KR100628328B1 - 적응적 침해 방지 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 네트워크로 유입되는 트래픽에 대한 정상 및 비정상 여부의 판단에 있어서 오경보(false alarm)를 감소시키고 알려지지 않은 공격에 대응할 수 있는 침해 방지 장치 및 방법에 관한 것이다. 이를 위한 장치는 네트워크 트래픽의 행동양식을 분석하여 공격탐지 임계값을 추정하는 행동양식 분석부, 추정된 공격탐지 임계값을 이용하여 상기 네트워크 트래픽의 유형을 분류하는 트래픽 판단부, 분류된 트래픽 유형을 소정의 판단규칙과 비교 분석하는 공격 판단부, 및 비교 분석된 트래픽의 이상 여부에 따라 상기 트래픽을 처리하는 적응적 침해방지부를 포함한다. 이로써, 본 발명에 따르면 네트워크로 유입되는 이상 트래픽 및 알려지지 않은 공격 트래픽에 대해서 오경보율(False Alarm Rate; 오탐지율(False Positive Rate) 및 미탐지율(False Negative Rate)의 합)을 감소시킬 수 있다.
Description
도 1은 본 발명에 따른 적응적 침해 방지 장치를 나타내는 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 적응적 침해 방지 장치를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 적응적 침해 방지 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 행위 기반의 적응적 임계값 추정을 나타내는 도면이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
1...적응적 침해 방지 장치 10...행동양식 분석부
20...트래픽 판단부 30...공격 판단부
40...적응적 침해 방지부 80...보안정책 관리부
90...위협 정보 저장부
본 발명은 네트워크에 관한 것으로, 특히 네트워크로 유입되는 트래픽에 대한 행동양식 분석을 통한 적응적 공격탐지 임계값 및 판단규칙을 사용함으로써 트래픽의 정상 및 비정상 여부의 판단에 있어서 오경보(false alarm)를 감소시키고 알려지지 않은 공격에 대응할 수 있는 적응적 침해 방지 장치 및 방법에 관한 것이다.
종래의 침입 탐지 시스템 또는 침입 방지 시스템은 시그너쳐 기반의 규칙(signature-based rules)을 사용한다. 일부의 침입 탐지 시스템은 행위기반의 공격 탐지를 수행하지만, 여전히 오경보율(FAR: false alarm rate)이 매우 높고, 수퍼 웜(Super Worms; 잘 알려진 서비스 포트를 이용한 네트워크 공격) 및 제로 데이 공격(Zero-day Attacks; 보안 패치가 발표되기 전에 발생하는 네트워크 공격)과 같은 알려지지 않은 공격에 대해서는 대응하지 못하고 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 상기와 같은 단점들을 해결하기 위하여, 행위 기반의 적응적 공격 판단 임계값을 이용하여 네트워크로 유입되는 이상 트래픽 및 알려지지 않은 공격 트래픽에 대해서 오경보율을 감소시키고 침해를 방지할 수 있는 적응적 침해 방지 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는, 상기와 같은 단점들을 해결하기 위하여, 행위 기반의 적응적 공격 판단 임계값을 이용하여 네트워크로 유입되는 이상 트래픽 및 알려지지 않은 공격 트래픽에 대해서 오경보율을 감소시키고 침해를 방지할 수 있는 적응적 침해 방지 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명은 상기한 기술적 과제를 달성하기 위하여,
네트워크 트래픽의 행동양식을 분석하여 공격탐지 임계값을 추정하는 행동양 식 분석부;
추정된 공격탐지 임계값을 이용하여 상기 네트워크 트래픽의 유형을 분류하는 트래픽 판단부;
분류된 트래픽 유형을 소정의 판단규칙과 비교 분석하는 공격 판단부; 및
비교 분석된 트래픽의 이상 여부에 따라 상기 트래픽을 처리하는 적응적 침해방지부를 포함하는 적응적 침해 방지 장치를 제공한다.
바람직하기로는, 상기 소정의 판단규칙은 그레이 리스트(Gray List), 화이트 리스트(White List), 및 블랙 리스트(Black List)를 포함하고, 상기 그레이 리스트는 이상 판단 기준을 구비하고, 상기 화이트 리스트는 보안적으로 안정적인 시스템/노드/사용자 정보를 구비하며, 상기 블랙 리스트는 보안적으로 취약한 시스템/노드/사용자 정보를 구비한다.
