This paper describes on the threats in the MPLS Network. Also we discuss on attack scenario that are Unauthenticated Access, Data disclosure and Data modification. Finally we discuss and suggest the best various Security of solutions in MPLS network
CPA(Correlation Power Analysis)는 암호 알고리즘이 탑재된 공격 대상 장비의 미세한 소비전력을 측정하여 90% 이상의 확률로 암호 알고리즘에 사용된 비밀키를 추측하는 부채널 공격 방법이다. CPA는 통계를 기반으로 분석을 수행하기 때문에 반드시 많은 양의 데이터가 요구된다. 따라서 CPA는 매회 공격을 위해 약 15분 이상 소비전력을 측정해야만 한다. 본 논문에서는 CPA의 데이터 수집 문제를 해결하기 위해 입력데이터를 축적하고 결과를 예측할 수 있는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하는 방법을 제안한다. 사전에 공격 대상 장비의 소비전력을 수집 및 학습을 통해 임의의 소비전력을 입력시키면 즉각적으로 비밀키를 추정할 수 있어 연산속도를 향상하고 96.7%의 비밀키 추측 정확도를 나타냈다.
ARIA는 128비트 블록 암호 알고리즘으로 128, 192, 256 비트 암호키를 사용한다. 또한 SPN (Substitution and Permutation encryption Network) 구조와 Involution 이진 행렬을 사용하여 초경량 환경 및 하드웨어 구현에 최적으로 개발되었다. 본 논문에서는 실제 스마트카드에 부주의한 ARIA 구현이 차분 전력 분석 공격 (Differential Power Analysis)에 취약함을 널이고자 한다. ARIA에 적용된 공격시점은 S-box 출력에 대한 소비 전력이며 이는 매우 현실적이며 위협적이다. 또한 두 개의 라운드 키만을 이용하여 ARIA의 master key (MK)를 얻을 수 있다.
최근 네트워크 취약점 검색 방법을 이용한 침입 공격이 늘어나는 추세이며 이런 공격에 대하여 적절하게 실시간 탐지 및 대응 처리하는 침입탐지시스템 구현은 어렵다. 본 논문에서는 시스템에 허락을 얻지 않는 서비스 거부 공격(Denial of Service Attack) 기술 중 TCP의 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스로 종단간의 통신서비스를 지원하는 3 way handshake를 이용한 SYN flooding 공격에 대하여 침입시도패킷 정보를 수집, 분석 및 침입시도여부를 결정하는 네트워크 기반의 실시간 침입시도탐지(Real Time Scan Detector) 메커니즘을 제안한다.
서비스 거부공격, 즉 DDoS(Destribute Denial of Service) 공격은 정상적인 사용자가 서비스를 이용하지 못하도록 방해하는 공격 기법이다. DDoS 공격에 대응하기 위해서는 공격주체, 공격대상, 그리고 그 사이의 네트워크를 대상으로 다양한 기법들이 연구개발 되고 있으나 모두 완벽한 답이 되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 DDoS 공격이 발생하는 근원지에서 공격의 사전 준비작업 혹은 공격에 이용되는 봇이나 악성코드 등이 발생시키는 네트워크 트래픽의 분석을 통해 발견된 악성코드 및 봇을 제거하거나 공격 트래픽을 중도에서 차단함으로써 DDoS 공격에 대해 효율적으로 대응하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다.
분산 서비스 거부 공격은 공격자가 한 지점에서 서비스 공격을 수행하는 형태를 넘어서 광범위한 네트워크를 이용하여서 다수의 공격 지점에서 한 곳을 집중적이게 공격을 하는 형태의 서비스 거부 공격이다. 특정 서버나 클라이언트에게 많은 접속 시도를 만들어서 정상적인 서비스를 사용하지 못하게 하는 방법 등등의 공격이 있다. DDoS 공격의 대응 방법에는 관리적 측면과 기술적 측면의 대응 이 두 가지를 제안 하였다.
