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문제 정의
- 본 연구에서는 이산사건 모델링 기법을 이용하여 복잡한 네트워크 구조를 계층적으로 명확하게 표현하고, 네트워크 구성원의 동적 특성을 객체지향 개념에 따라 독립적이고 재사용이 용이하게 표현하기 위한, 구조적 베이스(Structural Base)와 동적 베이스(Behavioral Base)를 이용하여 표현한다.
- 본 연구의 목표 및 범위는 첫째, 침입차단 시스템과 운영체제 보안 기능을 다양한 보안 정책을 적용할 수 있도록 모델링 흐}는 것이다. 둘째, 최근의 대표적인 공격과 추상화한 모델들로 구성된 시뮬레이션 환경을 구축하는 것이다.
제안 방법
- 실행하였다. 공격 및 정상 패킷은 각 공격에 따른 8가지씩의 패킷 유형을 균일 분포로 발생하였으며, 패킷의 발생 시간 간격은 네트워크에서의 일반적인 패킷의 흐름을 나타내는 지수 분포를 사용하였다[切. 측정 시간은 SYN flooding 공격의 경우 호스트의 연결 대기 큐를 비우는 연결 확립 타이머가 시스템별로 짧게는 17초에서 길게는 23분 동안이라는 점과, Smurf 공격의 경우 공격자가 1000개의 시스템을 가진 증폭 네트워크의 브로드캐스트 주소로 14K의 지속된 ICMP 트래픽을 보낸다고 가정할 경우 공격자가 목표 네트워크에 보내기 위해 14Mbps의 트래픽을 발생시킬 수 있다는 점을 감안하여 시뮬레이션 실행 전 각 모델에서의 파일럿수행을 통하여 얻은 적정 수준의 값인, 단위 시간 600000을 사용하였다.
- 둘째, 분석된 내용을 바탕으로 침입차단 시스템의 대표적 기능인 패킷 필터링과 프락시 그리고, 운영체제 보안 기능의 대표적인 네트워크 서비스 통제와 사용자 인증 부분을 모델링 하였다. 셋째, 최근의 두드러진 공격 형태인 서비스 거부 공격에 대해 다양한 보안 정책들을 분석 및 적용하여 시뮬레이션을 실행하였다.
- 수 있도록 모델링 흐}는 것이다. 둘째, 최근의 대표적인 공격과 추상화한 모델들로 구성된 시뮬레이션 환경을 구축하는 것이다. 셋째, 시뮬레이션을 통해 다양한 보안 정책 적용에 따른 차단 성능의 변화 분석과 보안 강도 변화에 따른 시스템의 가용성과 기밀성 사이의 상관관계를 실험하는 것이다.
- 차단효과를 여러 환경에서 관찰하였다. 또한 보안 정책 적용에 따른 차단 성능의 변화를 분석하였고, 보안 강도 변화에 따른 시스템의 가용성과 기밀성 사이의 상관관계를 관찰 및 분석하였다.
- 모델링 대상 시스템으로는 시뮬레이션 대상 네트워크 환경을 고려하여, 네트워크 보안에 있어서 가장 대표적인 침입차단 시스템과 운영체제 보안 기능으로 정하였다.
- 모델링 대상이 될 보안 시스템을 선정하기 위해서는, 네트워크의 구성요소와 공격 유형을 고려해 볼 수 있는데, 본 연구에서는 [그림 4]와 같은 네트워크 구조와 자주 발생하는 공격 유형을 사용하여 대상 네트워크 환경을 구성하였다.
- 동적 패킷 필터링은 필터링 규칙이 입력되는 패킷에 의해 동적으로 정해지고, 네트워크 계층의 헤더를 포함한 상위 모든 계층의 정보를 고려하여 필터링을 수행한다. 보안 정책에 따라 요구되는 관찰 대상 정보를 추출하여 동적 상태 테이블(Dynamic State Table)에 유지하고, 이 테이블을 근거로 연속되는 패킷들의 연관성을 고려하여 필터링을 수행한다[6, 7].
- 본 시뮬레이션은 두 가지 공격에 대하여, 세 가지 보안 시스템 모델에, 총 u개의 보안 정책을 조합한 6개의 시나리오를 구성하여 실행하였다. 공격 및 정상 패킷은 각 공격에 따른 8가지씩의 패킷 유형을 균일 분포로 발생하였으며, 패킷의 발생 시간 간격은 네트워크에서의 일반적인 패킷의 흐름을 나타내는 지수 분포를 사용하였다[切.
