KR100725179B1 - 목적지 네트워크 분포 엔트로피를 이용한 네트워크 트래픽어노멀리 검출 방법 - Google Patents

목적지 네트워크 분포 엔트로피를 이용한 네트워크 트래픽어노멀리 검출 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 네트워크 트래픽 어노멀리(anomaly) (이하, '어노멀리'라고 약칭함)를 검출하는 방법에 관한 것으로, IP 패킷 헤드의 목적지 네트워크별 확률분포를 기준으로 엔트로피(entropy)를 계산하여 어노멀리 검출에 이용함에 따라 기존 어노멀리 검출과 비교해 구현 및 사용의 편리성을 제공하는 이점이 있는 것으로서, 엔트로피를 이용한 네트워크 트래픽 어노멀리 검출 방법에 있어서, 외부 인터넷 망과 내부 인트라넷 망을 연결하는 보드 라우터를 통해 인트라넷 망으로 유입되는 트래픽의 엔트로피를 산출하는 엔트로피 산출단계와, 상기 산출된 트래픽의 엔트로피와 미리 저장되어 있는 평균 엔트로피를 비교하여 어노멀리를 판단하는 어노멀리 판정단정단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.
어노멀리, 네트워크 보안, 엔트로피

Description

목적지 네트워크 분포 엔트로피를 이용한 네트워크 트래픽 어노멀리 검출 방법{A METHOD FOR THE DETECTION OF NETWORK TRAFFIC ANOMALIES BY THE ENTROPY OF DESTINATION NETWORK DISTRIBUTIONS}
도 1은 본 발명에 따른 엔트로피를 이용한 어노멀리 검출이 적용된 네트워크 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 어노멀리 검출기 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 목적지 네트워크 ID 확률분포 좌표 구성도,
도 4는 본 발명에 따른 어노멀리 검출을 위한 좌표 구성도,
도 5는 본 발명에 따른 어노멀리 검출 결정 흐름도.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
101 : 인터넷 망 102 : 라우터
103 : 인트라넷 망 104 : 네트워크 ID w.x.y.z
105 : 네트워크 ID a.b.c.d 200 : 어노멀리 검출기
본 발명은 네트워크 트래픽 어노멀리(anomaly, 이하, '어노멀리'라고 약칭함)를 검출하는 방법에 관한 것으로,
보다 상세하게는 IP 패킷 헤드의 목적지 네트워크 별 확률분포를 기준으로 엔트로피(entropy)를 계산하여 어노멀리를 검출하기 위한 목적지 네트워크 분포 엔트로피를 이용한 네트워크 트래픽 어노멀리 검출 방법에 관한 것이다.
주지와 같이, 오늘날 산업, 정부, 그리고 심지어 일반 개인 생활이 인터넷에 점점 더 의존해 감에 따라 네트워크를 통한 정보 흐름에 관한 중요성이 한층 강조되고 있다. 그러나 해커들에 의한 네트워크 혹은 주요 서버 컴퓨터에 대한 침입이나 공격은 네트워크를 마비시킴으로서 전자 상거래 서비스 중단과 같은 심각한 경제적 손실뿐만 아니라 인터넷 서비스 중단에 따른 극심한 사회적 혼란을 초래하고 있다. 상기와 같은 공격으로부터 네트워크를 보호하기 위한 침입탐지시스템 기술은 대부분 잘 알려진 공격 시그너처(signature)를 기준으로 패턴 매칭에 의해 공격을 검출해 내는 방법을 사용한다.
그러나 상기와 같은 기존 방법들은 알려지지 않은 공격(일명 어노멀리(anomaly) 라고 함)으로부터 네트워크를 보호하는 것은 불가능하다는 문제점이 있다.