본 발명에 따른 적응적 침해 방지 장치는 정상 사용자의 행동양식 프로파일, 이상 트래픽에 대한 그레이 리스트, 화이트 리스트, 및 블랙 리스트를 자동 생성하고 위협정보 저장부에 저장하여 관리하는 보안정책 관리부를 더 포함하고, 상기 보안정책 관리부는 상기 그레이 리스트, 화이트 리스트, 및 블랙 리스트를 상기 공격 판단부에 제공한다.
바람직하기로는, 상기 적응적 침해 방지부는 트래픽의 이상 여부에 따라 상기 트래픽을 통과(Pass), 차단(Block), 및 제어(Control)로 대응시킬 수 있다.
본 발명은 상기한 다른 기술적 과제를 달성하기 위하여,
네트워크 트래픽의 행동양식을 분석하여 공격탐지 임계값을 추정하는 단계;
상기 추정된 공격탐지 임계값을 이용하여 상기 네트워크 트래픽의 유형을 분류하는 단계;
상기 분류된 트래픽 유형을 소정의 판단규칙과 비교 분석하는 단계; 및
비교 분석된 트래픽의 이상 여부에 따라 상기 트래픽을 통과(Pass), 차단(Block), 및 제어(Control)로 대응시키는 단계를 포함한다.
바람직하기로는, 상기 소정의 판단규칙은 그레이 리스트, 화이트 리스트, 및 블랙 리스트를 포함하고, 상기 그레이 리스트는 이상 판단 기준을 구비하고, 상기 화이트 리스트는 보안적으로 안정적인 시스템/노드/사용자 정보를 구비하며, 상기 블랙 리스트는 보안적으로 취약한 시스템/노드/사용자 정보를 구비한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기술 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 것이다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 적응적 침해 방지 장치를 나타내는 개념도이다. 본 발명에 따른 적응적 침해 방지 장치는 행위기반의 적응적 공격 분석 및 Gray-White-Black 리스트에 의한 공격 제어를 이용한다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 적응적 침해 방지 장치(1)는 적응적 침해 방지 프로세서(110) 및 보안 정책 관리부(120)를 포함한다.
적응적 침해 방지 프로세서(110)는 네트워크 트래픽을 분석하여 행동양식 프로파일을 생성하고, 적응적 임계값 적용을 위해 트래픽을 구별하며, Gray-White-Black 리스트 판단 규칙을 이용하여 다수결의 원칙을 적용하여 적응적 대응 기준을 마련하고, 트래픽에 대해 통과/차단/제어를 대응시키는 기능을 수행한다.
보안 정책 관리부(120)는 행동양식 프로파일, 그레이 리스트(Gray List; 이상 판단 기준), 화이트 리스트(White List; 보안적으로 안정적인 시스템/노드/사용자 정보), 블랙 리스트(Black List; 보안적으로 취약한 시스템/노드/사용자 정보)를 자동 생성하고 위협 정보 저장부(130)에 저장하여 관리한다.
도 2는 본 발명에 따른 적응적 침해 방지 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 적응적 침해 방지 장치(1)는 행동양식 분석부(10), 트래픽 판단부(20), 공격 판단부(30), 적응적 침해 방지부(40), 보안 정책 관리부(80), 및 위협 정보 저장부(90)를 포함한다.
행동양식 분석부(10)는 네트워크 트래픽의 행동양식을 분석하여 공격탐지 임계값을 추정한다. 트래픽 판단부(20)는 추정된 공격탐지 임계값을 이용하여 상기 네트워크 트래픽의 유형을 분류한다.
공격 판단부(30)는 분류된 트래픽 유형을 소정의 판단규칙과 비교 분석한다. 상기 소정의 판단규칙은 그레이 리스트, 화이트 리스트, 및 블랙 리스트를 포함한다. 상기 그레이 리스트는 이상 판단 기준을 구비하고, 상기 화이트 리스트는 보안적으로 안정적인 시스템/노드/사용자 정보를 구비하며, 상기 블랙 리스트는 보안적 으로 취약한 시스템/노드/사용자 정보를 구비한다.
