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KR101111099B1 - 네트워크 트래픽 보안 방법들 및 시스템들 - Google Patents

네트워크 트래픽 보안 방법들 및 시스템들 Download PDF

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KR101111099B1
KR101111099B1 KR1020067017687A KR20067017687A KR101111099B1 KR 101111099 B1 KR101111099 B1 KR 101111099B1 KR 1020067017687 A KR1020067017687 A KR 1020067017687A KR 20067017687 A KR20067017687 A KR 20067017687A KR 101111099 B1 KR101111099 B1 KR 101111099B1
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마이클 에이. 로이드
만수르 제이. 가람
피에르 프래발
숀 피. 핀
제이스 지. 맥과이어
오마르 씨. 발도나도
Original Assignee
아바야 테크놀러지 코퍼레이션
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Abstract

본 발명은 네트워크의 네트워크 리소스를 모니터하는 적응형 네트워킹 방법 및 시스템들에 관한 것이다. 상기 방법은 애플리케이션 수행을 모니터한다. 상기 방법은 네트워크의 제 1 서브세트의 트래픽을 분류한다. 제 1 서브세트에 대한 카테고리들은 신뢰, 악성 및 의심을 포함한다. 상기 방법은 제 1 서브세트의 트래픽에 대한 카테고리에 기초하여 제 2 서브세트의 트래픽에 대한 액션을 결정한다. 몇몇 실시예들은 제 1 서브세트 및 제 2 서브세트를 가진 제 1 장치 및 트래픽을 포함하는 적응형 네트워킹을 위한 시스템을 제공한다. 상기 시스템은 트래픽 전송을 위한 제 1 리소스 및 제 2 리소스를 포함한다. 제 1 장치는 트래픽을 수신하고 트래픽을 제 1 및 제 2 서브세트들로 분류한다. 제 1 장치는 제 1 서브세트를 제 1 리소스에 할당한다. 몇몇 실시예들은 인입 트래픽을 수신하기 위한 입력, 인출 트래픽을 전송하기 위한 출력, 인입 트래픽을 분류하는 분류 모듈, 및 특정 리소스에 대해 분류된 트래픽을 할당하는 리소스 할당 모듈을 포함하는 네트워크 장치를 제공한다. 장치용 트래픽 카테고리는 의심 트래픽을 포함한다.
적응형 네트워킹, 트래픽 카테고리, 가상 로컬 액세스 네트워크

Description

네트워크 트래픽 보안 방법들 및 시스템들{Methods of and systems for network traffic security}
이 출원은 발명의 명칭이 "원격 아웃바운드 제어, 보안 스트로맨을 위한 방법들 및 시스템들(METHODS AND SYSTEMS FOR REMOTE OUTBOUND CONTROL, SECURITY STRAWMAN)"이고, 2004년 9월 9일 출원된 공동 계류중인 미국예비특허출원 번호 60/609,062호를 35 U.S.C.§119(e)하에서 우선권 주장하고, 상기 우선권은 여기에 참조로써 통합된다.
본 발명은 네트워크 트래픽 보안에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 트래픽 분류 및/또는 리소스 할당을 사용함으로써 네트워크 트래픽 보안을 제공하는 것에 관한 것이다.
네트워크 간 동작하는 네트워크들의 현재 연관된 세계에서, 원하지 않는 액세스 및 원하지 않는 침입들을 막는 것은 변치않는 문제이다. 네트워크 기반 공격들에 대처하는 몇가지 접근법들은 응답을 공식화하는(formulating) 단계로서 침입 발생을 검출하는 단계를 포함한다. 통상적인 침입 검출 기술들은 잘못된 긍정들(false positive) 및 잘못된 부정들(false negative)로부터 고통받고, 상기 잘못된 긍정들 및 부정들은 종종 바람직하지 않은 결과들을 가진다. 잘못된 부정들은 공격들로부터 네트워크를 보호할 수 없게 하고, 잘못된 긍정들은 "늑대야 라고 외치는(cry wolf)" 비지니스 또는 시스템들 손실을 발생시킨다. 따라서, 잘못된 긍정들은 또한 네트워크를 보호하는데 실패하는데, 그 이유는 이런 형태의 에러는 궁극적으로 실제 공격으로부터 네트워크를 보호하기 위한 해결책들의 효율성을 감소시키기 때문이다.
