International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.157-163
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2023
The attack technique targeting end-users through phishing URLs is very dangerous nowadays. With this technique, attackers could steal user data or take control of the system, etc. Therefore, early detecting phishing URLs is essential. In this paper, we propose a method to detect phishing URLs based on supervised learning algorithms and abnormal behaviors from URLs. Finally, based on the research results, we build a framework for detecting phishing URLs through end-users. The novelty and advantage of our proposed method are that abnormal behaviors are extracted based on URLs which are monitored and collected directly from attack campaigns instead of using inefficient old datasets.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.107-114
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2023
The attack technique by the malware distribution form is a dangerous, difficult to detect and prevent attack method. Current malware detection studies and proposals are often based on two main methods: using sign sets and analyzing abnormal behaviors using machine learning or deep learning techniques. This paper will propose a method to detect malware on Endpoints based on Event IDs using deep learning. Event IDs are behaviors of malware tracked and collected on Endpoints' operating system kernel. The malware detection proposal based on Event IDs is a new research approach that has not been studied and proposed much. To achieve this purpose, this paper proposes to combine different data mining methods and deep learning algorithms. The data mining process is presented in detail in section 2 of the paper.
네트워크 공격은 인터넷의 발달과 함께 유형도 다양하고 새로워지고 있다. 기존의 침입탐지 시스템들은 알려진 공격의 시그네처를 기반으로 탐지하기 때문에 알려지지 않거나 변형된 공격을 탐지하고, 대응하기 위해서는 많은 노력과 비용이 필요하다. 본 논문에서는 네트워크 프로토콜 속성 분석을 통해 알려지지 않거나 변형된 네트워크 공격을 예측할 수 있는 마이닝 프로토타입 시스템을 설계 하고 구현 하였다. 네트워크 프로토콜 속성을 분석하기 위해서 연관규칙과 빈발에피소드 기법을 사용하였으며, 수집된 네트워크 프로토콜은 TCP, UDP, ICMP와 통합된 형태의 스키마로 저장한다. 본 실험을 통해서 각 프로토콜별로 발생 가능한 네트워크 공격 유형을 예측할 수 있는 규칙들을 생성한다. 마이닝 프로토타입은 침입탐지 시스템에서 새로운 공격에 대응하기 위한 보조적인 .도구로서 유용하게 사용될 수 있다.
최근 All-IP 네트워크 환경이 구축되면서 다양한 형태의 트래픽이 송수신되고 있으며, 이와 더불어 다양한 형태의 공격이 급증하고 있어 이에 대한 능동적 대응 방안이 제시되어야 한다. 기존 연구로는 SPIE 시스템 기반 해시 함수와 Bloom filter 방식을 적용한 라우터 중심 패킷 경로 역추적 기법이 제시되었으나, DDoS 공격이 발생 시 이를 능동적으로 차단하면서 공격 근원지를 역추적하기에는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 SPIE 및 Sinkhole 기반 라우터 기법의 장단점에 대한 분석을 통해 두 방식의 장점을 결합하여 All-IP 네트워크 환경에 적합한 IP 역추적 방식을 설계하고 이를 구현하였다. 본 연구에서 제시한 기법은 기존의 Sinkhole 방식과 유사하게 공격 패킷에 대한 수집/모니터링 기능을 제공하면서도 역추적 패킷 Manager 시스템을 기반으로 공격 패킷에 대한 판단 및 수집/제어 할 수 있어 성능 향상과 함께 DDoS 공격에 대한 능동적 대응이 가능하였다.