상기 어노멀리 검출을 위한 방법은 네트워크 기반과 호스트 기반으로 이루어진다. 초기 어노멀리 검출은 호스트 기반으로서 유닉스 서버 혹은 운영체제 서비스의 오류를 이용한 공격을 검출한다. 상기 공격은 시스템 콜의 정상적인 패턴으로부터 벗어나며, 어노멀리 검출은 이와 같은 비정상적인 시스템 콜 패턴을 확인하게 된다. 한편 네트워크 기반은 네트워크 트래픽의 정상 사용 패턴(normal usage pattern)을 인지한 후 트래픽을 모니터링하여 이들 정상 사용 패턴을 벗어나는 네트워크 트래픽을 어노멀리로 검출한다. 상기 네트워크 트래픽 어노멀리는 네 가지 카테고리, 즉 서비스거부공격(Denial of Service) 혹은 플러딩(flooding)공격과 같은 공격(attack), 하드웨어 장애, 사용자 폭주(flash crowds), 그리고 측정 실패 등으로 분류한다. 이들 네트워크 트래픽 어노멀리를 빠르고 정확하게 판단하는 것은 네트워크의 효율적인 운영에 있어서 매우 중요하다.
종래의 네트워크 트래픽 어노멀리 검출 방법은 크게 두 가지 유형으로 분류할 수 있다. 첫 번째 방법은 패킷의 헤드 정보 즉 TCP/IP 프로토콜 속성을 모니터링하여 이를 기반으로 어노멀리를 검출한다.
상기와 같은 방법은 오늘날 대부분의 공격들이 비정상적인 TCP 플래그 혹은 IP 옵션, 유효하지 않은 일련번호(sequence number), 잘못된 체크섬(checksum), 위장된 주소(spoofed address) 등을 이용하기 때문이다. 두 번째 방법은 네트워크 트래픽을 타임 시리즈로 모델링하고, 상기 모델링으로부터 정상 트래픽을 정의하기 위해 통계적 편차(statistical deviations)를 결정한 다음 이들로부터 벗어나는 트래픽을 네트워크 어노멀리로 검출하는 방법이 있다.
상기와 같은 종래 네트워크 트래픽 어노멀리 검출 방법들은 TCP/IP 프로토콜 정보를 대량으로 관리하고 처리해야 하며 타임 시리즈 모델링을 위한 많은 관련 파라미터들을 설정해야 하는 문제점이 있다.
본 발명은 이와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 제안한 것으로, 외부 인터넷 망에서 내부 인트라넷 망으로 유입되는 IP 패킷의 헤드 정보 내 목적지 IP 주소를 기준으로 확률분포를 구하고, 상기 확률분포로부터 엔트로피를 계산하여 어노멀리를 검출함으로써 기존 어노멀리 검출과 비교해 구현 및 사용의 편리성을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예는, 엔트로피를 이용한 네트워크 트래픽 어노멀리 검출 방법에 있어서, 외부 인터넷 망과 내부 인트라넷 망을 연결하는 보드 라우터를 통해 인트라넷 망으로 유입되는 네트워크 트래픽의 엔트로피를 산출하는 엔트로피 산출단계와, 상기 산출된 네트워크 트래픽의 엔트로피와 미리 저장되어 있는 평균 엔트로피를 비교하여 어노멀리를 판단하는 어노멀리 판정단정단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예로는 다수개가 존재할 수 있으며, 이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 바람직한 실시예에 대하여 상세히 설명하기로 한다. 이 실시예를 통해 본 발명의 목적, 특징 및 이점들을 보다 잘 이해할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명에 따른 엔트로피를 이용한 어노멀리 검출이 적용된 네트워크 구성도로서, 외부 인터넷 망(101)과 내부 인트라넷 망(103)을 연결하고 동시에 인터넷 망(101)에서 인트라넷 망(103)으로 유입되는 네트워크 트래픽을 미러링하여 어노멀리 검출기(200)로 전달하는 보드 라우터(102)와 보드 라우터(102)를 통해 미러링되어 인트라넷 망(103)으로 유입되는 네트워크 트래픽의 엔트로피를 계산하고, 계산된 엔트로피 데이터와 엔트로피 데이터베이스(도 2의 203)에 저장되어 있는 평균 엔트로피를 상호비교하여 어노멀리를 판단, 검출하는 어노멀리 검출기(200)와 인트라넷 망(103) 내
Figure 112006083611245-pat00001
개의 네트워크 ID(104, 105)로 이루어진 망 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 어노멀리 검출기(200)의 상세도이다.