- 본 연구를 통하여 달성한 내용으로는, 첫째, 침입 차단 시스템과 운영체제 보안 기능을 분석하였다. 둘째, 분석된 내용을 바탕으로 침입차단 시스템의 대표적 기능인 패킷 필터링과 프락시 그리고, 운영체제 보안 기능의 대표적인 네트워크 서비스 통제와 사용자 인증 부분을 모델링 하였다.
- 본 연구의 시뮬레이션을 통하여, 특정 침입에 의한 차단효과를 여러 환경에서 관찰하였다. 또한 보안 정책 적용에 따른 차단 성능의 변화를 분석하였고, 보안 강도 변화에 따른 시스템의 가용성과 기밀성 사이의 상관관계를 관찰 및 분석하였다.
- 둘째, 최근의 대표적인 공격과 추상화한 모델들로 구성된 시뮬레이션 환경을 구축하는 것이다. 셋째, 시뮬레이션을 통해 다양한 보안 정책 적용에 따른 차단 성능의 변화 분석과 보안 강도 변화에 따른 시스템의 가용성과 기밀성 사이의 상관관계를 실험하는 것이다.
- 둘째, 분석된 내용을 바탕으로 침입차단 시스템의 대표적 기능인 패킷 필터링과 프락시 그리고, 운영체제 보안 기능의 대표적인 네트워크 서비스 통제와 사용자 인증 부분을 모델링 하였다. 셋째, 최근의 두드러진 공격 형태인 서비스 거부 공격에 대해 다양한 보안 정책들을 분석 및 적용하여 시뮬레이션을 실행하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 위 침입차단 시스템의 기능들 중 접근 통제를 하는 패킷 필터와 프락시를 모델링 대상으로 한다.
- 인증의 문제이다. 본 연구에서는 유닉스 운영체제와 윈도우 NT 운영체제의, 인증과 네트워크 서비스 통제 부분을 모델링 대상으로 한다. 유닉스에서 모델링 대상은 사용자 인증과 네트워크 접근통제이다.
- 본 연구에서는 유닉스 운영체제와 윈도우 NT 운영체제의, 인증과 네트워크 서비스 통제 부분을 모델링 대상으로 한다. 유닉스에서 모델링 대상은 사용자 인증과 네트워크 접근통제이다. 사용자 인증은 일반적인 경우와 특수한 경우로 나눌 수 있다.
이론/모형
- 각 모델에서의 시뮬레이션 측정 지표는 False Negative와 False Positive를 사용하였다. False Negative는 공격임에도 차단하지 못한 경우의 에러률이고, False Positive는 정상적인 트래픽을 공격으로 오인하여 차단한 에러률을 말한다.
- 연속적인 시간상에서 발생되는 이산사건을 처리하는 시스템을 시뮬레이션하기 위해 이론적으로 정립된 모델링 방법론인 DEVS (Discrete EVent system Specifications) 형식론[3, 4]을 참조하여, MODSIM Ⅲ 기반의 기본 모델(Basic Model) 과결합 모델(Compound Model)의 두 가지 유형으로 정의하였다. 기본 모델은 독립적인 기능을 수행하는 단위 시스템을 표현하는 모델로서, [그림 3]과 같이 구성되어있다.
성능/효과
- 값을 관찰할 수 있다. 각각의 시나리오에 대해 SYN flooding 공격과 비교하면 False Negative 값은 더 떨어졌으나, False Positive 값은 상승하였다.
- 셋째, 시스템 구성요소들을 속성과 메소드로 갖는 객체로 표현하는 객체 지향 프로그래밍 언어이다. 넷째, 시뮬레이션의 여러 형태 중 연속된 시간상에서 이산적으로 사건(시스템의 상태를 변화시키는 일)이 발생되는 시스템을 시뮬레이션 하는데 적합하다. 다섯째, 애니메이션 기능이 있어, 시뮬레이션 과정 및 결과를 움직이는 그래픽 객체들로 관찰함으로써, 모델 검증 및 시뮬레이션 확인 작업이 용이하다.
- 넷째, 시뮬레이션의 여러 형태 중 연속된 시간상에서 이산적으로 사건(시스템의 상태를 변화시키는 일)이 발생되는 시스템을 시뮬레이션 하는데 적합하다. 다섯째, 애니메이션 기능이 있어, 시뮬레이션 과정 및 결과를 움직이는 그래픽 객체들로 관찰함으로써, 모델 검증 및 시뮬레이션 확인 작업이 용이하다. 여섯째, MODSIMe Microsoft 사의 VC++를 이용하여 컴파일되는 언어로, MODSIM이외의 프로그래밍 언어 (C/C++) 코드를 추가할 수 있도록 지원한다.
