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SUMMARY
목차
Contents 14
제1장 서론 20
1. DDoS(Distributed Denial of Service) 개요 20
2. DDoS 피해사례 20
3. DDoS 공격 최신동향 22
4. DDoS 방어의 필요성 26
5. Application-level DDoS defense의 필요성 26
제2장 Application-level DDoS 공격 및 방어 28
제1절 Application-level DDoS 공격 방법들 28
제2절 Application-level DDoS 방어 (기존의 방식들) 31
1. A Client-Transparent Approach[MUD08] 31
2. Metric Monitoring Approach[DBGUI] 38
제3장 제안하는 Application-level DDoS 방어시스템 39
제1절 Application-level DDoS 방어시스템 Architecture 39
1. 전체 시스템에 대한 Block Diagram 39
2. 전체 시스템 동작을 설명하는 Flow Chart 및 설명 41
제2절 Application-level DDoS 방어 Algorithm-Anomaly Detection Algorithm 46
1. Fixed Threshold Algorithm 46
2. Adaptive Threshold Algorithm[VAS04] 48
3. CUSUM(Cumulative Sum)-1 Algorithm[PENG04] 51
4. CUSUM-2 Algorithm[VAS04] 53
5. 특정 Page 요청 간 시간 Interval 탐지 Algorithm 55
6. URL 접속 signature 기반 탐지 Algorithm 59
7. Periodicity-based Detection Mechanism 71
8. IP history 기반 DDoS 방어 메커니즘[JIN09] 76
제4장 성능평가 81
제1절 Puzzle 기반 인증 Mechanism 81
1. 구현 및 환경 81
2. 성능평가 결과 84
제2절 IP history 기반 DDoS 방어 Algorithm 95
1. 구현 및 환경 95
2. 성능평가 결과 97
제3절 URL 접속 Signature 기반 탐지 101
1. 구현 및 환경 101
2. 성능평가 결과 104
제5장 결론 113
참고문헌 114
판권기 116
표 3-1. URL 접속 정상 Client 와 Bot의 예 60
표 3-2. White list 방식과 Black list 방식 비교 71
표 4-1. Puzzle 기반 인증 Mechanism 성능평가 시나리오 89
표 4-2. 고부하 환경에서 Puzzle 기반 인증 Mechanism 평가 시나리오 94
표 4-3. URL 접속 signature 기반 탐지 Algorithm 평가 시나리오 106
표 4-4. Netbot Attacker로 공격시 시나리오 108
표 4-5. Black Energy로 공격시 시나리오 108
그림 1-1. DDoS 공격에 의한 피해사례동향 21
그림 2-1. 웹 서비스 특징을 고려한 DDoS 공격탐지 및 대응 아키텍처 31
그림 2-2. Port Hiding 알고리즘 디자인 34
그림 2-3. Port-hiding control flow 35
그림 2-4. Congestion Control 아키텍처 36
그림 2-5. Congestion control: control flow 37
그림 3-1. 전체 시스템에 대한 Block Diagram 39
그림 3-2. 전체 알고리즘 Flow Chart 41
그림 3-3. 서버와 Client 사이의 인증 과정 45
그림 3-4. Fixed Threshold Algorithm 적용 47
그림 3-5. Adaptive Threshold Algorithm 적용 49
그림 3-6. HTTP Request 양 변화 51
그림 3-7. 시간에 따른 Zn의 변화 (Zn＝Xn-β) 52
그림 3-8. Negative 값을 0으로 처리한 후 살펴본 Request 누적 양의 변화 52
그림 3-9. 시간에 따른 http request rate의 변화 54
그림 3-10. Client가 웹 서버에 접속시 http request 패턴 56
그림 3-11. inter-arrival time과 Traffic rate 사이의 관계 56