도시된 바와 같이 보드 라우터(102)를 통해 인트라넷 망(103)으로 유입되는 네트워크 트래픽이 라우터(102)를 통해 미러링되어 어노멀리 검출기(200)로 전달되고, 이들 입력 네트워크 트래픽은 프로미스큐어스 모드(promiscuous mode)로 설정된 이더넷 접속부(201)을 통해 모두 어노멀리 검출 데몬(202)에 전달된다.
어노멀리 검출 데몬(202)은 입력된 IP 패킷의 헤드 정보 내 목적지 IP 주소를 이용해 인트라넷 망 내
Figure 112006083611245-pat00002
개의 네트워크 ID(104, 105)를 랜덤변수
Figure 112006083611245-pat00003
로 설정하여 확률분포를 구하고 이들 분포로부터 엔트로피를 계산하여 엔트로피 데이터베이스(203)에 저장되어 있는 평균 엔트로피와 비교해 어노멀리를 판정한다.
도 3은 본 발명에 따른 어노멀리 검출 데몬(202)이 특정시간 동안 랜덤변수
Figure 112006083611245-pat00004
, 즉 외부 인터넷 망(101)에서 내부 인트라넷 망(103)으로 유입되는 네트워크 트래픽을 내부 인트라넷 망 내 목적지 네트워크에 따른 확률분포를 구하기 위한 2차원 좌표 구성도이다.
도시된 바와 같이 어노멀리 검출 데몬(202)은 특정시간 동안 네트워크 ID w.x.y.z(104)로 향하는 IP 패킷 수를 총 유입 패킷 수로 나누어 하나의 점(303)으 로 나타내고, 네트워크 ID a.b.c.d(105)로 향하는 IP 패킷 수를 총 유입 패킷 수로 나누어 하나의 점(204)으로 나타내며, 상기와 동일한 방법으로 인트라넷 망(103) 내에 존재하는
Figure 112005034593812-pat00005
개 네트워크 ID에 대해 계산하여 확률분포로 나타낸다. 이때 x축을 네트워크 ID(301), 그리고 y축을 확률(302)로 나타낸다. 이들 확률분포로부터 다음 식1에 의해 엔트로피를 계산한다.
Figure 112005034593812-pat00006
(1)
여기서, "
Figure 112005034593812-pat00007
"는 베이스가 2인
Figure 112005034593812-pat00008
에 대한 로그함수이며
Figure 112005034593812-pat00009
는 0으로 정의한다. 한편, 랜덤 변수
Figure 112005034593812-pat00010
는 목적지 네트워크 ID가 된다.
이들 엔트로피를 5분 단위로 수집된 확률분포를 사용해 계산할 경우 다음 표 1에 예시한 바와 같이 각 요일별 그리고 시간대 별로 서로 다른 엔트로피를 갖는 엔트로피 데이터베이스(203)가 만들어 진다. 이때 엔트로피는 다음 식2에 의해 지수평활화(exponential smoothing)를 사용한다.
Figure 112005034593812-pat00011
(2)
여기서,
Figure 112005034593812-pat00012
는 주기를 나타내고
Figure 112005034593812-pat00013
는 현 시점
Figure 112005034593812-pat00014
에서 계산된 엔트로피이며
Figure 112005034593812-pat00015
은 엔트로피 데이터베이스(203)에 저장되어 있는
Figure 112005034593812-pat00016
시점에 저장된 평균 엔트로피이며
Figure 112005034593812-pat00017
는 현 시점
Figure 112005034593812-pat00018
에서 계산된 새로운 평균 엔트로피 값으로
Figure 112005034593812-pat00019
와 대치되어 엔트로피 데이터베이스(203)에 저장된다.
[표 1]
요일 시간 평균 엔트로피
월 00:00 - 00:05 e1
00:05 - 00:10 e2
· · · ·
23:50 - 23:55 e287
23:55 - 24:00 e288
· · · · · ·
일 · · · ·
23:50 - 23:55 e2015
23:55 - 24:00 e2016
도 4는 본 발명에 따른 어노멀리를 검출하기 위한 2차원 좌표 구성도이다.
