• 스마트미디어저널
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• 제12권2호
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• pp.66-75
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• 2023

최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권4C호
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• pp.550-558
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• 2004

본 연구에서는 네트워크 기반 서비스 거부 공격에 대응하여 허용된 서비스 거부확률을 보장할 수 있는 적합한 네트워크 노드를 설계하기 위해, 보호 대상 시스템 상위 노드 단의 상위 준위와 하위 준위의 물리적인 전송 대역, 버퍼 용량, 네트워크 기반 서비스 거부 공격에 소모된 자원, 허웅 가능한 공격 소스 수 및 손실 확률에 대한 관계를 분석한 제한 조건을 도출하였고 이에 대한 네트워크 노드의 자원과 비용의 관계를 분석하여 보장된 가용성을 유지할 수 있는 경제적 노드의 자원 구성을 설계하였다. 따라서 본 연구 결과는 네트워크 기반 서비스 거부 공격에 대응할 수 있는 효율적인 보안 네트워크 구조 설계에 기여할 것으로 기대된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.67-74
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• 2022

One type of network security breach is the availability breach, which deprives legitimate users of their right to access services. The Denial of Service (DoS) attack is one way to have this breach, whereas using the Intrusion Detection System (IDS) is the trending way to detect a DoS attack. However, building IDS has two challenges: reducing the false alert and picking up the right dataset to train the IDS model. The survey concluded, in the end, that using a real dataset such as MAWILab or some tools like ID2T that give the researcher the ability to create a custom dataset may enhance the IDS model to handle the network threats, including DoS attacks. In addition to minimizing the rate of the false alert.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-12
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• 2005

최근 인터넷을 통한 사이버 총격의 형태가 다양해지고 복잡해지면서 네트워크 침입자를 효과적으로 탐지하고 신속하게 대응하는 것이 어려워지고 있다. 특히, UDP 계열의 DoS, DDoS 공격에서 IP 패킷 내의 근원지 주소를 다른 호스트의 IP로 위조하여 공격하거나, TCP 기반의 우회 연결 공격 등의 경우에서 침입자의 실제 위치를 추적하고 고립화시키는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 TCP 연결 공격과 같은 사이버 공격에 신속히 대응하기 위해 액티브 네트워크에 기반 한 보안 구조를 제안한다. 액티브 네트워크를 이용하여 보안 관리 프레임워크를 설계하고, TCP 기반 네트워크 침입자를 추적하고 고립화하기 위한 보안 메커니즘을 구현한다. 구현된 보안 메커니즘이 공격 시나리오에 따라 동작하는 과정을 실험 환경에서 시험하며, 실험 결과를 분석한다.

• 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).

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.614-621
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• 2022

본 논문은 CAN(Controller Area Network) 버스에서 해킹에 의한 공격을 탐지하기 위한 랜덤 포레스트 기반 칩입 감지 시스템(RIDS: Random Forest-Based Intrusion Detection)을 제안한다. RIDS는 CAN 버스에서 나타날 수 있는 전형적인 세 가지 공격, 즉 DoS(Denial of Service) 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 탐지하며, 데이터 프레임 사이의 시간 간격과 그 편차, 페이로드끼리의 해밍 거리와 그 편차의 네 가지 파라미터를 사용하여 공격을 판단한다. RIDS는 메모리 중심 방식의 아키텍쳐를 가지며 노드의 정보를 메모리에 저장하여 사용하며 트리의 개수와 깊이만 조절하면 DoS 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 모두 탐지할 수 있도록 확장이 용이한 구조로 설계되었다. 시뮬레이션 결과 RIDS는 정확도 0.9835, F1 점수 0.9545로 세 가지 공격을 효과적으로 탐지할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권5호
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• pp.1463-1478
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• 2012

Based on the theory of local-world network, the composition self-similarity (CSS) of network traffic is presented for the first time in this paper for the study of DoS detection. We propose the concept of composition distribution graph and design the relative operations. The $(R/S)^d$ algorithm is designed for calculating the Hurst parameter. Based on composition distribution graph and Kullback Leibler (KL) divergence, we propose the composition self-similarity anomaly detection (CSSD) method for the detection of DoS attacks. We evaluate the effectiveness of the proposed method. Compared to other entropy based anomaly detection methods, our method is more accurate and with higher sensitivity in the detection of DoS attacks.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권1호
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• pp.7-12
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• 2009

The advanced computer network and Internet technology enables connectivity of computers through an open network environment. Despite the growing numbers of security threats to networks, most intrusion detection identifies security attacks mainly by detecting misuse using a set of rules based on past hacking patterns. This pattern matching has a high rate of false positives and can not detect new hacking patterns, making it vulnerable to previously unidentified attack patterns and variations in attack and increasing false negatives. Intrusion detection and prevention technologies are thus required. We proposed a network based hybrid Probe Intrusion Detection model using Fuzzy cognitive maps (PIDuF) that detects intrusion by DoS (DDoS and PDoS) attack detection using packet analysis. A DoS attack typically appears as a probe and SYN flooding attack. SYN flooding using FCM model captures and analyzes packet information to detect SYN flooding attacks. Using the result of decision module analysis, which used FCM, the decision module measures the degree of danger of the DoS and trains the response module to deal with attacks. For the performance evaluation, the "IDS Evaluation Data Set" created by MIT was used. From the simulation we obtained the max-average true positive rate of 97.064% and the max-average false negative rate of 2.936%. The true positive error rate of the PIDuF is similar to that of Bernhard's true positive error rate.

• 융합보안논문지
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• 제13권1호
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• pp.19-24
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• 2013

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.51-57
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• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 피사계 심도(Depth of field, DoF) 영역을 효율적인 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 안정적으로 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.