[논문 리뷰] Proactive Defense for Internet-of-Things: Integrating Moving Target Defense with Cyberdeception

Mengmeng Ge, Jin-Hee Cho외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 08.

Information and Cyber Security참고 문헌 36인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 SDN 기반 환경에서 동적 네트워크 토폴로지 재구성(네트워크 토폴로지 쉐이킹)을 통한 이동 대상 방어(MTD)와 가짜 노드를 활용한 사이버기만을 융합하여 IoT 네트워크를 위한 통합형 사전 방어 기법을 제안한다. 이 방법은 시스템 수명을 크게 연장(최대 60% 증가한 MTTSF)하고 공격 복잡성을 증가시키며, 높은 서비스 가용성을 유지한다. 다목적 목표 하에서 HS-DPNT 전략이 최적의 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

Resource constrained Internet-of-Things (IoT) devices are highly likely to be compromised by attackers because strong security protections may not be suitable to be deployed. This requires an alternative approach to protect vulnerable components in IoT networks. In this paper, we propose an integrated defense technique to achieve intrusion prevention by leveraging cyberdeception (i.e., a decoy system) and moving target defense (i.e., network topology shuffling). We verify the effectiveness and efficiency of our proposed technique analytically based on a graphical security model in a software defined networking (SDN)-based IoT network. We develop four strategies (i.e., fixed/random and adaptive/hybrid) to address "when" to perform network topology shuffling and three strategies (i.e., genetic algorithm/decoy attack path-based optimization/random) to address "how" to perform network topology shuffling on a decoy-populated IoT network, and analyze which strategy can best achieve a system goal such as prolonging the system lifetime, maximizing deception effectiveness, maximizing service availability, or minimizing defense cost. Our results demonstrate that a software defined IoT network running our intrusion prevention technique at the optimal parameter setting prolongs system lifetime, increases attack complexity of compromising critical nodes, and maintains superior service availability compared with a counterpart IoT network without running our intrusion prevention technique. Further, when given a single goal or a multi-objective goal (e.g., maximizing the system lifetime and service availability while minimizing the defense cost) as input, the best combination of "how" and "how" strategies is identified for executing our proposed technique under which the specified goal can be best achieved.

연구 동기 및 목표

• 유연한 공격자에 취약한 자원 제약이 있는 IoT 네트워크에서 경량적이고 사전적 보안의 필수적 필요를 해결한다.
• 반응형 침입 탐지 시스템(IDS)의 한계를 극복하기 위해 사전 침입 방지 메커니즘을 개발한다.
• 이동 대상 방어(MTD)와 사이버기만을 융합하여 공격자에 대한 불확실성과 복잡성을 증가시키면서도 방어 오버헤드를 최소화한다.
• 가짜 노드가 포함된 네트워크에서 네트워크 토폴로지 재구성의 시점('언제')과 방법('어떻게')을 최적화하여 특정 시스템 목표를 달성한다.
• 제안된 방어 기법의 효과성과 효율성을 분석적으로 평가하기 위해 그래픽 보안 모델(GSM) 기반 평가 프레임워크를 개발한다.

제안 방법

• SDN 기반 IoT 네트워크에서 공격자를 오도시키기 위해 네트워크 토폴로지 재구성을 동적으로 수행하는 새로운 NTS-MTD(네트워크 토폴로지 쉐이킹 - 이동 대상 방어) 기법을 제안한다.
• 최적의 재구성 시점 결정을 위해 고정, 무작위, 적응형, 하이브리드의 4가지 '언제 재구성할 것인가' 전략을 도입한다. 이는 시스템 취약도 임계치나 간격 기반으로 설정된다.
• 토폴로지 재구성 패턴을 결정하기 위해 유전 알고리즘(GANT), 가짜 경로 최적화(DPNT), 무작위(RNT)의 3가지 '어떻게 재구성할 것인가' 전략을 개발한다.
• 공격 그래프를 표현하고 MTTSF(성공적 공격까지의 평균 시간), PDR(패킷 전달 비율), 기만 효과성 등의 보안 메트릭을 계산하기 위해 그래픽 보안 모델(GSM)을 활용한다.
• 스마트 병원 IoT 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하여 다목적 평가를 수행한다: 시스템 수명, 기만 효과성, 서비스 가용성, 방어 비용.
• 다목적 최적화를 적용하여 다양한 시스템 목표 하에서 '언제'와 '어떻게' 전략의 최적 조합을 도출하며, 비용과 내구성 간의 트레이드오���을 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 가짜 노드가 포함된 SDN-IoT 네트워크에서 '언제 재구성할 것인가'와 '어떻게 재구성할 것인가' 전략의 조합 중 시스템 수명(MTTSF)을 최대화하는 것은 무엇인가?
• RQ2 네트워크 토폴로지 재구성을 통한 MTD와 사이버기만의 융합은 기준 대비 기만 효과성과 서비스 가용성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 실제 노드와 가짜 노드의 수가 공격 경로 분포, 방어 비용, 시스템 내구성에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ4 적응형 및 하이브리드 재구성 전략은 고정 및 무작위 전략에 비해 방어 비용과 공격 경로 폭 드러남 정도에서 어떻게 비교되는가?
• RQ5 제안된 GSM 기반 평가 프레임워크는 다목적 제약 조건 하에서 보안 결과를 효과적으로 정량화하고 최적화할 수 있는가?

주요 결과

• 하이브리드 재구성 전략과 가짜 경로 최적화 토폴로지(HS-DPNT)를 조합한 전략이 가장 높은 MTTSF 증가율(26%)을 기록했으며, 방어 비용을 최소화하면서도 시스템 수명을 극대화하는 데 최적의 전략이었다.
• 고정 재구성 전략과 DPNT를 조합한 FS-DPNT 전략은 가장 높은 PDR 증가율(60%)을 기록했으며, 최적 파rameter 설정 하에서 뛰어난 서비스 가용성을 확보했다.
• 적응형 및 하이브리드 재구성 전략(AS/HS)은 고정 및 무작위 전략 대비 방어 비용을 감소시켰지만, 기만 효과성은 약간 감소(가짜 노드 방향 공격 경로 수 감소)했다.
• DPNT 기반 재구성 전략은 유전 알고리즘 기반 접근 방식에 비해 방어 비용은 낮추면서도 MTTSF와 PDR 수준을 유사하게 유지하여 더 효율적인 방식임을 입증했다.
• 실제 노드 수는 공격 경로 분포와 MTTSF에 큰 영향을 미쳤지만, 가짜 노드 수는 방어 비용 증가에도 불구하고 MTTSF에 큰 영향을 미치지 않았다.
• MTTSF를 극대화할 수 있는 최적의 SSV 임계치(시스템 보안 취약도 수준)와 최대 지연 파라미터를 규명하여 시스템 설계자에게 실질적인 지침을 제공했다.