$\require{mediawiki-texvc}$

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.

[국내논문] False Alarm Rate 변화에 따른 DoS/DDoS 탐지 알고리즘의 성능 분석
Performance Analysis of DoS/DDoS Attack Detection Algorithms using Different False Alarm Rates 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.19 no.4, 2010년, pp.139 - 149  

장범수 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학과) ,  이주영 (서경대학교 전자공학과) ,  정재일 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

인터넷은 확장성과 최선형 라우팅 서비스를 목적으로 설계되었기 때문에 보안상에 취약점을 가진다. 이에 IP spoofing과 DoS/DDoS 공격을 탐지하기 위한 다양한 공격 탐지 방법들이 제안되었다. DoS/DDoS 공격은 공격이 시작되고 짧은 시간 내에 목적을 이루기 때문에 공격 탐지 알고리즘들은 빠른 시간 내에 정확한 탐지를 하는 것이 중요하다. 공격 탐지 알고리즘들은 미탐지율과 오탐지율로 이루어진 오경고율을 가지며 공격 탐지 알고리즘의 성능을 평가하는 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 공격 탐지 알고리즘의 특징을 살펴보고 그 성능을 분석하였다. 공격 탐지 알고리즘의 성능은 미탐지율과 오탐지율을 변화시켰을 시, 공격 트래픽 및 일반 트래픽에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 각각 분석하였다. 이를 통해 전송되는 공격 패킷의 수는 미탐지율에 비례하며, 전송되는 일반 패킷의 수는 일정 치 이하의 미탐지율과 오탐지율에 반비례하는 것을 확인하였다. 또 공격 탐지 알고리즘의 미탐지율 변화에 따른 오탐지율의 변화를 분석하여 미탐지율과 오탐지율의 관계를 도출하고 공격탐지 알고리즘의 한계를 분석하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해 정확한 네트워크 상태를 판단하여 공격 탐지 알고리즘의 한계를 줄이고 성능을 개선하는 방안을 제안하였고 그 결과, 공격 탐지 알고리즘의 성능이 보다 향상됨을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Internet was designed for network scalability and best-effort service which makes all hosts connected to Internet to be vulnerable against attack. Many papers have been proposed about attack detection algorithms against the attack using IP spoofing and DoS/DDoS attack. Purpose of DoS/DDoS attack is ...

Keyword

#미탐지율   #오탐지율   #오경고율   #DDoS 공격탐지  

참고문헌 (14)

  1. Tao PENG, Christopher Leckie, and Kotagiri Ramamo hanarao, "Survey of Network-Based Defense Mechanisms Countering the DoS and DDoS Problems," ACM Computing Surveys, vol. 39, no. 1, 2007. 

  2. Jelena Mirikovic, and Peter Reiher, "A Taxonomy of DDoS Attack and DDoS Defense Mechanisms," ACM SIGCOMM Computer Communications Review, vol. 34, no. 2, pp. 39-53, Apr. 2004. 

    상세보기 crossref

  3. Rocky K. C. Chang, "Defending against Flooding-Based Distributed Denial-of-Service Attacks: A Tutorial," Communications Magazine, IEEE, vol. 40, no. 10, pp. 42-51, Oct. 2002. 

    상세보기 crossref

  4. Glenn Carl, George Kesidis, Richard R. Brooks, and Suresh Rai, "Denial-of-Service Attack-Detection Techniques," IEEE Internet Computing, vol. 10, no. 1, pp. 82- 89, Jan.-Feb. 2006. 

    상세보기

  5. Amey Shevtekar, Karunakar Anantharam, and Nirwan Ansari, "Low Rate TCP Denial-of-Service Attack Detection at Edge Routers," IEEE Communications Letters, vol. 9, no. 4, pp. 363-365, Apr. 2005. 

    상세보기 crossref

  6. Wei Chen, Dit-Yan Yeung, "Defending Against TCP SYN Flooding Attacks Under Different Types IP Spoofing," Proceedings of the International Conference on Networking, International Conference on Systems and International Conference on Mobile Communications and Learning Technologies, pp. 38, 2006. 

  7. Michael Collins, Michael K. Reiter, "An Empirical Analysis of Target-Resident DoS Filters," Proceedings of IE EE Security and Privacy, pp. 103-114, May 2004. 

  8. P. Ferguson, and D. Senie, "Network Ingress Filtering: Defeating Denial of Service Attacks which employ IP Source Address Spoofing," RFC 2827, May 2000 

  9. Ghosh A, Wong L, Di Crescenzo G, and Talpade R, "In- Filter: predictive ingress filtering to detect spoofed IP traffic," Proceedings of Distributed Computing Systems Workshops, pp. 99-106, Jun. 2005. 

  10. Mirkovic J, and Prier G,Reiher P, "Attacking DDoS at the source," Proceedings of IEEE International Conference on Network Protocols, pp. 312-321, 2002. 

  11. Haggerty J, Qi Shi, and Merabti M, "Early detection and prevention of denial-of-service attacks: a novel mechanism with propagated traced-back attack blocking," IEEE Selected Areas in Communications, vol. 23, no. 10, pp. 1994-2002, Oct. 2005. 

    상세보기 crossref

  12. Tu Xu, Da Ke He, and Yu Zheng, "Detecting DDOS Attack Based on One-Way Connection Density," Proceedings of IEEE International Conference on Communication systems, pp. 1-5, Oct. 2006. 

  13. Bremler-Barr, and A,Levy, H, "Spoofing prevention method," Proceedings of IEEE INFOCOM 2005, vol. 1, pp. 536-547, Mar. 2005. 

  14. Siaterlis C, and Maglaris V, "Detecting incoming and outgoing DDoS attacks at the edge using a single set of network characteristics," Proceedings of IEEE Symposium on Computers and Communications, pp. 469-475, Jun. 2005. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

유발과제정보 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