서비스 거부 공격은 침입을 위한 침입시도 형태로 나타나며 대표적인 공격으로 Syn Flooding 공격이 있다. Syn Flooding 공격은 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스인 TCP의 종단간에 3-way handshake의 취약점을 이용한 공격이다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 지능적 침입 방지 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Syn Flooding 공격을 탐지하기 위하여 패킷 정보를 수집하고 분석한다. 이 모델은 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Maps)를 적용한 결정모듈의 분석 결과를 활용하여 서비스 거부 공격의 위험도를 측정하고 공격에 대응하도록 대응모듈을 학습시킨다. 제안하는 모델은 Syn Flooding 공격의 위험을 격감 또는 방지하는 네트워크 기반의 지능적 침입 방지 모델이다.
A DoS(Denial of Service) attack appears in the form of the intrusion attempt and Syn Flooding attack is a typical example. The Syn Flooding attack takes advantage of the weak point of 3-way handshake between the end-points of TCP which is the connection-oriented transmission service and has the reliability This paper proposes a NIIP(Network based Intelligent Intrusion Prevention) model. This model captures and analyzes the packet informations for the detection of Syn Flooding attack. Using the result of analysis of decision module, the decision module, which utilizes FCM(Fuzzy Cognitive Maps), measures the degree of danger of the DoS and trains the response module to deal with attacks. This model is a network based intelligent intrusion prevention model that reduces or prevents the danger of Syn Flooding attack.