도시된 바와 같이 어노멀리 검출 데몬(202)은 다음 식3과 같이 현 시점
Figure 112005034593812-pat00020
에서 계산된 엔트로피
Figure 112005034593812-pat00021
가 엔트로피 데이터베이스(203)에 저장된 해당 평균 엔트로피에 상한 여유값
Figure 112005034593812-pat00022
임계치(404)과 하한 여유값
Figure 112005034593812-pat00023
임계치(407) 사이에 들어가는 신뢰구간(403)을 벗어나면 어노멀리가 검출된 것으로 판단한다. 즉 상한 임계치(404)를 넘어서는 엔트로피(406)와 하한 임계치(405)를 못 미치는 엔트로피(407)는 어노멀리로 판단한다.
Figure 112005034593812-pat00024
(3)
상기 식 1에 의한 엔트로피 계산값은 외부 인터넷 망(101)에서 내부 인트라넷 망(103) 으로 유입되는 네트워크 트래픽이
Figure 112006083611245-pat00025
개의 내부 네트워크 ID로 균일하게 나누어질수록 높아지는 특징을 가지게 된다. 따라서 외부로부터 인트라넷 망(103)에 존재하는 특정 서버에 대한 서비스거부(DoS: Denial-of-Service) 공격이 가해지면 특정 네트워크 ID로 향하는 IP 패킷 수가 급격하게 증가함에 따라 평소에 비해 엔트로피가 감소하게 된다.
또한 외부로부터 인트라넷 망(103)으로 호스트 스캔과 같은 공격이 가해지면 입력 IP 패킷들이 인트라넷 망(103)의 모든 네트워크 ID로 균일하게 분포되어 평소에 비해 엔트로피가 증가하게 된다.
상기에서는 본 발명의 일 실시예에 국한하여 설명하였으나 본 발명의 기술이 당업자에 의하여 용이하게 변형 실시될 가능성이 자명하다. 이러한 변형된 실시예들은 본 발명의 특허청구범위에 기재된 기술사상에 포함된다고 하여야 할 것이다.
전술한 바와 같이 본 발명은 어노멀리를 검출하는 방법에 관한 것으로, IP 패킷 헤 드의 목적지 네트워크 별 확률분포를 기준으로 엔트로피를 계산하여 어노멀리 검출에 이용함에 따라 기존 어노멀리 검출과 비교해 구현 및 사용의 편리성을 제공하는 이점이 있다.
아울러, 타임시리즈 모델링 및 복잡한 통계적 자료를 이용하기 위해 많은 종류의 파라미터를 설정하고 사용해야 하는 종래 어노멀리 검출 방법들과는 달리 본 발명은 신뢰구간 파라미터만 결정함으로서 기존 어노멀리 검출과 비교해 구현 및 사용의 편리성을 제공하는 효과가 있다.

Claims (3)

  1. 엔트로피를 이용한 네트워크 트래픽 어노멀리 검출 방법에 있어서,
    외부 인터넷 망과 내부 인트라넷 망을 연결하는 보드 라우터를 통해 인트라넷 망으로 유입되는 네트워크 트래픽의 엔트로피를 산출하는 엔트로피 산출단계와,
    상기 산출된 네트워크 트래픽의 엔트로피와 미리 저장되어 있는 평균 엔트로피를 비교하여 어노멀리를 판단하는 어노멀리 판정단정단계,
    로 이루어진 것을 특징으로 하는 목적지 네트워크 분포 엔트로피를 이용한 네트워크 트래픽 어노멀리 검출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 엔트로피 산출단계는,
    외부 인터넷 망에서 내부 인트라넷 망으로 유입되는 네트워크 트래픽을 인트라넷 망에 존재하는 네트워크 ID 별 확률분포에 근거한 엔트로피를 계산하는 것을 특징으로 하는 목적지 네트워크 분포 엔트로피를 이용한 네트워크 트래픽 어노멀리 검출 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 어노멀리 판정단계는,
    상기 산출된 엔트로피를 지수평활화 방법을 사용하여 하루 단위, 시간 단위, 계절 단위, 혹은 월 단위로 평균 엔트로피를 데이터베이스화하고, 저장된 평균 엔트로피 값에 신뢰구간을 설정해 어노멀리를 검출하는 것을 특징으로 하는 목적지 네트워크 분포 엔트로피를 이용한 네트워크 트래픽 어노멀리 검출 방법.
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