각각의 AS 레벨에서 정확한 연결구조를 얻기 위해 들이는 노력에도 불구하고 이들 AS 레벨 인터넷 토폴로지를 이용한 응용 연구들이 매우 드물다. 본 논문에서는 UCLA IRL 연구실이 제공하는 데이터를 이용해 AS 노드의 하위 스트림 AS 분포의 power-laws 특정과 인터넷 라우팅 패스 구조에 가장 중요한 역할을 하는 AS 링크 분포를 살펴 보았다. 또한, 한국과 미국 사이트를 중심으로 (발신지-목적지) 라우팅 흡수 분포를 조사하고 이들 분포와 BGP 밸리-프리 라우팅 정책 특정을 이용하여 분산서비스거부(DDoS) 공격 시 예상되는 인터넷 트래픽 임의성(randomness)을 근거로 DDoS 공격 징후를 인터넷 AS 레벨에서 발견하는 방법을 제시하였다.
스마트 캠퍼스의 플랫폼으로 사물 인터넷에 대한 아이디어가 점점 대중화되고 있다. 인터넷에 연결하기 위해 통신 네트워크, 센서 노드 및 게이트웨이로 구성된 인프라가 필요하며 각 센서 노드는 환경에서 데이터를 수집할 수 있다. 본 논문은 스마트 캠퍼스 모니터링을 적용하기 위해 인터넷에 구성한 무선 센서 네트워크를 설명한다. 무선 센서 네트워크 모니터링은 저전력 구현 및 통합 시스템을 사용하는 완벽한 솔루션이다. 그러나 제한된 컴퓨팅 범위, 제한된 컴퓨팅 성능, 네트워크 프로토콜의 가용성 부족, 프로그래밍 보안 부족 및 기밀성, 무결성 및 가용성 분야의 보안 오류로 인해 수많은 제약이 있다. WSNM 노드를 위한 새로운 보안 기술과 기능이 개발되었다. 보안 네트워크 연구 개발 및 서비스 거부 (DOS) 및 복잡성 공격 방지를 위한 시스템을 제안하였다. 이러한 시스템이 제대로 구현되면 사전 할당을 통한 에너지 효율성 메커니즘과 안전한 루틴 알고리즘을 통해 핵심 관리 모델의 새로운 키를 제공 할 수 있다.
Abdul ghani, ansari;Irfana, Memon;Fayyaz, Ahmed;Majid Hussain, Memon;Kelash, Kanwar;fareed, Jokhio
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.185-196
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2022
The Internet of Things (IoT) has become more and more widespread in recent years, thus attackers are placing greater emphasis on IoT environments. The IoT connects a large number of smart devices via wired and wireless networks that incorporate sensors or actuators in order to produce and share meaningful information. Attackers employed IoT devices as bots to assault the target server; however, because of their resource limitations, these devices are easily infected with IoT malware. The Distributed Denial of Service (DDoS) is one of the many security problems that might arise in an IoT context. DDOS attempt involves flooding a target server with irrelevant requests in an effort to disrupt it fully or partially. This worst practice blocks the legitimate user requests from being processed. We explored an intelligent intrusion detection system (IIDS) using a particular sort of machine learning, such as Artificial Neural Networks, (ANN) in order to handle and mitigate this type of cyber-attacks. In this research paper Feed-Forward Neural Network (FNN) is tested for detecting the DDOS attacks using a modified version of the KDD Cup 99 dataset. The aim of this paper is to determine the performance of the most effective and efficient Back-propagation algorithms among several algorithms and check the potential capability of ANN- based network model as a classifier to counteract the cyber-attacks in IoT environments. We have found that except Gradient Descent with Momentum Algorithm, the success rate obtained by the other three optimized and effective Back- Propagation algorithms is above 99.00%. The experimental findings showed that the accuracy rate of the proposed method using ANN is satisfactory.