Mobile Ad Hoc 네트워크는 이동 노드가 라우터의 역할을 하기 때문에 라우터에 보안 대책을 마련하는 유선 환경의 네트워크와는 다른 보안 대책이 필요하며 이동 노드의 전송영역이 전 네트워크를 포함하지 못하기 때문에 한 노드가 다른 노드로 메시지를 보낼 때 중간 노드가 필요하게 되는데 중간 노드가 신뢰할 수 없는 악의적인 노드라면 안전한 메시지의 전송은 보장할 수 없게 된다. 또한 네트워크를 구성하는 모든 노드는 이동 노드이기 때문에 제한된 용량의 배터리와 제한된 자원을 이용하기 때문에 메시지 전송 시 많은 자원을 필요로 하는 암호화를 수행하기가 어려워지고 그 때문에 유선 환경의 네트워크 보다 보안에 취약 할 수밖에 없다. 마지막으로 네트워크를 구성하는 노드들의 이동성으로 인해 네트워크의 토폴로지가 계속적으로 변화하기 때문에 네트워크의 특성에 맞는 보안 대책이 필요하다. 이에 모바일 Ad Hoc 네트워크에서 AODV 프로토콜의 성능 향상을 위한 라우팅 공격 탐지를 제안한다.
무선 노드 외에 어떠한 인프라도 존재하지 않는 MANET은 빠른 네트워크 구성할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 노드들의 이동, 무선 매체 등은 MANET이 가지고 있는 보안 취약점의 원인이기도 하다. 특히 네트워크상에 존재하는 공격 노드들에 의한 그 피해는 다른 네트워크에 비해 상당히 크다. 따라서 공격노드들에 대한 탐지 기법과 공격으로 인한 피해를 줄이는 기법도 반드시 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지의 효율성을 높이기 위한 계층구조 기법과 공격으로 인한 피해를 줄이기 위해 P2P 메시 네트워크 구성 기법을 적용한 협업 기반 침입탐지 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 클러스터내 노드들에 대한 신뢰도 평가를 통해 사전에 공격 노드에 대한 네트워크 참여를 배제하였다. 그리고 공격 노드에 의한 공격이 탐지되면 클러스터 헤드간의 P2P 메시 네트워크를 통해 네트워크 전역에 공격 노드 정보를 빠르게 전달함으로써 공격 노드의 피해를 최소화하는 방법을 적용하였다. 제안한 기법의 성능 평가를 위해 ns-2 시뮬레이터를 이용하였으며, 비교 실험을 통해 제안한 기법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
보안 이벤트 시각화 기법은 기존의 시각화 기술을 네트워크 보안 분야에 적용한 형태로써 네트워크 보안과 관련있는 이벤트를 사용하여 네트워크의 트래픽 흐름과 보안 상황을 쉽고 빠르게 분석 및 탐지하는 기술이다. 특히 종단간의 연결 이벤트인 세션을 시각화하여 네트워크 이상 상황을 탐지하는 기술은 상대적으로 패킷 감시 기법에서 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있고 알려지지 않은 공격 패턴들은 쉽게 탐지할 수 있어서 좋은 해결책이 되고 있다. 하지만, 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격이 종단간의 유사한 연결 패턴을 가질 경우 세션 기반의 시각화 기법들은 공격 상황과 정상 상황을 구분하는 기능이 매우 취약하다. 따라서 본 논문에서는 세션 기반 시각화 기법에서 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격 상황을 상세하게 구분할 수 있는 IP 주소 분할 표시 분석 방법 및 포트 특성 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 세션 기반의 공격 시각화 탐지 방법은 다른 공격 탐지 방법들과는 의존성이 없기 때문에 기존의 다양한 네트워크 공격 분석 및 탐지에 활용될 수 있고, 또한 네트워크 관리자에게는 현재 네트워크에서 발생되는 보안 위협을 보다 빠르게 판단할 수 있도록 도움을 준다.
