DDoS(Distributed Denial of Service): 분산 서비스 거부 공격의 이해와 대응 전략

DDoS(Distributed Denial of Service): 분산 서비스 거부 공격의 이해와 대응 전략

• 개요
• DDoS 공격의 메커니즘
  • 공격 구성 요소
  • 공격 단계
• DDoS 공격의 유형
  • 1. 볼륨 기반 공격 (Volumetric Attacks)
  • 2. 프로토콜 공격 (Protocol Attacks)
  • 3. 애플리케이션 계층 공격 (Application Layer Attacks)
• DDoS 공격 사례 분석
  • 1. 2016년 Mirai 봇넷 공격
  • 2. 2018년 GitHub 공격
  • 3. 2023년 클라우드 서비스 공격 동향
• DDoS 방어 전략 및 기법
  • 1. 네트워크 설계 단계 방어
  • 2. 트래픽 필터링 및 모니터링
  • 3. 스크러빙 센터(Scrubbing Centers)
  • 4. 클라우드 기반 DDoS 방어 서비스
  • 5. 행동 기반 분석
• 조직의 DDoS 대응 체계 구축
  • 1. DDoS 대응 계획 수립
  • 2. 모니터링 및 알림 체계
  • 3. 인시던트 대응 프로세스
  • 4. 외부 협력 체계
• 미래 DDoS 공격 동향 및 대응 전략
  • 1. 진화하는 공격 동향
  • 2. 차세대 방어 기술
  • 3. 제도적 대응
• 결론
• Keywords

개요

• DDoS 공격은 다수의 감염된 시스템을 통해 대상 서버나 네트워크 리소스를 고갈시켜 정상적인 서비스를 불가능하게 만드는 사이버 공격 방식
• 단일 출처가 아닌 여러 곳에서 동시에 트래픽을 발생시켜 방어를 어렵게 만드는 특징
• 최근 IoT 기기 확산, 클라우드 서비스 증가로 공격 규모와 복잡성이 급증
• 금전적 목적, 정치적 동기, 경쟁사 견제 등 다양한 목적으로 실행됨

DDoS 공격의 메커니즘

공격 구성 요소

• 공격자(Attacker): 공격을 계획하고 실행하는 주체
• 마스터(Master): 공격자가 제어하는 서버
• 봇넷(Botnet): 악성코드에 감염된 다수의 시스템(좀비)
• 공격 대상(Target): 서비스 거부를 목표로 하는 시스템이나 네트워크

공격 단계

1. 준비 단계: 취약한 시스템을 식별하고 악성코드 감염을 통해 봇넷 구축
2. 제어 단계: 감염된 시스템들을 C&C(Command and Control) 서버로 제어
3. 공격 단계: 봇넷을 통해 대상 시스템에 대량의 트래픽 발생

graph TD
    A[공격자] --> B[마스터 서버/C&C]
    B --> C1[감염된 시스템 1]
    B --> C2[감염된 시스템 2]
    B --> C3[감염된 시스템 3]
    B --> C4[...수천, 수만 대]
    C1 --> D[대상 시스템/서비스]
    C2 --> D
    C3 --> D
    C4 --> D
    D --> E[서비스 불가/다운]

DDoS 공격의 유형

1. 볼륨 기반 공격 (Volumetric Attacks)

• 목적: 대역폭 소진을 통한 서비스 마비
• 주요 공격 유형:
  • UDP 플러드(UDP Flood): 대량의 UDP 패킷을 임의 포트로 전송
  • ICMP 플러드(ICMP Flood): 과도한 ping 요청으로 대역폭 소모
  • 증폭 공격(Amplification Attack): DNS, NTP, SSDP 등의 프로토콜 악용

2. 프로토콜 공격 (Protocol Attacks)

• 목적: 서버 리소스 소진
• 주요 공격 유형:
  • SYN 플러드(SYN Flood): TCP 3-way 핸드셰이크 과정의 취약점 악용
  • 프래그먼트 공격(Fragmentation Attack): 패킷 재조립 과정의 리소스 소모

3. 애플리케이션 계층 공격 (Application Layer Attacks)

• 목적: 애플리케이션 취약점 공격
• 주요 공격 유형:
  • HTTP 플러드(HTTP Flood): 정상적인 HTTP GET/POST 요청의 과도한 발생
  • 슬로우로리스(Slowloris): 불완전한 HTTP 요청을 지속적으로 유지
  • 슬로우 포스트(Slow POST): HTTP POST 요청을 매우 느린 속도로 전송

DDoS 공격 사례 분석

1. 2016년 Mirai 봇넷 공격

• 개요: IoT 기기를 감염시켜 구축한 대규모 봇넷 공격
• 특징:
  • 100만 대 이상의 IoT 장비(CCTV, 라우터, DVR 등) 감염
  • DNS 서비스 제공업체 Dyn을 대상으로 1Tbps 규모의 트래픽 발생
• 영향: Twitter, Netflix, Spotify 등 주요 서비스 일시 중단
• 교훈: IoT 보안의 중요성과 기본 보안 설정(기본 비밀번호 변경 등)의 필요성 부각

2. 2018년 GitHub 공격

• 개요: 멤캐시드(Memcached) 서버를 이용한 증폭 공격
• 특징:
  • 1.35Tbps 규모의 트래픽 발생
  • 증폭률 51,000배 이상으로 당시 최대 규모의 DDoS 공격
• 대응: Akamai의 DDoS 방어 서비스를 통해 8분 만에 공격 완화
• 교훈: 개방형 리플렉터(reflector)에 대한 보안 조치의 중요성