잘못된 긍정들 및 부정들의 문제는 통상적인 침입 검출 시스템들에서 두 개의 특징을 발생시킨다. 비록 예를 들어 서비스 거부(denial of service; DoS) 공격들 같은 침입 또는 공격으로부터 데이터 센터들, 서버들 및 네트워크 리소스들을 보호하기 위하여 시도하는 많은 제품들 및 방법들이 존재하지만, 통상적인 방법들 모두는 다음 특징들을 공유한다:
(1) 상기 방법은 몇몇 종류의 네트워크 트래픽 시험에서만 침입을 검출할 수 있다. 즉, 상기 방법이 온라인이든 오프라인이든, 상기 방법은 공격이 각각의 패킷을 관찰하고 그 특성들 및 내용들을 시험함으로써 제공되는지 여부를 결정한다. 따라서, 보다 구체적으로, 네트워크의 다른 툴들 및 프로토콜들과 상호작용으로부터 얻어진 외부적인 지식은 검출에 도움을 주는데 거의 사용되지 못한다. 게다가, 트래픽이 신뢰적인지(trust) 악성(bad)인지의 결정은 현재 트래픽 자체의 시험만을 기반으로 할 때 종종 효과적이지 않거나, 사용하기에 너무 늦다.
(2) 침입 검출 결과는 "흑(black)" 또는 "백(white)"이다. 즉, 트래픽은 양호 또는 악성으로서 분류된다. 통상적으로 신뢰적이지도 않고 악성이지 않은 트래픽의 부가적인 분류가 없다. 통상적인 시스템에서 회색 영역의 개념은 없다. 따라 서, 중간, 미공지, 또는 의심(suspect)이지만 악성으로서 결정되지 않은 트래픽의 분류는 없다. 통상적으로, 특히 구현 및 사용자 구성에 따라, 상기 의심 트래픽은 신뢰 또는 악성으로서 분류된다.
상기된 바와 같이, "신뢰" 및 "악성"의 두 개의 분류들만을 가질 때 한가지 문제점은 사용자가 상당한 양의 잘못된 긍정들, 잘못된 부정들, 또는 양쪽에서만 결론을 내는 것이다. 양쪽 잘못된 부정들 및 잘못된 긍정들은 상당양의 시간 및 돈을 지불할 수 있다. 양쪽 잘못된 긍정들 및 잘못된 부정들은 바람직하지 않은 결론들을 유발할 수 있다. 예를 들어, 잘못된 부정들이 발생할 때, 검출 조치는 원하지 않는 침입에 대한 보호에 실패하고 구성의 리소스들은 침입자에 대해 노출된다. 잘못된 긍정들은 값이 비쌀 수 있다. 상기 구현에 따라, 트래픽은 알람들을 트리거하거나, 드롭(drop)되는 악성으로 분류된다. 우수한 트래픽을 드롭하는 것은 통상적으로 손상된 비지니스 및 손실된 기회를 유발하고, 종종 부가적인 결과들을 가진다. 알람 트리거들은 상기 발생을 조사하는 정보 기술(IT) 요원 소비 시간을 유발하고, 이것은 사용중인 리소스들, 시스템 다운 시간 및 돈의 측면에서 회사에 비용이 들 수 있다. 몇몇 잘못된 알람들을 가지는 것은 보호 시스템에서 신뢰성을 감소시키고, 시스템이 충분한 시간 동안 "거짓 정보를 울릴때", 알람들이 무시 또는 보호, 응답 반대 조치되고, 통지들 및/또는 보호들이 너무 비효율적으로 동조된다. 이것은 실제 공격들에 대한 검출 및 보호를 위한 보호 시스템의 능력을 감소시킨다.
발명의 명칭이 "컴퓨터 네트워크에서 패킷들의 흐름을 안전하게 하고 선택적으로 패킷들을 수정하는 시스템(System for securing the flow of and selectively modifying packets in a computer network)"인 1996년 6월 17일 출원된 미국특허 5,835,726, 및 발명의 명칭이 "로컬 버스를 포함하는 방화벽(Firewall including local bus)"이고 1999년 4월 1일 출원된 미국특허 6,701,432는 방화벽 타입 시스템들을 포함하는 상기된 종래 시스템들을 논의한다. 미국특허 5,835,726호 및 6,701,432호는 여기에 참조로써 통합된다.
