[論文レビュー] Novel Mechanism to Defend DDoS Attacks Caused by Spam

Dhinaharan Nagamalai, Cynthia Dhinakaran+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 3, 2010

Network Security and Intrusion Detection参考文献 6被引用数 10

ひとこと要約

本論文は、スパムメールから発生するDDoS攻撃を軽減するための新規で多層的な防御メカニズムを提案する。送信元とコンテンツのフィルタリングを最適化し、厳格なメールポリシーの適用、ユーザ教育、ネットワーク監視、リアルタイムの論理的応答戦略を統合することで、企業のメール環境においてスパムトラフィックを60％削減し、多数のDDoS攻撃を効果的に防いだ。

ABSTRACT

Corporate mail services are designed to perform better than public mail services. Fast mail delivery, large size file transfer as an attachments, high level spam and virus protection, commercial advertisement free environment are some of the advantages worth to mention. But these mail services are frequent target of hackers and spammers. Distributed Denial of service attacks are becoming more common and sophisticated. The researchers have proposed various solutions to the DDOS attacks. Can we stop these kinds of attacks with available technology? These days the DDoS attack through spam has increased and disturbed the mail services of various organizations. Spam penetrates through all the filters to establish DDoS attacks, which causes serious problems to users and the data. In this paper we propose a novel approach to defend DDoS attack caused by spam mails. This approach is a combination of fine tuning of source filters, content filters, strictly implementing mail policies,educating user, network monitoring and logical solutions to the ongoing attack. We have conducted several experiments in corporate mail services; the results show that this approach is highly effective to prevent DDoS attack caused by spam. The novel defense mechanism reduced 60% of the incoming spam traffic and repelled many DDoS attacks caused by spam.

研究の動機と目的

• 企業のメールサービスにおけるスパムメールを介したDDoS攻撃の増加する脅威に対処すること。
• スパムに起因する攻撃に適用された従来のスパムおよびDDoS軽減技術の限界を特定すること。
• 技術的制御と人的な認識の両方を統合した包括的で統合的な防御戦略を策定し、スパムを介したDDoSの拡散を防ぐこと。
• 提案されたメカニズムの実世界における企業メール導入環境での有効性を評価すること。

提案手法

• ネットワークエッジで不審な送信者をブロックするための、送信元ベースのメールフィルタの最適化。
• 悪意あるペイロードやDDoS発動パターンを有するスパムを検出・隔離するコンテンツベースのフィルタの実装。
• メッセージのサイズ、送信頻度、送信者の正当性を制限する、厳格な組織的メールポリシーの適用。
• DDoS活動を示す異常なトラフィックの急増を検出するための継続的ネットワーク監視の導入。
• 攻撃中における論理的応答メカニズム（例：レート制限、トラフィックの再配分）の適用。
• スプーフィングや誤って広がるスパムの防止を目的としたユーザ教育プログラムの統合。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フィルタリング、ポリシーの適用、監視を統合したアプローチが、企業メールシステムにおけるスパム誘発DDoS攻撃をどの程度軽減できるか。
• RQ2 最適化された送信元およびコンテンツベースのフィルタが、悪意あるスパムと正当なメールトラフィックをどの程度正確に区別できるか。
• RQ3 ユーザの認識が、スパムベースのDDoSキャンペーンの成功確率に果たす役割は何か。
• RQ4 リアルタイムのネットワーク監視と論理的応答メカニズムは、インfra構造が過負荷になる前にDDoS攻撃を緩和できるか。
• RQ5 包括的な防御戦略の実施が、全体的なスパムトラフィックとDDoS耐性にどの程度の測定可能な影響を与えるか。

主な発見

• 提案された防御メカニズムは、テストされた企業メール環境において、受信スパムトラフィックを60％削減した。
• 多層的アプローチにより、スパムメールを介して発生した多数のDDoS攻撃が効果的に防がれた。
• 最適化された送信元およびコンテンツベースのフィルタは、DDoS状態を引き起こす前に悪意あるメール送信元をブロックする上で中心的な役割を果たした。
• メールポリシーの厳密な適用により、メッセージ量の制限と送信者の匿名性の制限によって、攻撃表面が縮小された。
• 継続的なネットワーク監視により、DDoSキャンペーンに関連する異常なトラフィックパターンの早期検出が可能になった。
• ユーザ教育と論理的応答メカニズムの統合により、メールインfraの全体的なレジリエンスが向上した。