$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

통합 이벤트 로그 기반 웹 공격 탐지 시스템 설계 및 구현
Design and Implementation of Web Attack Detection System Based on Integrated Web Audit Data 원문보기

인터넷정보학회논문지 = Journal of Korean Society for Internet Information, v.11 no.6, 2010년, pp.73 - 86  

이형우 (한신대학교 컴퓨터공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

최근 웹 공격 기술의 발달로 인하여 기존 웹 로그 분석에 통한 공격 탐지 기술뿐만 아니라 웹 방화벽 로그, 웹 IDS 및 시스템 이벤트 로그 등과 같이 다수의 웹 관련 감사 자료를 이용하여 웹 시스템에 대한 공격 이벤트를 분석하고 비정상 행위를 탐지할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 웹 서버에서 생성되는 IIS 웹 로그 정보와 웹 방화벽 및 웹 IDS 시스템에서 생성되는 이벤트 로그 정보 등을 이용하여 일차적으로 통합 로그를 생성하고 이를 이용하여 웹 공격을 탐지할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 다중 웹 세션에 대한 분석 과정을 수행하고 웹 시스템 공격과 관련된 연관성을 분석하여 대용량의 웹 로그 및 웹 IDS/방화벽 정보를 대상으로 효율적 공격 탐지 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 제시한 시스템을 사용할 경우 능동적이고 효율적인 웹 로그 공격 이벤트 분석 및 웹 공격을 탐지할 수 있는 장점이 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In proportion to the rapid increase in the number of Web users, web attack techniques are also getting more sophisticated. Therefore, we need not only to detect Web attack based on the log analysis but also to extract web attack events from audit information such as Web firewall, Web IDS and system ...

주제어

#Integrated Event Log   #Web Attack Detection   #Internet Security  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 다중 세션 정보를 이용하여 각 세션 간 연관성을 분석하고 웹 공격 이벤트를 추출할 수 있는 기술을 연구하였다. 현재 통합 로그 정보에는 시간 정보, 근원지 IP, 근원지 접속환경 등에 대한 정보와 목적지 IP 및 URI 정보 등이 기록되어 있다.
  • 본 연구에서 제안한 모델은 다중 웹 세션 및 로그 상관분석 기법과, 다중 웹 세션 분석을 통한 공격 탐지 알고리즘을 개발하였다. 다중 웹 세션 분석과 로그의 상관분석 기법을 설계/구현하여 최신 웹 공격에 대한 신속한 웹 공격 이벤트 추출 기술을 개발하고자 하였다. 제안 모델은 일반적인 네트워크 트래픽 환경에서 각각의 웹 서버와 웹 방화벽 및 IDS 시스템에 생성되는 로그를 주기적으로 수집하였으며, 이와 동시에 웹 공격과 관련 되는 로그 정보를 생성/포함시키기 위해서 웹 서버에 대한 DoS 공격, 파라메터/SQL 주입 공격을 시도하였다.
  • 따라서 본 연구에서는 [그림 15]와 같이 웹 공격 중에서 웹 서버에 대한 공격 기법을 대상으로 이에 대해 연관성을 분석하고 공격 이벤트를 추출하는 기법을 제시하고자 하였다. 특히 SQL 삽입, 파라메터 삽입 및 서버에 대한 DoS 공격에 대해 웹 로그 정보, 방화벽 및 IDS 로그 정보를 분석하고 공격 이벤트를 추출하는 기법을 제시하였다.
  • 또한 대량의 웹 로그 등과 같은 감사 정보 등에 대한 활용 및 단위 네트워크에서 동시에 구동되는 IDS, 방화벽 등에서 생성되는 Alert 정보 등과의 연관성 분석이 이루어지지 않아 보다 효율적인 공격 이벤트 추출이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 웹 공격 기술의 발달로 인하여 기존 웹 로그 분석에 통한 공격 탐지 기술뿐만 아니라 웹 방화벽, 웹 IDS, 시스템 로그 등과 같은 감사 자료에 기반한 웹 공격 이벤트 추출 기술과 로그 연관성 분석을 통한 웹 비정상 행위 탐지 기술이 필요할 것으로 판단되어 이에 대한 연구를 수행하고자 한다.
  • 웹의 발달에 따라 사용자가 급증하면서 다양한 형태의 웹 서비스 공격이 증가 하고 있지만, 기존의 시스템들은 이를 효율적으로 대응하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기존의 문제를 해결하기 위해 종합적으로 웹 공격에 대응하기 위해 다중 웹 세션에 대한 분석 과정을 수행하고 세션과 연관성 분석 기법을 제시하였다.
  • 현재 통합 로그 정보에는 시간 정보, 근원지 IP, 근원지 접속환경 등에 대한 정보와 목적지 IP 및 URI 정보 등이 기록되어 있다. 따라서 세션 정보를 토대로 연관성을 분석하는 과정에서 우선 크게 두 가지 형태의 공격 탐지를 목적으로 분석하였다.
  • 본 연구에서는 [그림 8]과 같이 각기 다른 형태의 웹 로그, IDS 및 방화벽 로그를 처리하기 위하여 사용자가 로그의 형식을 지정하고, 로그 모듈은 지정된 형식에 따라 로그를 불러옴과 동시에 처리하며, 처리된 정보를 이용하여 통합 로그의 각 필드들에 정보를 저장하고, 필드들의 연관성을 이용하여 로그를 통합하는 방법을 제안하였다.
  • 본 연구에서는 다중 웹 세션에 대한 분석 과정을 수행하고 세션과 웹 공격과 관련되어 생성된 여러 가지 형태의 로그에 대해 연관성을 분석하는 기법을 제시하였다. 이를 통해 대용량 웹 정보에 대한 공격 탐지 성능을 향상시키고 신속한 웹 공격 이벤트 추출 기능을 제공할 수 있었다.
  • 본 연구에서는 형식이 다른 여러 로그들에서 정보를 추출하기에 웹 공격 이벤트 추출을 위해 필요한 정보들로 이루어진 통합된 로그를 제안한다. 각 로그들에서 추출된 정보들은 통합 로그에서 지정한 항목들로 저장되고 이렇게 여러 로그가 통합된 새로운 로그가 생성된다.
  • 이에 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다중 웹 세션 및 로그 상관분석 기법을 제시하고, 다중 웹 세션 분석을 통한 공격 탐지 알고리즘을 제시하였다. 또한 다중 웹 세션 분석과 로그의 상관분석 기법을 설계/구현하여 최신 웹 공격에 대한 신속한 웹 공격 이벤트 추출 기술을 제안 하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
IDS이란? IDS는 단순한 접근 제어 기능을 넘어서 침입의 패턴 데이터베이스와 Expert System을 사용해 네트워크나 시스템의 사용을 실시간 모니터링하고 침입을 탐지하는 보안 시스템이다. IDS는 허가되지 않은 사용자로부터 접속, 정보의 조작, 오용, 남용 등 컴퓨터 시스템 또는 네트워크상에서 시도됐거나 진행 중인 불법적인 예방에 실패한 경우 취할 수 있는 방법으로 의심스러운 행위를 감시하여 가능한 침입자를 조기에 발견하고 실시간 처리를 목적으로 하는 시스템이다[8].
IDS의 목적은 무엇이며, 어떤 경우에 취할 수 있는 방법인가? IDS는 단순한 접근 제어 기능을 넘어서 침입의 패턴 데이터베이스와 Expert System을 사용해 네트워크나 시스템의 사용을 실시간 모니터링하고 침입을 탐지하는 보안 시스템이다. IDS는 허가되지 않은 사용자로부터 접속, 정보의 조작, 오용, 남용 등 컴퓨터 시스템 또는 네트워크상에서 시도됐거나 진행 중인 불법적인 예방에 실패한 경우 취할 수 있는 방법으로 의심스러운 행위를 감시하여 가능한 침입자를 조기에 발견하고 실시간 처리를 목적으로 하는 시스템이다[8].
Alert Correlation 과정은 어떻게 이루어 지는가? Alert Correlation 과정은 [그림 4]와 같이 일반화할 수 있다. 그림에서와 같이 상관관계를 분석하기 위해 다양한 형태의 네트워크 장비로부터 생성되는 로그 정보 등에 대해 IDMEF(Intrusion Detection Message Exchange Format) 형태로 전송 하면 이를 수집하여 전처리 과정을 수행하게 된다. 전처리 과정에서는 Logical predicate 모듈을 수행하고 이를 기반으로 다음 단계에서는 Alarm analysis 과정을 수행하게 된다. 이 과정에서는 유사도 측정, 클러스터링 및 퓨전 기반 통합 과정을 거처 최종적으로 단일화된 형태의 Alarm 메시지를 생성하게 된다. 마지막 세 번째 단계에서는 상관관계를 분석하게 되고 이를 토대로 공격 이벤트를 추출하게 된다[13].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (13)