적응적 침해 방지부(40)는 공격 판단부(30)에서 비교 분석된 트래픽의 이상 여부에 따라 상기 트래픽을 처리한다. 예를 들어, 상기 적응적 침해 방지부(40)는 트래픽의 이상 여부에 따라 상기 트래픽을 통과(Pass)(50), 차단(Block)(60), 및 제어(Control)(70)로 대응시킬 수 있다.
보안 정책 관리부(80)는 위협 정보 저장부(TGIB: Threats Global Information Base)(90)에 규칙 정보를 저장하여 관리한다. 상기 규칙 정보는 정상 사용자의 행동양식 프로파일, 이상 트래픽에 대한 그레이 리스트, 화이트 리스트, 및 블랙 리스트를 포함한다. 상기 보안 정책 관리부(80)는 상기 규칙 정보를 자동 생성하고 관리할 수 있다. 또한, 상기 보안정책 관리부(80)는 상기 규칙 정보를 상기 공격 판단부(30)에 제공하여, 상기 공격 판단부가 상기 그레이 리스트, 화이트 리스트, 및 블랙 리스트를 이용하여 트래픽 유형을 비교 분석할 수 있게 한다.
도 3은 본 발명에 따른 적응적 침해 방지 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 네트워크 트래픽의 행동양식을 분석하여 공격탐지 임계값을 추정한다(단계 S10). 상기 추정된 공격탐지 임계값을 이용하여 상기 네트워크 트래픽의 유형을 분류한다(단계 S20). 상기 분류된 트래픽 유형을 소정의 판단규칙과 비교 분석한다(단계 S30).
상기 소정의 판단규칙은 그레이 리스트, 화이트 리스트, 및 블랙 리스트를 포함하고, 상기 그레이 리스트는 이상 판단 기준을 구비하고, 상기 화이트 리스트는 보안적으로 안정적인 시스템/노드/사용자 정보를 구비하며, 상기 블랙 리스트는 보안적으로 취약한 시스템/노드/사용자 정보를 구비한다.
비교 분석된 트래픽의 이상 여부에 따라 상기 트래픽을 통과(Pass), 차단(Block), 및 제어(Control)로 대응시킨다(단계 S40).
본 발명을 이용하면, Gray-White-Black 리스트에 의한 동시 병렬 처리를 통하여 다수결의 원칙(Majority Rules)을 적용하여 통과(Pass), 차단(Block), 제어(Control using rate-limit)를 통해 침해를 방지할 수 있다. 따라서, 네트워크 공격에 대한 오경보율을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 수퍼 웜(Super Worms) 및 제로 데이 공격(Zero-day Attacks)과 같은 알려지지 않은 공격에 대해서도 적응적으로 탐지/분석/대응을 수행함으로써 침해방지 기능을 수행할 수 있다.
도 4는 행위 기반의 적응적 임계값 추정을 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 적응적 공격 판단을 위한 임계값의 조정 양상이 표시되고, 오경보(false alarm; 오탐지(false positive) 및 미탐지(false negative)의 합)이 감소되는 효과를 나타낸다. 즉, 본 발명을 이용하면 오경보율을 최소화할 수 있다.
본 발명에 따른 적응적 침해 방지 장치에서 네트워크 트래픽의 행동양식을 분석하여 공격탐지 임계값을 추정하는 데 있어서, 이진 가설 검증 원리에서 T01에 위치하는 임계값을 적응적으로 T001과 T011에 위치시킴으로써 오탐지(false positive)(여기에서는, 공격이라고 판단했는데 공격이 아닌 경우)의 확률 및 미탐지(false negative)(여기에서는, 공격이 아니라고 판단했는데 공격인 경우)의 확률을 감소시킬 수 있다.
본 발명은 유해 트래픽에 대한 행동양식 프로파일링을 통한 적응적 탐지 임 계값을 설정하여 오경보율을 최소화시키는 침해 방지 기술을 개시한다. 따라서, 정상 및 비정상 트래픽에 대한 판단 효율을 극대화할 수 있다.
본 발명에 따른 적응적 침해 방지 장치는 보안 정책 기반의 침해 방지 기술이며 적응적 탐지 임계값을 설정할 수 있도록 하기 위해서 네트워크의 사용자의 행동양식과 트래픽 특성을 분석, 탐지, 대응할 수 있는 적응적 침해 방지 기술이다. 따라서, 본 발명은 알려지지 않은 공격에 의해 네트워크로 유입되는 트래픽의 정상 여부를 확신할 수 없는 환경에서 네트워크 행동양식 분석을 통한 적응적 탐지 임계값을 설정함으로써 최적의 탐지 및 대응을 수행할 수 있다.
