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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 기본적인 패킷 샘플링 기법들을 사 용해 DDoS가 발생한 트래픽의 특성을 트래픽 비율 분석법을 사용하여 분석한다. 또한 패킷 샘플링 기법과 트래픽 비율 분석법 등이 DDoS 탐지 기법과 결합했을 때 이들이 탐지 결과에 미치는 영향을 분석하고 각 샘플링 기법의 성능 상의 특징들을 논의하고자 한다.
- 본 논문에서는DDoS 공격시의 패킷들을 여러 샘플링 기법 에 적용해서 샘플링하고, 샘플링된 패킷들의 특성을 다시 트래픽 비율 분석법을 통해 분석함으로써, 여러 샘플링 기법들이 DDoS 탐지에 어떠한 영향을 미치는지 비교 분석하고자 한다. 따라서 본 장에서는 기존 트래픽 비율 분석법을 활용한 DDoS 공격 탐지에 패킷 샘플링 기법을 적용하는 방안에 대해 논의하고자 한다.
- TRA 룰은[표 2]와 같이 정의 되었고, 이 중 두 번째 탐지 룰이 가장 높은 탐지 확률 을 보였다[1J. 따라서 샘플링을 통한 DDoS의 탐지에 대한 본 논문의 실험에서는 실험의 효율성을 위해 DDoS 탐지 율이 가장 높은 두 번째 룰을 적용하기로 하였다. 이 룰은 전체 트래픽 비율 중 SYN 플래그의 비율이 0.
- 0025%의 샘플링 비율로 패킷을 샘플링하면 된다. 따라서 이론적으로 샘플링 트래픽의 오차범위를 줄이기 위해선 샘플링 비율을 높이거나 오랜 시간 동안 샘플 패킷 데이터를 얻는 것이다.
- 따라서 본 논문에서는 기본적인 패킷 샘플링 기법들을 사 용해 DDoS가 발생한 트래픽의 특성을 트래픽 비율 분석법을 사용하여 분석한다. 또한 패킷 샘플링 기법과 트래픽 비율 분석법 등이 DDoS 탐지 기법과 결합했을 때 이들이 탐지 결과에 미치는 영향을 분석하고 각 샘플링 기법의 성능 상의 특징들을 논의하고자 한다.
- 본 논문에서는 이러한 패킷 샘플링 기법을 DDoS 탐지 기 법에 적용하여 그 효과를 분석해 보고자 한다. 이를 위해 세 가지 샘플링 방법인 단순 무작위 표본 샘플링(simple random sampling), 패킷 기반 체계적 샘플링 기법(packet-based sys tematic sampling), 패킷 기반 층화 무작위 샘플링 기법(packet based stratified random sampling) 등을 DDoS 탐지기법 중 의 하나인 트래픽 비율 분석법에 적용한 후, 원본 트래픽과 샘플된 트래픽의 특성을 비교 분석함으로써 샘플링 기법들의 성능을 분석하고자 한다.
- 본 논문에서는 패킷 샘플링 기법을 트래픽 비율 분석을 채택한 DDoS 공격 탐지 기술에 적용하여 트래픽의 특성 변화와 탐지 성능의 차이를 분석해 보았다. 결론적으로 연구에 사용한 트래픽 비율 분석법은 샘플링 기법을 적용시켰을 때 1/100의 샘플링 비율 이상일 경우 원본 데이터와 DDoS 탐지의 성능차이가 1〜2% 이내였고, 1/1000의 샘플링 비율의 경우에도 효용성을 충분히 입증하고 있다.
- 본 논문에서는DDoS 공격시의 패킷들을 여러 샘플링 기법 에 적용해서 샘플링하고, 샘플링된 패킷들의 특성을 다시 트래픽 비율 분석법을 통해 분석함으로써, 여러 샘플링 기법들이 DDoS 탐지에 어떠한 영향을 미치는지 비교 분석하고자 한다. 따라서 본 장에서는 기존 트래픽 비율 분석법을 활용한 DDoS 공격 탐지에 패킷 샘플링 기법을 적용하는 방안에 대해 논의하고자 한다.
- DDoS 탐지 성능이라 함은 DDoS 발생시 이를 얼마나 정확한 시간에 올바르게 알려주는가를 의미한다. 실험 결과를 통해 각 패킷 샘플링 기법들이 트래픽 비율 분석을 채택한 DDoS 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는지를 확인할 수 있다.
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