MANET(Mobile Ad-Hoc Network)은 고정된 기반이 없이 노드간의 자율적이고 독립적인 네트워크를 구성한다. 이러한 네트워크에서 경로설정은 이동성이 많은 단말들이 임시로 망을 구성하기 때문에 망 자체간 유기적으로 자주 변하며, 이로 인해 잦은 연결실패로 인한 불안전한 환경이 조성되어 경로설정을 유지하는데 많은 어려움이 있다. 이를 효과적으로 하기 위하여 ZRP(Zone Routing Protocol) 경로설정 프로토콜이 제안 되었다. 그러나 ZRP는 보안에 관한 요소를 포함하고 있지 않기 때문에, 경로설정을 할 때 DoS(Denial of Service)공격에 취약하며, 또한 키 분배에 관한 메커니즘을 가지고 있지 않기 때문에 경로가 설정되었다고 해도 실제 데이터 전송 시 제 3자에 의하여 공격당하기 쉽다. 이를 보안하기 위해서 ZRP가 경로를 설정할 때 안전하게 경로를 설정할 수 있는 S-ZRP(Secure Zone Routing Protocol) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 경로설정 패킷에 대한 무결성 보장 및 근원지 인증 메커니즘을 통해서 보다 안전하게 전송할 수 있다.
Studer, Ahren;Bai, Fan;Bellur, Bhargav;Perrig, Adrian
Journal of Communications and Networks
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제11권6호
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pp.574-588
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2009
Although much research has been conducted in the area of authentication in wireless networks, vehicular ad-hoc networks (VANETs) pose unique challenges, such as real-time constraints, processing limitations, memory constraints, frequently changing senders, requirements for interoperability with existing standards, extensibility and flexibility for future requirements, etc. No currently proposed technique addresses all of the requirements for message and entity authentication in VANETs. After analyzing the requirements for viable VANET message authentication, we propose a modified version of TESLA, TESLA++, which provides the same computationally efficient broadcast authentication as TESLA with reduced memory requirements. To address the range of needs within VANETs we propose a new hybrid authentication mechanism, VANET authentication using signatures and TESLA++ (VAST), that combines the advantages of ECDSA signatures and TESLA++. Elliptic curve digital signature algorithm (ECDSA) signatures provide fast authentication and non-repudiation, but are computationally expensive. TESLA++ prevents memory and computation-based denial of service attacks. We analyze the security of our mechanism and simulate VAST in realistic highway conditions under varying network and vehicular traffic scenarios. Simulation results show that VAST outperforms either signatures or TESLA on its own. Even under heavy loads VAST is able to authenticate 100% of the received messages within 107ms. VANETs use certificates to achieve entity authentication (i.e., validate senders). To reduce certificate bandwidth usage, we use Hu et al.'s strategy of broadcasting certificates at fixed intervals, independent of the arrival of new entities. We propose a new certificate verification strategy that prevents denial of service attacks while requiring zero additional sender overhead. Our analysis shows that these solutions introduce a small delay, but still allow drivers in a worst case scenario over 3 seconds to respond to a dangerous situation.
최근 남북관계 갈등의 골이 깊어지면서 북한의 사이버 테러(Cyber Terror) 가능성이 높게 제기되고 있다. 따라서 사이버 테러의 대표적 공격방법인 DoS(Denial of Service) 공격이 사회적으로 이슈(Issue)가 되고, 이에 따라 정보 보안에 대한 관심 또한 높아지고 있다. DoS 공격의 다양한 유형 중에서 내부적인 DoS 공격 방법에는 디스크, 메모리, 프로세스 리소스의 고갈이 있다. 리눅스(Linux) 시스템에서 내부적인 DoS 공격에 대응하는 방법으로 PAM(Pluggable Authentication Module)을 이용한 사용자의 프로세스 제한을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 PAM을 이용하여 내부적인 DoS 공격에 의한 리소스(Resource) 고갈을 예방할 수 있는 기법을 제시하였다.