- 첫째, MODSIMe 범용 시뮬레이션 언어로 대상 시스템을 특정 도메인으로 제한하지 않아 어떤 시스템도 모델링이 가능하다. 둘째, 한 가지 독립적인 일의 단위를 의미호}는 모듈 개념을 사용하여 시스템을 표현하고, 이를 프로그램에 그대로 반영하기 용이하도록 모듈화 구조를 제공한다. 셋째, 시스템 구성요소들을 속성과 메소드로 갖는 객체로 표현하는 객체 지향 프로그래밍 언어이다.
- 시나리오 1은 아무런 정책을 적용하지 않은 경우로, 모든 공격과 정상 패킷을 허용하므로 False Negative가 100%로 나왔다. 시나리오 2와 3은 정적 패킷 필터링의 정책을 적용하여, False Negative 값이 낮아졌으며, 시나리오 4에서는 정적 패킷 필터링 정책을 누적 적용하여 보안 성능을 강화하니, False Negative 값은 더 줄어들었으나, 반면 False Positive 값이 상승하였다.
- 시나리오 1은 아무런 정책을 적용하지 않은 경우로, 모든 공격과 정상 패킷을 허용하므로 False Negative가 100%로 나왔다. 시나리오 2와 3은 정적 패킷 필터링의 정책을 적용하여, False Negative 값이 낮아졌으며, 시나리오 4에서는 정적 패킷 필터링 정책을 누적 적용하여 보안 성능을 강화하니, False Negative 값은 더 줄어들었으나, 반면 False Positive 값이 상승하였다. 시스템의 기밀성을 높이니 가용성이 떨어지는 것을 확인할 수 있다.
- 시뮬레이션 모델들로 구축된 시뮬레이션 환경을 다양하게 구성하고 시뮬레이션을 반복적으로 수행함으로써, 변화하는 네트워크 상황에 알맞은 보안 환경을 효과적으로 설정할 수 있다.
- 다섯째, 애니메이션 기능이 있어, 시뮬레이션 과정 및 결과를 움직이는 그래픽 객체들로 관찰함으로써, 모델 검증 및 시뮬레이션 확인 작업이 용이하다. 여섯째, MODSIMe Microsoft 사의 VC++를 이용하여 컴파일되는 언어로, MODSIM이외의 프로그래밍 언어 (C/C++) 코드를 추가할 수 있도록 지원한다.
- 첫째, MODSIMe 범용 시뮬레이션 언어로 대상 시스템을 특정 도메인으로 제한하지 않아 어떤 시스템도 모델링이 가능하다. 둘째, 한 가지 독립적인 일의 단위를 의미호}는 모듈 개념을 사용하여 시스템을 표현하고, 이를 프로그램에 그대로 반영하기 용이하도록 모듈화 구조를 제공한다.
후속연구
- 또 향후 보안 시스템 모델링 및 네트워크 보안 시뮬레이션 연구의 기초 자료가 될 것이다. 그리고 네트워크 보안 환경을 그래픽 유저 인터페이스를 통해 편집함으로써 다양한 환경을 구성하여 시뮬레이션을 실행할 수 있는, 동적인 네트워크 보안시뮬레이터 개발■의 초석이 될 것으로 기대된다. 따라서, 앞으로의 연구 과제는 보안 시스템 모델링의 확장과 시뮬레이션에의 적용, 그리고 관리하고자 하는 네트워크 보안 환경을 동적으로 구성할 수 있는 시뮬레이터 개발 진행이 필요할 것으로 판단된다.
- 그리고 네트워크 보안 환경을 그래픽 유저 인터페이스를 통해 편집함으로써 다양한 환경을 구성하여 시뮬레이션을 실행할 수 있는, 동적인 네트워크 보안시뮬레이터 개발■의 초석이 될 것으로 기대된다. 따라서, 앞으로의 연구 과제는 보안 시스템 모델링의 확장과 시뮬레이션에의 적용, 그리고 관리하고자 하는 네트워크 보안 환경을 동적으로 구성할 수 있는 시뮬레이터 개발 진행이 필요할 것으로 판단된다.
- 점이다. 또 향후 보안 시스템 모델링 및 네트워크 보안 시뮬레이션 연구의 기초 자료가 될 것이다. 그리고 네트워크 보안 환경을 그래픽 유저 인터페이스를 통해 편집함으로써 다양한 환경을 구성하여 시뮬레이션을 실행할 수 있는, 동적인 네트워크 보안시뮬레이터 개발■의 초석이 될 것으로 기대된다.
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