본 발명은 네트워크의 정상 트래픽 및 비정상 트래픽에 대한 판단 효율을 높이고, 유해 트래픽의 적응적 판단을 통해 오경보율을 최소화할 수 있다.
상기한 본 발명에 따른 적응적 침해 방지 방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 기술하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에 있어서 통상의 지식을 가진 사람이라면, 첨부된 청구범위에 정의 된 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 본 발명을 여러 가지로 변형 또는 변경하여 실시할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 앞으로의 실시예들의 변경은 본 발명의 기술을 벗어날 수 없을 것이다.
상술한 바와 같이, 본 발명을 이용하면 네트워크로 유입되는 이상 트래픽 및 알려지지 않은 공격 트래픽에 대해서 오경보율(False Alarm Rate; 오탐지율(False Positive Rate) 및 미탐지율(False Negative Rate)의 합)을 감소시킬 수 있다.
또한, 네트워크 트래픽의 정상 및 비정상 판단시 발생하는 오경보율을 상당히 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 수퍼 웜(Super Worms) 및 제로 데이 공격(Zero-day Attacks)과 같은 알려지지 않은 공격에 대해서도 적응적으로 탐지/분석/대응을 수행함으로써 침해방지 기능을 수행할 수 있다.
Claims (6)
- 네트워크 트래픽의 행동양식을 분석하여 공격탐지 임계값을 추정하는 행동양식 분석부;추정된 공격탐지 임계값을 이용하여 상기 네트워크 트래픽의 유형을 분류하는 트래픽 판단부;분류된 트래픽 유형을 소정의 판단규칙과 비교 분석하는 공격 판단부; 및비교 분석된 트래픽의 이상 여부에 따라 상기 트래픽을 처리하는 적응적 침해방지부를 포함하는 적응적 침해 방지 장치.
- 제1항에 있어서,상기 소정의 판단규칙은 그레이 리스트(Gray List), 화이트 리스트(White List), 및 블랙 리스트(Black List)를 포함하고,상기 그레이 리스트는 이상 판단 기준을 구비하고, 상기 화이트 리스트는 보안적으로 안정적인 시스템/노드/사용자 정보를 구비하며, 상기 블랙 리스트는 보안적으로 취약한 시스템/노드/사용자 정보를 구비하는 것을 특징으로 하는 적응적 침해 방지 장치.
- 제2항에 있어서,정상 사용자의 행동양식 프로파일, 이상 트래픽에 대한 그레이 리스트, 화이 트 리스트, 및 블랙 리스트를 자동 생성하고 위협정보 저장부에 저장하여 관리하는 보안정책 관리부를 더 포함하고,상기 보안정책 관리부는 상기 그레이 리스트, 화이트 리스트, 및 블랙 리스트를 상기 공격 판단부에 제공하는 것을 특징으로 하는 적응적 침해 방지 장치.
- 제1항에 있어서,상기 적응적 침해 방지부는 트래픽의 이상 여부에 따라 상기 트래픽을 통과(Pass), 차단(Block), 및 제어(Control)로 대응시키는 것을 특징으로 하는 적응적 침해 방지 장치.
- 네트워크 트래픽의 행동양식을 분석하여 공격탐지 임계값을 추정하는 단계;상기 추정된 공격탐지 임계값을 이용하여 상기 네트워크 트래픽의 유형을 분류하는 단계;상기 분류된 트래픽 유형을 소정의 판단규칙과 비교 분석하는 단계; 및비교 분석된 트래픽의 이상 여부에 따라 상기 트래픽을 통과(Pass), 차단(Block), 및 제어(Control)로 대응시키는 단계를 포함하는 적응적 침해 방지 방법.
- 제1항에 있어서,상기 소정의 판단규칙은 그레이 리스트(Gray List), 화이트 리스트(White List), 및 블랙 리스트(Black List)를 포함하고,상기 그레이 리스트는 이상 판단 기준을 구비하고, 상기 화이트 리스트는 보안적으로 안정적인 시스템/노드/사용자 정보를 구비하며, 상기 블랙 리스트는 보안적으로 취약한 시스템/노드/사용자 정보를 구비하는 것을 특징으로 하는 적응적 침해 방지 방법.
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