단일 공격과 달리 DDoS 공격들은 네트워크에 분산된 봇넷이 동시에 타겟 서버에 공격을 개시한다. 이 경우 타겟 서버에서는 정상적인 사용자의 편의를 고려해야 하기 때문에 DDoS로 간주되는 패킷에 대하여 접속거부 조치를 취하기 어려운 점이 있다. 이를 고려하여 본 논문에서는 사용자 네트워크단위로 DDoS 공격을 탐지하고 네트워크 관리자가 조치를 취할 수 있도록 하여 전체적으로 봇넷의 규모를 줄여서 타겟 서버의 부담을 줄일 수 있는 DDoS 봇넷 탐지 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서 제안한 DDoS 봇넷 탐지 시스템은 공격 트래픽의 시간 단위 흐름을 분석하고 수집한 이상상태에 대한 데이터베이스를 바탕으로 공격을 탐지 하도록 프로그램을 구현하였다. 그리고 패킷들의 평균개수와 표준편차를 이용하여 현재 트래픽의 임계치(Threshold)를 계산하고 이 임계치를 이용하여 DDoS 공격 여부를 판단하였다. 공격의 대상이 되는 서버를 중심으로 이루어졌던 봇넷 탐지 단위를 DDoS 봇에 감지된 공격 모듈이 속한 네트워크 단위 탐지로 전환함으로써 DDoS 공격에 대한 적극적인 방어의 개념을 고려해 볼 수 있었다. 따라서 DDoS와 DoS 공격의 차이점이라 할 수 있는 대규모 트래픽 흐름을 사전에 네트워크 관리자가 차단함으로써 봇넷의 규모를 축소시킬 수 있다. 또한, 라우터 장비 이하의 네트워크 통신에서 트래픽 공격을 사전에 차단할 수 있다면 타겟 서버의 부담뿐만 아니라 WAN 통신에서 라우터의 네트워크 부하를 상당부분 감소시킬 수 있는 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
최근 정보통신 기술의 발전으로 국가 주요 핵심 기반시설(Critical National Infrastructure)의 제어시스템에 대한 개방형 프로토콜 적용 및 외부 시스템과의 연계 등이 점차 증가되고 있다. 이러한 추세는 국가 핵심 기반시설이 사이버 침해 및 공격에 따른 위협에 노출됨은 물론 사이버 테러 및 해킹, 바이러스 등에 의해 원격 조작 및 통제되는 경우 심각한 위험에 빠질 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 최근 IT분야의 화두로 떠오르고 있는 가상화(Virtualization)기술을 적용하여 기존 허니넷 시스템의 장점을 유지하면서 허니넷 시스템의 자원문제, 구축 및 운영관리 문제를 줄일 수 있는 가상 허니넷 모델을 제시하였다. 또한 공격의도 확인기반의 데이터 분석 및 수집기법, 포커스 지향(Focus-Oriented) 분석기법을 제시하여 운영비용을 최소화할 수 있는 가상 허니넷 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 기반으로 서비스 공격의도 확인 기반의 호스트 및 데이터 수집 기법, 네트워크 공격패턴 시각화 기법 등을 적용한 가상 허니넷 기반의 신종공격 탐지시스템인 Cybertrap을 설계하고 구현하였다. 또한, 제안된 시스템의 시험을 위한 테스트베드를 구축하였고, 일련의 실험을 통해 시스템의 기능 및 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 자동차의 내부 통신망(CAN)에 대한 보안 매커니즘이 매우 미비하여 외부로부터 위협 가능성이 높은 점을 검증하기 위한 방법으로 시중에서 쉽게 구입할 수 있는 자동차의 ECU(Electric Control Unit)을 이용하여 테스트 환경을 구축하여 CAN 메시지를 획득한 다음 자동차의 실제 ECU에 적용시켜 공격을 시도하는 방법을 제안한다. 최근 연구들 중에서는 자동차에서 누구나 쉽게 평문 상태의 CAN 메시지를 볼 수 있어 외부로부터 공격에 취약한 것을 보이기 위하여 실제 자동차에서 데이터를 분석한 내용을 가지고 공격을 성공시켰으나 차를 구입하여 고정시킨 상태에서 CAN 메시지를 추출하고, 이를 분석하여 공격을 시도함으로 공간적, 금전적, 시간적 비용을 발생시키는 단점을 가진다. 본 논문에서는 자동차의 외부 위협 가능성을 검증하기 위한 실험을 수행하기 위해 자동차의 ECU를 통해 찾아낸 CAN 메시지를 실제 자동차에 적용하되 무선 네트워크 환경을 갖추어 실험한 결과 제안한 방법을 통해 자동차에 공격이 가능함을 확인한다. 그 결과 기존 연구에서 발생하는 비용을 줄임과 동시에 자동차의 정보가 전혀 없는 상태에서 자동차 ECU의 공격 가능성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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