3. 2023년 클라우드 서비스 공격 동향

• 개요: 클라우드 서비스와 API를 대상으로 한 정교한 공격 증가
• 특징:
  • HTTP/HTTPS 기반 애플리케이션 계층 공격 비중 증가
  • 짧은 시간 동안 고강도로 발생하는 "히트 앤드 런(Hit-and-Run)" 전술 활용
• 영향: 기업의 클라우드 마이그레이션 지연 및 보안 비용 증가
• 교훈: 클라우드 네이티브 보안 솔루션과 API 보안의 중요성

DDoS 방어 전략 및 기법

1. 네트워크 설계 단계 방어

• 과다 프로비저닝(Overprovisioning): 예상 트래픽보다 많은 대역폭 확보
• 네트워크 분산화: 지리적으로 분산된 서버 구성
• Anycast 네트워킹: 동일 IP를 여러 지역에 분산하여 트래픽 분산

2. 트래픽 필터링 및 모니터링

• 블랙홀 라우팅(Blackhole Routing): 공격 트래픽을 null 인터페이스로 리다이렉트
• ACL(Access Control List): 특정 IP 또는 패턴 기반 필터링
• BGP 플로우스펙(BGP Flowspec): 세부적인 트래픽 제어 정책 적용

3. 스크러빙 센터(Scrubbing Centers)

• 개념: 의심스러운 트래픽을 별도 시설로 우회시켜 정밀 분석 후 정상 트래픽만 전달
• 장점: 대규모 공격 대응 가능, 전문적인 분석
• 단점: 추가 지연 발생 가능, 비용 증가

sequenceDiagram
    participant A as 인터넷 트래픽
    participant B as 스크러빙 센터
    participant C as 보호 대상 서버

    A->>B: 모든 트래픽 유입
    B->>B: 트래픽 분석 및 필터링
    B->>C: 정상 트래픽만 전달

4. 클라우드 기반 DDoS 방어 서비스

• CDN(Content Delivery Network) 활용: 트래픽 분산 및 캐싱
• WAF(Web Application Firewall) 구축: 애플리케이션 계층 공격 방어
• DDoS 완화 서비스: AWS Shield, Cloudflare, Akamai 등의 전문 서비스 활용

5. 행동 기반 분석

• 트래픽 패턴 분석: 비정상적인 트래픽 패턴 식별
• 기계학습 활용: 정상/비정상 트래픽 구분을 위한 AI 기술 적용
• Zero-day 공격 대응: 알려지지 않은 공격 패턴 식별 능력 강화

조직의 DDoS 대응 체계 구축

1. DDoS 대응 계획 수립

• 위험 평가: 주요 자산 식별 및 취약점 분석
• 대응 시나리오 개발: 공격 유형별 대응 프로세스 정의
• 담당자 지정: 대응 팀 구성 및 역할 분담

2. 모니터링 및 알림 체계

• 베이스라인 설정: 정상 트래픽 패턴 정의
• 이상 징후 탐지: 임계값 설정 및 알림 구성
• 24/7 모니터링: 연중무휴 모니터링 체계 구축

3. 인시던트 대응 프로세스

• 조기 탐지: 공격 초기 단계 식별
• 에스컬레이션: 상황 심각도에 따른 보고 체계
• 대응 실행: 미리 정의된 대응 절차 실행
• 사후 분석: 공격 종료 후 원인 및 대응 효과성 분석

4. 외부 협력 체계

• ISP 협력: 인터넷 서비스 제공업체와의 대응 협력 체계
• 보안 서비스 활용: 전문 DDoS 방어 서비스 계약
• 정보 공유: 보안 커뮤니티와의 위협 정보 공유

미래 DDoS 공격 동향 및 대응 전략

1. 진화하는 공격 동향

• IoT 기반 공격 증가: 스마트 가전, 산업용 IoT 기기 등의 취약점 악용
• 5G 환경의 영향: 고속 네트워크 환경에서의 대규모 공격 가능성
• AI 활용 공격: 인공지능을 이용한 지능형 공격 패턴 등장

2. 차세대 방어 기술

• AI/ML 기반 방어: 기계학습을 통한 정교한 공격 패턴 식별
• 자동화된 대응: 공격 탐지부터 대응까지 자동화된 프로세스
• 블록체인 활용: 분산 신원 관리 및 인증을 통한 보안 강화

3. 제도적 대응

• 국제 협력 강화: 국가 간 사이버 보안 공조 체계 구축
• 법적 규제 정비: 사이버 공격 관련 법규 강화 및 처벌 규정 정비
• 보안 인증 제도: IoT 등 취약 기기에 대한 보안 인증 의무화

결론

• DDoS 공격은 지속적으로 진화하며 규모와 복잡성이 증가하는 추세
• 효과적인 대응을 위해서는 기술적 방어와 함께 조직적, 프로세스적 준비가 필수
• 다층적 방어 전략(Defense-in-Depth)을 통한 종합적 보안 체계 구축이 중요
• 예방-탐지-대응-복구로 이어지는 전체 사이클에 대한 계획과 훈련이 필요
• 새로운 기술 환경(클라우드, IoT, 5G 등)에 맞춘 방어 전략의 지속적 업데이트 필요

Keywords

DDoS attack, 분산 서비스 거부 공격, botnet, 봇넷, traffic filtering, 트래픽 필터링, volumetric attack, amplification attack, 대역폭 소진 공격, 보안 인시던트 대응