Fares, Ahmed H.;Sharawy, Mohamed I.;Zayed, Hala H.
Journal of Computing Science and Engineering
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제5권4호
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pp.305-313
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2011
Due to the expansion of high-speed Internet access, the need for secure and reliable networks has become more critical. The sophistication of network attacks, as well as their severity, has also increased recently. As such, more and more organizations are becoming vulnerable to attack. The aim of this research is to classify network attacks using neural networks (NN), which leads to a higher detection rate and a lower false alarm rate in a shorter time. This paper focuses on two classification types: a single class (normal, or attack), and a multi class (normal, DoS, PRB, R2L, U2R), where the category of attack is also detected by the NN. Extensive analysis is conducted in order to assess the translation of symbolic data, partitioning of the training data and the complexity of the architecture. This paper investigates two engines; the first engine is the back-propagation neural network intrusion detection system (BPNNIDS) and the second engine is the radial basis function neural network intrusion detection system (BPNNIDS). The two engines proposed in this paper are tested against traditional and other machine learning algorithms using a common dataset: the DARPA 98 KDD99 benchmark dataset from International Knowledge Discovery and Data Mining Tools. BPNNIDS shows a superior response compared to the other techniques reported in literature especially in terms of response time, detection rate and false positive rate.
본 논문에서는 5G 네트워크에서 Null 보안 알고리즘 (Null Security Algorithm)을 악용한 IP 스푸핑 공격 (IP Spoofing Attack)의 실현 가능성을 3GPP 표준 규격에 근거하여 분석한다. 3GPP 표준 규격에 따르면, 초기 Registration Request 메시지는 암호화 및 무결성 보호를 받지 못한다. IP 스푸핑 공격은 피해자 UE (User Equipment)의 초기 Registration Request 메시지의 내용을 악의적인 gNB (next generation Node B)가 수정한 뒤 AMF (Access and Mobility Management Function)에게 전송할 수 있다는 취약점을 활용하는 공격이다. 공격이 성공하면, 피해자 UE는 5G 네트워크에서 연결이 끊어지고 악의적인 UE가 인터넷 서비스를 사용하지만 5G 사업자는 피해자 UE에게 요금을 청구한다. 본 논문에서는 IP 스푸핑 공격을 구성하는 각각의 시그널링 메시지가 3GPP Rel-17 표준 규격에서 허용되는 것인지 여부를 분석함으로써 IP 스푸핑 공격의 실현 가능성을 분석한다. 분석 결과, 3GPP Rel-17 표준 규격에 따라 구현된 5G 시스템에서 IP 스푸핑 공격은 실현 불가능한 공격으로 판단된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.288-296
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2022
Side-channel attacks are a quiet mighty type of attack that targets specific physical implementations vulnerabilities. Even though several researchers have examined diverse means and methods of detecting side-channel attacks, at the present time a systematic review of these approaches does not exist. The purposes of this paper are to give an extensive analysis of literature on side-channel attack detection and offer intuitiveness from past research studies. In this study, a literature survey is conducted on articles related to side-channel attack detection between 2020 and 2022 from ACM and IEEE digital libraries. From the 10 publications included in the study, it appears they target either a single type of side-channel attacks or multiple types of side-channel attacks. Therefore, a vital review of each of the two categories is provided, as well as possible prospective research in this field of study.
Both alphanumeric and graphical password schemes are vulnerable to the shoulder-surfing attack. Even when authentication schemes are secure against a single shoulder-surfing attack round, they can be easily broken by intersection attacks, using multiple shoulder-surfing attacker records. To this end, in this paper we propose a graphical password-based authentication scheme to provide security against the intersection attack launched by an attacker who may record the user's screen, mouse clicks and keyboard input with the help of video recording devices and key logging software. We analyze our scheme's security under various threat models and show its high security guarantees. Various analysis, usability studies and comparison with the previous work highlight our scheme's practicality and merits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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