본 발명은 네트워크를 보호하는 시스템 및 방법이다. 상기 시스템은 네트워크에 해로울 수 있는 데이터 트래픽을 방지한다. 게다가, 시스템은 잠재적인 원치 않는 침입들에 관한 잘못된 긍정 및 잘못된 부정 결정들을 방지한다.
트래픽은 신뢰, 악성 및 의심을 포함하는 적어도 3개의 분류들로 분류된다. 시스템은 트래픽의 여러 분류들에 대한 여러 리소스들을 사용할 수 있다. 이는 악성 데이터 또는 의심 데이터가 네트워크 리소스들을 손상시키는 것을 방지하고 또한 강화된 서비스를 신뢰적인 트래픽에 제공할 수 있다. 시스템은 네트워크 사용자들의 히스토리 및 관례를 추적한다. 히스토리는 카테고리가 트래픽에 대해 지정되는 것을 결정하는데 사용된다. 새로운 종점(endpoint)들 및/또는 트래픽은 처음에 의심으로서 처리될 수 있고, 그 다음 신뢰적인 것으로 업그레이드되거나 악성으로 강등될 수 있다. 히스토리는 또한 강화된 처리를 수용할 수 있는 소위 프리퀀트 플라이어(frequent flyer)를 결정하기 위하여 사용될 수 있다.
악성으로 결정된 트래픽은 드롭되거나 네트워크의 에지에 블랙홀(black hole)될 수 있다. 의심으로 결정된 트래픽은 다른 리소스를 통하여 지향될 수 있다. 상기 다른 리소스는 다른 물리적 리소스 또는 동일한 물리적 리소스 내의 다른 논리적 리소스일 수 있지만 다른 우선권으로 처리될 수 있다. 공격들의 검출은 소스 기반, 목적지 기반, 프리퀀트 플라이어 기반 또는 흐름 속도 기반일 수 있다.
부가적인 한계는 보안을 강화하기 위하여 종래 침입 검출과 관련하여 사용될 수 있다. 다른 네트워크 리소스들과 함께 의심 및 악성 트래픽을 처리함으로써, 종래 침입 검출 방법들에 의해 도입된 임의의 에러의 영향은 최소화된다. 본 발명은 하드웨어, 소프트웨어 또는 그들의 결합으로 구현될 수 있다.
본 발명의 새로운 특징들은 첨부된 청구항들에 나타난다. 그러나, 설명을 위하여, 본 발명의 몇몇 실시예들은 다음 도면들에 나타난다.
도 1A는 본 발명에 따른 트래픽을 분류하기 위한 처리를 도시한 도면.
도 1B는 부가적인 단계들을 가진 도 1A의 처리를 도시한 도면.
도 2는 네트워크를 통하여 제 2 장치에 트래픽을 전송하는 제 1 장치를 도시한 도면.
도 3은 하나 이상의 리소스를 사용함으로써 제 2 장치에 트래픽을 전송하는 제 1 장치를 도시한 도면.
도 4는 제 3 리소스를 사용하는 제 1 장치를 도시한 도면.
도 5는 본 발명에 따른 리소스 할당을 위한 처리 흐름을 도시한 도면.
도 6은 네트워크에 대한 리소스 할당을 개념적으로 도시한 도면.
도 7은 네트워크 리소스 할당을 사용함으로써 트래픽을 전송하는 몇몇 장치들을 개념적으로 도시한 도면.
도 8은 몇몇 실시예들의 네트워크 장치들이 지능적이고 악성 트래픽을 로컬적으로 드롭하는 것을 도시한 도면.
도 9A 및 9B는 통상적인 침입 검출 시스템에서 중요 한계를 개념적으로 도시한 도면.
도 10은 특정 실시예들에서 구현된 바와같은 중요 한계를 개념적으로 도시한 도면.
도 11은 본 발명의 시스템 아키텍쳐를 도시한 도면.
도 12는 추가로 상세히 엔터프라이즈 아키텍쳐를 도시한 도면.
도 13은 추가로 상세히 서비스 제공자 아키텍쳐를 도시한 도면.
도 14는 본 발명에 따른 업스트림 통지를 도시한 도면.