  1. 윤준, "최신 웹 해킹기법에 대한 분석과 대응방법", 한국정보보호진흥원, 2004. 

  2. 최성열, "웹 보안 동향 및 웹 방화벽 구축 전략", 파이오링크 기술지원센터, 2006. 

  3. William Yurcik Samuel Patton and David Dos. An achillesi hell in signature-based ids: Squealing false positives in snort. In RAID 2001, 2001. 

  4. Richard A.Kemmerer, "A Comprehensive App -roach to Intrusion Detection Alert Correlation", Computer Science Department University of California Santa Barbara, 2004. 

  5. J.S. Seo. H.S. Kim. S.H. Cho and S.D. Cha. "Web Server Attack Categorization based on Root Causes and Their Locations." Internation Conference on Information Technology, April. 2004 

  6. 한국정보보호진흥원(KISA), "네트워크 보안 기술 전망," 인터넷침해사고 대응지원센터, 2003. 

  7. http://logger.co.kr, "2N9Soft Logger 사용자 매뉴얼", Basic, Standard, Professional Service, 2002. 

  8. 박규형, 이민섭, 박종성, "IDS/Firewall/Router 로그 수집/변환/분석 기본시스템 개발", 한국정보보호진흥원, 2002. 

  9. R. Cooley, B. Mobasher, and J. Srivastava, "Data preparation for mining world wide web browsing patterns," Knowledge and Information Systems, vol. 1, no. 1, pp.5-32, 1999. 

    상세보기 crossref

  10. Tsutomu Ohkura, Yoji Kiyota, Hiroshi Naka gawa, "Browsing System for Weblog Articles based on Automated Folksonomy", 2006. 

  11. F. Masseglia, D. Tanasa, and B. Trousse, "Web Usage Mining : Sequential Pattern Extraction with a Very Low Support", INRIA Sophia Antipolis, 2004. 

  12. Jiayun Guo, Vlado Keselj, and Qigang Gao, "Integrating Web Content Clustering into Web Log Association Rule Mining", Faculty of Computer Science, Dalhousie University, 2005. 

  13. A. Valdes and K. Skinner, "Probabilistic alert correlation", RAID pages 54-68, 2001, 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로