그림 3-12. inter-arrival time과 Traffic rate 사이의 관계 57
그림 3-13. 각 사용자(User)별 URL 접속 count 58
그림 3-14. 다섯 가지 USER의 행위에 대한 histogram 61
그림 3-15. User 접속행위의 N 차원 공간에서의 분포 62
그림 3-16. 시간에 따른 각 URL별 접속 횟수 변화 63
그림 3-17. 시간간격에 따른 URL 접속 signature 관리 64
그림 3-18. 연결 상태 관리 테이블 T 65
그림 3-19. Bloom filter를 이용한 white list 관리 68
그림 3-20. Potential Attacker List 69
그림 3-21. Black list 70
그림 3-22. 정상적인 Human Client 에 의해 발생한 Request packet들 간의 inter-arrival time 분포 73
그림 3-23. Bot Client HTTP Request inter-arrival time의 분포 74
그림 3-24. Existing Client & new Client request distribution 75
그림 3-25. 연결 상태 관리 테이블 T₁ 77
그림 3-26. source IP 추적을 위한 블룸필터 B₁ 78
그림 3-27. IP prefix별 신용도 관리표 Tc(이미지참조) 79
그림 4-1. 서버가 Client에 Puzzle 생성 및 전송 82
그림 4-2. Client가 서버로부터 Puzzle을 받고 Solution을 찾는 과정 83
그림 4-3. 서버가 Client가 전송한 Solution의 정확성 Check 84
그림 4-4. 서버가 Client에게 Puzzle 전송 85
그림 4-5. Client가 Solution이 담긴 Cookie를 서버에 전송 85
그림 4-6. 서버가 Client에게 refresh 요청 86
그림 4-7. 정확한 Solution을 전송하였을 경우 87
그림 4-8. 정확하지 않은 Solution을 전송하였을 경우 87
그림 4-9. Client Puzzle 푸는 시간 측정(높은 사양, IE7) 90
그림 4-10. Client Puzzle 푸는 시간 측정(낮은 사양, IE7) 91
그림 4-11. Client Puzzle 푸는 시간 측정(높은 사양, FireFox 3.5.2) 92
그림 4-12. Client Puzzle 푸는 시간 측정(낮은 사양, FireFox 3.5.2) 93
그림 4-13. 고부하 환경에서 Puzzle 기반 인증 Mechanism 평가 94
그림 4-14. IP history 기반 DDoS 방어 Algorithm 평가 네트워크 토폴로지 95
그림 4-15. OPNET 네트워크 모델 수준에서의 네트워크 구조 96
그림 4-16. 제안된 방어 시스템 작동시 정상적인 flow에 대한 Throughput의 보호 98
그림 4-17. 제안된 방어 시스템과 Peng Tao의 방어 시스템의 성능 비교 98
그림 4-18. 제안된 방어 시스템과 Peng Tao의 방어 시스템의 메모리 사용률 비교 100
그림 4-19. Winpcap 라이브러리와 Include 파일 추가 102
그림 4-20. URL 접속 signature 기반 탐지 프로그램의 GUI 103
그림 4-21. URL 접속 signature 기반 탐지 성능 평가 네트워크 토폴로지 104
그림 4-22. false positive & false negative 측정(Netbot Attacker, BlackEnergy) 107
그림 4-23. 좀비 PC 대수에 따른 서버 CPU 이용률의 변화(NetBot Attacker) 109
그림 4-24. 좀비 PC 대수에 따른 서버 네트워크 이용률의 변화(NetBot Attacker) 110
그림 4-25. 방어 시스템을 설치하지 않은 경우 좀비 PC 대수에 따른 서버 Life time 변화(Netbot Attacker) 110
그림 4-26. 좀비 PC 대수에 따른 서버 CPU 이용률의 변화(Black Energy) 111
그림 4-27. 좀비 PC 대수에 따른 서버 네트워크 이용률의 변화(Black Energy) 111
그림 4-28. 방어 시스템을 설치하지 않은 경우 좀비 PC 대수에 따른 서버 Life time 변화(Black Energy) 112
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