도 15는 본 발명에 따른 피드백 통지를 도시한 도면.
다음 설명에서, 다수의 세목들 및 대안들은 설명을 위하여 제공한다. 그러나, 당업자는 본 발명이 이들 특정 세목들의 사용없이 실행될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 다른 예들에서, 잘 공지된 구조들 및 장치들은 불필요한 세목으로 인해 본 발명의 설명을 불분명해지 않도록 하기 위하여 블록도로 도시된다. 하기 섹션 Ⅰ은 본 발명의 몇몇 실시예들의 처리 실행을 기술한다. 섹션 Ⅱ는 몇몇 실시예드의 구현으로부터 발생하는 중요 한계를 기술한다. 섹션 Ⅲ은 몇몇 시스템 구현을 기술하고 섹션 Ⅳ는 본 발명의 특정한 장점들을 논의한다.
본 발명은 인터넷 또는 다른 네트워크를 통하여 애플리케이션을 동작하는 최종 사용자 시스템에서 네트워크 리소스를 모니터하고 성능을 측정하기 위하여 사용된다. 모니터링을 사용함으로써, 유일한 네트워크 작동 관점은 애플리케이션 지식, 네트워크에서 사용자들의 히스토리적 지식, 사용자들이 사용하는 애플리케이션들, 트래픽 패턴들, 및 사용자들과 애플리케이션들의 예상되는 특성들 및 요구들을 결합한다. 상기 유일한 관점들은 잘못된 긍정들 및 잘못된 부정들의 수를 감소시킴으로써 침입 검출 효율성을 강화시키기 위하여 사용된다. 이들 장점들은 새로운 세트의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스들(API), 네트워크 관리 툴들 및 애플리케이션들을 사용함으로써 제공되고, 특정 대안들은 종래 침입 검출 툴들에 다수의 새로운 개념들을 도입한다.
Ⅰ. 처리 구현
A. 트래픽 분류
도 1A는 본 발명의 특정 실시예에 의해 실행되는 처리(100)를 도시한다. 도 1A에 도시된 바와 같이, 네트워크 리소스는 단계(105)에서 모니터된다. 그 다음, 단계(110)에서, 애플리케이션 성능은 모니터된다. 예를 들어, 네트워크 리소스들 및 애플리케이션 성능의 모니터링은 네트워크를 통하여 애플리케이션 동작 성능을 최종 사용자의 시스템에서 측정하는 것을 포함할 수 있다. 네트워크는 인터넷뿐 아니라, 다른 형태의 네트워크들, 즉 로컬 영역 네트워크들, 인트라넷들, 사적 네트워크들 및 가상 사적 네트워크들을 포함할 수 있다. 트래픽은 통상적으로 예를 들 어 하나의 소스인 네트워크의 하나의 종점로부터 예를 들어 목적지인 네트워크의 다른 종점로 흐른다. 트래픽은 네트워크를 통하여 흐르는 데이터이다.
예로서, 도 2는 예시적인 네트워크(200)를 통하여 트래픽을 제 2 장치(210)에 제공하는 제 1 장치(205)를 도시한다. 네트워크(200)는 예를 들어 인터넷(201) 같은 네트워크들 중 하나의 네트워크이다. 제 1 장치(205)는 목적지로서 작동하는 제 2 장치(210)에 대한 하나의 소스로서 작동한다. 제 1 및 제 2 장치들(205 및 210)은 각각 서브네트워크(204A 및 204D)에 결합된다. 이 실시예에서, 제 1 및 제 2 장치들(205 및 210)은 인터넷(201) 및 서브네트워크(들)(204A 및 204D) 사이에 인터페이스를 제공한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 트래픽은 네트워크 리소스(215)를 통하여 제 2 장치(210)에 도달한다. 당업자는 도 2에 도시된 네트워크(200)가 예시적인 것을 인식할 것이다. 따라서, 네트워크(200)는 예를 들어 MPLS 네트워크, MPLS-VPN 네트워크, 사적 네트워크, VPN 네트워크, 및/또는 ATM 네트워크 같은 다른 종류들 및 구성들의 네트워크들을 나타낸다.
