KCI등재
SVM을 이용한 SNMP MIB에서의 트래픽 폭주 공격 탐지 = Traffic Flooding Attack Detection on SNMP MIB Using SVM
저자
유재학 (고려대학교) ; 박준상 (고려대학교) ; 이한성 (한국전자통신연구원) ; 김명섭 (고려대학교) ; 박대희 (고려대학교) ; Yu, Jae-Hak ; Park, Jun-Sang ; Lee, Han-Sung ; Kim, Myung-Sup ; Park, Dai-Hee
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2008
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
351-358(8쪽)
KCI 피인용횟수
1
제공처
DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 프로세서 처리능력, 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 트래픽 폭주 공격의 탐지는 안정적인 서비스의 제공 및 시스템의 운영에 필수요건이다. 전통적인 패킷 수집을 통한 DoS/DDoS의 탐지방법은 공격에 대한 상세한 분석은 가능하나 설치의 확장성 부족, 고가의 고성능 분석시스템의 요구, 신속한 탐지를 보장하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 MIB 정보 갱신 시점 단위로 수집된 SNMP MIB 객체 정보를 바탕으로 Support Vector Data Description(SVDD)을 이용하여 보다 빠르고 정확한 침입탐지와 쉬운 확장성, 저비용탐지 및 정확한 공격유형별 분류를 가능케 하는 새로운 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험을 통하여 만족스러운 침입 탐지율과 안전한 False Negative Rate(FNR), 공격유형별 분류율 수치 등을 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.
더보기Recently, as network flooding attacks such as DoS/DDoS and Internet Worm have posed devastating threats to network services, rapid detection and proper response mechanisms are the major concern for secure and reliable network services. However, most of the current Intrusion Detection Systems(IDSs) focus on detail analysis of packet data, which results in late detection and a high system burden to cope with high-speed network environment. In this paper we propose a lightweight and fast detection mechanism for traffic flooding attacks. Firstly, we use SNMP MIB statistical data gathered from SNMP agents, instead of raw packet data from network links. Secondly, we use a machine learning approach based on a Support Vector Machine(SVM) for attack classification. Using MIB and SVM, we achieved fast detection with high accuracy, the minimization of the system burden, and extendibility for system deployment. The proposed mechanism is constructed in a hierarchical structure, which first distinguishes attack traffic from normal traffic and then determines the type of attacks in detail. Using MIB data sets collected from real experiments involving a DDoS attack, we validate the possibility of our approaches. It is shown that network attacks are detected with high efficiency, and classified with low false alarms.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2012-10-01 | 평가 | 학술지 통합(등재유지) | |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정(등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS(등재후보1차) | KCI후보 |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정(신규평가) | KCI후보 |
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