety of IoT services are rapidly increasing, it is hard to protect IT assets with traditional network security techniques. Most traditional network log analysis systems use rule based mechanisms to reduce the raw logs. But using predefined rules can't detect new attack patterns. So, there is a need for a mechanism to reduce congested raw logs and detect new attack patterns. This paper suggests enterprise security management for IoT services using graph and network measures. We model an event network based on a graph of interconnected logs between network devices and IoT gateways. And we suggest a network clustering algorithm that estimates the attack probability of log clusters and detects new attack patterns.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.14-21
• /
• 2020

두 통신자간 정보를 전송함에 있어 기밀성 서비스를 제공하기 위해서는 하나의 대칭 비밀키를 이용하는 블록데이터 암호화를 수행한다. 데이터 암호 시스템에 대한 전력 분석 공격은 데이터 암호를 위한 디바이스가 구동할 때 발생하는 소비 전력을 측정하여 해당 디바이스에 내장된 비밀키를 찾아내는 부채널 공격 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 딥 러닝 기법인 CNN (Convolutional Neural Network) 알고리즘에 기반한 전력 분석 공격을 시도하여 비밀 정보를 복구하는 방법을 제안하였다. 특히, CNN 알고리즘이 이미지 분석에 적합한 기법인 점을 고려하여 1차원의 전력 분석파형을 2차원 데이터로 이미지화하여 처리하는 RP(Recurrence Plots) 신호 처리 기법을 적용하였다. 제안한 CNN 공격 모델을 XMEGA128 실험 보드에 블록 암호인 AES-128 암호 알고리즘을 구현하여 공격을 수행한 결과, 측정한 전력소비 파형을 전처리 과정없이 그대로 학습시킨 결과는 약 22.23%의 정확도로 비밀키를 복구해 냈지만, 전력 파형에 RP기법을 적용했을 경우에는 약 97.93%의 정확도로 키를 찾아낼 수 있었음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권9호
• /
• pp.81-88
• /
• 2021

본 논문에서는 5G SNPN (Standalone Non-Public Network)에서 등록 해제 공격(Deregistration Attack)의 가능 여부를 3GPP 표준 문서에 근거하여 분석한다. 등록 해제 공격에서 공격자는 AMF (Access and Mobility Management Function)에 정상적으로 등록되어 있는 UE로 가장하여 스푸핑된 RRC (Radio Resource Control) 연결을 설정을 시도하여 AMF가 기존의 UE의 등록을 해제하게 한다. 기존의 등록 해제 공격은 UE가 등록되어 있는 AMF에게 스푸핑된 RRC 연결을 시도하는데, 본 논문에서는 추가적으로, 사용자가 등록 되어 있는 AMF와는 다른 새로운 AMF에게 공격자가 스푸핑된 RRC 연결 설정을 시도하였을 때에도, 등록 해제 공격이 가능한지 분석한다. 분석 결과, 5G 이동통신 네트워크 시스템이 3GPP 표준을 충실히 준수하여 구현된 경우에는 UE의 등록 해제공격은 불가능한 것으로 판단된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.91-102
• /
• 2012

네트워크 포트스캔 공격은 내부 네트워크에 있는 시스템에서 열려 있는 포트를 알아내기 위한 방법이다. 기존 대부분의 침입탐지시스템(Intrusion Detection System; IDS)들은 단위 시간당 시스템 또는 네트워크에 몇 번의 패킷을 보냈는지의 횟수를 기록하여 전송한 패킷의 횟수가 임계치보다 높은 소스 인터넷 주소(source IP address)에 대해서 포트스캔 공격이 수행되었다고 간주하였다. 즉, 네트워크 포트스캔 공격을 수행한 소스 인터넷 주소에 대한 위험 정도는 IDS들이 기록한 포트스캔 공격횟수에 의존하였다. 그러나 단순히 포트스캔 공격 횟수에 기반을 둔 위험성의 측정은 느린 포트스캔 공격에 대해 거짓 부정(false negative)이 높아져 포트스캔 탐지율이 낮아진다는 문제가 있다. 본 연구에서는 네트워크 포트스캔 공격에 대해 좀 더 정확하고 포괄적인 구분을 하기 위해 4가지 형태의 정보를 요약한다. 포트스캔 공격에 대한 위험성을 집약적으로 나타내기 위하여 주성분분석(principal component analysis, PCA)에 의해 이러한 정보들을 정량화한 위험지수를 제안한다. 실험을 통해 제안한 위험지수를 이용한 탐지가 포트스캔 탐지율에 있어서 Snort보다 우수하다는 것을 보인다.