상기된 바와 같이, 트래픽은 네트워크를 통해 소스로부터 목적지로 흐르는 것으로 모니터된다. 도 1A를 다시 참조하여, 트래픽이 네트워크를 통하여 흐르는 동안, 제 1 서브세트의 트래픽은 프로세스(100) 내의 단계(115)에서 제 1 카테고리로 분류된다. 상기 제 1 카테고리에 대한 트래픽의 유형들은 신뢰적, 악성, 의심 트래픽, 및/또는 그들의 결합을 포함한다. 당업자는 부가적인 레벨들의 카테고리들이 본 발명에 따라 구현될 수 있음을 인식할 것이다. 다음, 단계(130)에서, 제 2 서브세트의 트래픽에 대한 액션(action)은 제 1 서브세트의 트래픽의 카테고리에 기초하여 결정된다. 이후 프로세스(100)는 종료된다. 제 1 서브세트의 트래픽은 네트워크 리소스들의 모니터링에 기초하여 및/또는 애플리케이션의 수행의 모니터링에 기초하여 분류된다. 유사하게, 제 2 서브세트에 대한 액션은 네트워크 리소스들 및/또는 애플리케이션의 수행에 기초한다.
당업자는 도 1A에 도시된 특정 처리 구현의 변형들을 추가로 인식할 것이다. 예를 들어, 다른 구현들의 처리들은 부가적인 단계들 및/또는 다른 순서의 단계들을 포함한다. 특히, 특정 구현 시스템은 바람직하게 네트워크의 리소스들 및/또는 애플리케이션들을 모니터링하면서, 사용자들 및 네트워크 사용 패턴들에 기초하는 정보를 포함하는 히스토리를 추적한다. 시스템은 또한 제 1 서브세트에 대한 액션을 결정할 수 있고 및/또는 제 2 서브세트의 트래픽을 분류한다. 도 1B는 이들 부가적인 단계들을 포함하는 처리(101)의 부가적인 예시적 구현을 도시한다. 몇몇 도면들의 엘리먼트들에 사용된 참조 번호들은 도시된 실시예들의 동일한 엘리먼트들에 대한 동일할 것이다. 예를 들어, 도 1B의 처리(101)에서 유사하게 라벨된 단계들은 도 1A의 처리(100)에 대해 기술된 단계들과 유사하다. 도 1b에 도시된 바와 같이, 제 1 트래픽 서브세트가 단계(115)에서 분류되면, 처리(101)는 단계(120)로 전이하고, 여기서 하나의 액션이 제 1 서브세트의 트래픽에 대해 결정된다. 그 다음, 처리(101)는 단계(125)로 전이하고, 제 2 서브세트의 트래픽은 분류된다. 다음, 단계(130)에서, 제 2 서브세트의 트래픽에 대한 액션은 결정되고 처리(101)는 단계(135)로 전이한다. 단계(135)에서, 히스토리는 사용자들 및 네트워크 용도의 패턴들로 추적된다. 처리(101)는 결론내어 진다. 상기된 바와 같이, 당업자는 도 1A 및 1B에 도시된 예시적인 구현들의 가능한 변형들을 인식할 것이다. 예를 들어, 도 1B에 도시된 처리(101)의 등가 처리 구현에서, 제 2 서브세트의 트래픽은 제 1 서브세트의 트래픽에 대한 액션이 결정되기 전에 분류된다.
바람직하게, 제 1 서브세트 및 제 2 서브세트의 트래픽은 오버랩되지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 특정 대안들에 따라, 제 1 서브세트의 트래픽은 특정 트래픽을 포함하고, 제 2 서브세트는 신뢰적인 트래픽을 포함한다. 다른 실시예들은 트래픽을 다르게 처리한다. 예를 들어, 도 3은 상기 실시예에 따른 네트워크를 도시한다. 도 3은 부가적인 네트워크 리소스(320)를 제외하고 도 2와 실질적으로 동일한 엘리먼트들을 가진 동일한 네트워크를 실질적으로 도시한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 신뢰적인 것으로 분류된 트래픽은 부가적인 리소스(320)를 통하여 의심 트래픽으로부터 독립적으로 라우팅된다. 다른 대안적인 실시예들은 악성으로 공지된 트래픽에 대한 제 3 카테고리를 포함한다. 몇몇 실시예들의 악성 트래픽은 신뢰적인 트래픽 및 의심 트래픽과 다르게 추가로 처리된다. 도 4는 부가적인 네트워크 리소스(425)가 있다는 것을 제외하고 도 3와 동일한 엘리먼트들을 실질적으로 가진 실질적으로 동일한 네트워크를 도시한다. 도 4에 도시된 바와 같이, 악성으로 분류된 트래픽은 부가적인 리소스(425)를 통하여 라우팅된다. 몇몇 실시예들에서, 트래픽은 신뢰적으로 이미 결정된 트래픽을 포함한다. 이들 실시예들은 섹션 Ⅲ에서 추가로 기술될 것이다.