최근 보안이 취약한 IoT 장치를 악용하는 분산 서비스 거부 공격의 위협이 확산됨에 따라 신속하게 공격을 탐지하고 공격자의 위치를 찾기 위해 소스측 서비스 거부 공격 탐지 연구가 활성화되고 있다. 또한, 소스측 탐지의 지역적 한계를 극복하기 위해 개별 사이트에 위치한 소스측 네트워크들의 탐지 결과를 공유하는 협력형 소스측 공격 탐지 기법도 활성화되고 있다. 이 논문에서는 통계적 가중치를 이용하는 협력형 소스측 분산 서비스 거부 공격 탐지 기법의 성능을 평가한다. 통계적 가중치는 개별 소스측 네트워크의 시간대에 해당하는 탐지율과 오탐지율을 기반으로 계산된다. 제안된 기법은 여러 지역에서 발생한 소스측 서비스 거부 공격 탐지 결과들을 수집하고 가중치를 부여하여 결과를 도출하고, 이를 통해 DDoS 공격 발생 여부를 결정한다. 실제 DNS 요청 트래픽을 기반으로 실험한 결과, 제안된 기법은 높은 공격탐지율을 유지하면서, 공격오탐율을 2% 줄일 수 있음을 확인하였다.
최근 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격이 네트워크 주요 위협요소로 부각되고 있다. 이들 공격은 주로 특정 victim에 다량의 패킷을 전송하는 특징을 가지기 때문에 발생 패킷들의 목적지 IP 주소를 모니터링하여 공격을 탐지하는 기법들이 제안되었다. 기존의 블룸 필터 탐지 기법은 구조가 간단하고 실시간 탐지가 가능한 장점을 갖지만 목적지 IP 주소의 세부 주소를 독립적으로 모니터링하므로 오탐지율이 높은 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 목적지 주소의 세부 주소 간 연관성을 정의하여 모니터링하는 확장된 블룸 필터 기반의 효율적인 목적지 주소 모니터링 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 세부 주소를 모니터링하는 테이블뿐만 아니라 세부 주소 간 연관성을 모니터링하는 추가 테이블을 유지한다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가 결과 제안한 기법은 기존의 블룸 필터 탐지 기법보다 낮은 오탐지율을 보였다. 또한 공격 탐지 정확성 향상을 위하여 다층의 모니터링 구조를 제안하였으며, 층수와 추가 테이블의 수의 변화에 따라 정확도를 높일 수 있었다.
최근의 인터넷 공격의 화두는 네트워크의 트랙픽을 이용한 분산 서비스 거부 (DDoS : Distributed Denial of Service) 공격이다. 정부 기관과 기업들은 DDoS 공격을 막기 위한 대응책으로 DDoS 방어 전문 장비인 Anti-DDoS SW를 도입하고 있다. 하지만 현재 Anti-DDoS의 객관적인 품질평가 기준이 없어 Anti-DDoS SW를 개발한 회사들이 제시하는 객관적이지 않은 정보에 의존하여 Anti-DDoS SW를 도입하고 있다. Anti-DDoS SW 시장규모가 커지면서 Anti-DDoS SW의 객관적인 품질평가가 요구 되고 있다. 본 논문에서는 DDoS 공격을 막기 위한 Anti-DDoS SW 제품 도입시 고려할 성능평가 요소에 대해 기술하였다.
현대사회에서 정보통신기술의 발달은 인류에게 많은 기회를 제공하고 있지만, 그 이면에는 사이버 공격으로 인한 막대한 손해도 발생하고 있다. 최근 한국도 사이버 공격의 대상이 되었고, 그 위협의 범위도 점차 확대되고 있다. 특히 북한은 한국을 대상으로 한 적대행위를 지속적으로 자행하고 있으며, 최근에는 국가중요시설 등의 전산망을 공격하는 사이버 공격을 감행하고 있다. 이러한 북한의 사이버 공격 유형으로는 소프트웨어(Software) 측면에서 인터넷 내부를 파괴하거나 조정하는 컴퓨터 바이러스(Virus)와 웜(Worms), 트로이 목마(Trojan Horse), 분산서비스 거부공격(Distributed Denial of Service) 등이 있다. 이를 해결하기 위해 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 첫째, 북한은 사이버 공격을 위하여 일원화된 조직체계를 갖추고 있으므로, 한국도 효과적인 대처를 위해 일원화된 대응조직체제로 전환할 필요성이 있다. 둘째, 소프트웨어 측면의 공격에 체계적으로 대응하기 위해서는 가칭 "사이버테러리즘방지법"의 제정을 적극 검토하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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