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네트워크 포트스캔의 위험에 대한 정량화 방법
A Method for Quantifying the Risk of Network Port Scan 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.21 no.4, 2012년, pp.91 - 102  

박성철 (동국대학교 컴퓨터공학과) ,  김준태 (동국대학교 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

네트워크 포트스캔 공격은 내부 네트워크에 있는 시스템에서 열려 있는 포트를 알아내기 위한 방법이다. 기존 대부분의 침입탐지시스템(Intrusion Detection System; IDS)들은 단위 시간당 시스템 또는 네트워크에 몇 번의 패킷을 보냈는지의 횟수를 기록하여 전송한 패킷의 횟수가 임계치보다 높은 소스 인터넷 주소(source IP address)에 대해서 포트스캔 공격이 수행되었다고 간주하였다. 즉, 네트워크 포트스캔 공격을 수행한 소스 인터넷 주소에 대한 위험 정도는 IDS들이 기록한 포트스캔 공격횟수에 의존하였다. 그러나 단순히 포트스캔 공격 횟수에 기반을 둔 위험성의 측정은 느린 포트스캔 공격에 대해 거짓 부정(false negative)이 높아져 포트스캔 탐지율이 낮아진다는 문제가 있다. 본 연구에서는 네트워크 포트스캔 공격에 대해 좀 더 정확하고 포괄적인 구분을 하기 위해 4가지 형태의 정보를 요약한다. 포트스캔 공격에 대한 위험성을 집약적으로 나타내기 위하여 주성분분석(principal component analysis, PCA)에 의해 이러한 정보들을 정량화한 위험지수를 제안한다. 실험을 통해 제안한 위험지수를 이용한 탐지가 포트스캔 탐지율에 있어서 Snort보다 우수하다는 것을 보인다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Network port scan attack is the method for finding ports opening in a local network. Most existing IDSs(intrusion detection system) record the number of packets sent to a system per unit time. If port scan count from a source IP address is higher than certain threshold, it is regarded as a port scan...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
해커들이 해킹을 시도하기 위해 필요한 것은 무엇인가? 인터넷의 발달로 인해 정보 공유 및 필요한 정보 수집이 더욱 편리해지고 있으나, 그 이면에는 수많은 해커들에 의해 불법적인 정보 공유 및 정보 수집이 이루어져 인터넷을 사용하는 사용자들에게 불안감을 확산시키며 좀더 자유롭고 활발한 인터넷상의 활동을 저해하고 있다 (Lazarevic, 2005). 해커들이 해킹을 시도하기 위해서는 공격 대상에 해당하는 시스템이나 네트워크에 대한 정보를 수집하는 포트스캔 단계가 필수적이다. 포트스캔은 침입 대상이 되는 시스템에 어떤 포트가 열려있는 지를 찾는 것을 말하며 그 포트스캔이 네트워크나 시스템에 직접 적인 큰 피해를 주지는 않지만 침입 대상 시스템에 있는 취약한 포트에 대한 정보를 수집하는 첫 번째 단계에 해당한다.
포트스캔이란 무엇인가? 해커들이 해킹을 시도하기 위해서는 공격 대상에 해당하는 시스템이나 네트워크에 대한 정보를 수집하는 포트스캔 단계가 필수적이다. 포트스캔은 침입 대상이 되는 시스템에 어떤 포트가 열려있는 지를 찾는 것을 말하며 그 포트스캔이 네트워크나 시스템에 직접 적인 큰 피해를 주지는 않지만 침입 대상 시스템에 있는 취약한 포트에 대한 정보를 수집하는 첫 번째 단계에 해당한다. 공격자는 포트스캔을 통해 실질적인 공격을 위해 침입 대상 시스템의 취약점을 분석하여 가장 취약하거나 공격이 용이한 포트를 선택하게 된다(Fyodor, 1997).
포트스캔 단계에서 해커들은 어떤 행동을 하는가? 포트스캔은 침입 대상이 되는 시스템에 어떤 포트가 열려있는 지를 찾는 것을 말하며 그 포트스캔이 네트워크나 시스템에 직접 적인 큰 피해를 주지는 않지만 침입 대상 시스템에 있는 취약한 포트에 대한 정보를 수집하는 첫 번째 단계에 해당한다. 공격자는 포트스캔을 통해 실질적인 공격을 위해 침입 대상 시스템의 취약점을 분석하여 가장 취약하거나 공격이 용이한 포트를 선택하게 된다(Fyodor, 1997).
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참고문헌 (17)

  1. W. El-Hajj, F. Aloul, Z. Trabelsi, N. Zaki, "On Detecting Port Scanning using Fuzzy Based Intrusion Detection System", Coll. of Inf. Technol., UAE Univ., Al-Ain, 2008. 

  2. Fyodor, The Art of Port Scaning, Phrack Magazine, Vol. 7, Issue 52, 1997. 

  3. IANA, http://www.iana.org/assignments/port-numbers, 2010 

  4. H. Kikuchi, T. Kobori, "Orthogonal Expansion of Portscanning Packets", Intl. Conf. on Network-Based Information Systems, 2009. 

  5. S. K. Kim, S. H. Lee and S. W. Seo, "An Automatic Portscan Detection System with Adaptive Threshold Setting", Journal of Communications and Networks, Vol. 12, No. 1, Feb. 2010. 

  6. J. Jung, V. Paxson, A. W. Berger, H. Balakrishnan, "Fast Portscan Detection Using Sequential Hypothesis Testing", Proc. of the 2004 IEEE Symposium on Security and Privacy, 2004. 

  7. A. Lazarevic, V. Kummar, J. Srivastava, Managing Cyber Threats : Issues, Approaches and challenges, Springer, 2005 

  8. C. Leckie, R. Kotagiri, "A probabilistic approach to detecting network scans", Proc. of the Eighth IEEE Network Operations and Management Symposium (NOMS 2002), Florence, Italy, 2002. 

  9. C. B. Lee, C. Roedel, E. Silenok, "Detection and Characterization of Port Scan Attacks", http://cseweb.ucsd.edu/users/ clbailey/PortScans.pdf, Univeristy of California, Department of Computer Science & Engineering, San Diego, 2003. 

  10. G. Lyon, The Art of Port Scaning, Phrack Magazine, Vol. 7, Issue 52, 1997. 

  11. J. Mai, A. Sridharan, C. N. Chuah, H. Zang, T. Ye, "Impact of packet sampling on portscan detection", IEEE Journal on Selected Areas in Communication, vol. 24, no. 12, 2006. 

  12. S. Northcutt, J. Novak, Network intrusion detection an analyst's handbook, 2nd Edition, New Riders, 2002. 

  13. V. Paxson, "Bro: A System for Detecting Network Intruders in Real-Time", Proc. of the 7th USENIX Security Symposium, San Antonio, TX, pp. 2435-2463, 1999. 

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  15. Snort, Intrusion Detection System, http://www.snort.org, 2010. 

  16. S. Staniford, S. Cheung, R. Crawford, M. Dilger, J. Frank, J. Hoagl, K. Levitt, C. Wee, R. Yip, and D. Zerkle, "GrIDS - a graph based intrusion detection system for large networks", Proc. of the 19th National Information Systems Security Conference (NISS '96), 1996. 

  17. S. Staniford, J. A. Hoagland, J. M. Mcalerney, "Practical automated detection of stealthy portscans", Journal of Computer Security, 2002. 

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