1. 트래픽 모니터링
바람직하게, 본 발명은 트래픽을 관찰하고 네트워크 사용자들을 모니터한다. 다른 실시예들은 하나 이상의 네트워크 리소스들을 추가로 모니터한다. 예를 들어, 몇몇 실시예들은 대역폭 이용을 모니터한다. 이들 실시예들은 네트워크를 통한 애플리케이션 동작 성능을 평가하고, 목적지에서 적당한 애플리케이션 성능을 보장하기 위하여 필요한 만큼 네트워크에 대한 변화들을 도입한다. 다른 실시예들은 중요한 트랜잭션들이 가장 우수한 서비스를 얻는 것을 보장함으로써 비지니스 정책을 실행한다. 이들 실시예들에서, 네트워크상 사용자들의 일반적인 집단은 계속하여 적당한 서비스를 수용하고, 공유된 네트워크 리소스들의 비용 및 사용을 최소로 한다.
공유된 네트워크 리소스들은 예를 들어 채널들, 프로토콜들 및/또는 서비스들 같은 트래픽에 대한 다른 라우팅 메카니즘들을 포함한다. 이것은 리소스 할당을 제한함으로써 트래픽의 흐름을 제한하고 및/또는 변화들을 도입한다. 리소스 할당은 :
(1) 트래픽이 하나 또는 다른 방향으로 루틴되도록, 다르게 분류된 트래픽을 다른 경로들에 할당하거나;
(2) 트래픽이 다양한 서비스 레벨들에 의한 서비스를 위하여 태그되도록, 다른 태그들을 사용하여 다르게 분류된 트래픽을 할당하거나; 또는
(3) 몇몇 형태의 트래픽이 다른 트래픽 형태상에서 우선 순위가 결정되도록, 다른 마킹들을 사용하여 다르게 분류된 트래픽을 할당함으로써 수행된다.
그러나, 당업자는 사용될 수 있는 다양한 부가적인 리소스 할당들을 인식할 것이다. 리소스 할당은 하기에 추가로 논의된다.
2. 트래픽의 카테고리들
트래픽은 비정상 특성들을 가진 트래픽을 검출함으로써 분류될 수 있다. 트래픽이 비정상 특성들을 가지는 것으로 검출될 때, 비정상 트래픽은 공격의 일부 가능성이 있음이 할당될 수 있고, 이것은 트래픽 신뢰성을 나타낸다. 신뢰성이 미리 결정된 임계치 미만일 때, 시스템은 상기 트래픽이 공격을 계속하는 것을 추정하고, 비정상 트래픽은 의심으로서 분류된다.
상기된 바와 같이, 네트워크 리소스들 및/또는 애플리케이션 성능은 제 1 서브세트의 트래픽을 분류하기 위하여 모니터된다. 모니터링 및/또는 분류는 제 1 및/또는 제 2 서브세트의 트래픽을 얻기 위한 액션을 결정하기 위하여 사용될 수 있다. 네트워크 리소스들 및 성능을 측정함으로써, 시스템은 다른 리소스들을 걸쳐 트래픽의 주어진 서브세트에 대한 애플리케이션 성능을 인식한다. 측정들은 신뢰적 또는 의심으로서 트래픽을 분류하는데 사용된다. 이들 실시예들은 도 3과 관련하여 상기된 바와 같이, 제 2 세트의 리소스들에 의심 트래픽을 보내는 동안, 통상적으로 제 1 세트의 리소스들에 신뢰적 트래픽을 전송한다.
독립된 제 1 및 제 2 리소스들은 의심 트래픽이 신뢰 트래픽으로부터 분리되는 것을 보장한다. 분리는 문제를 나타내는 특히 의심 트래픽의 악영향, 예를 들어 추후 악성으로 결정되는 의심 트래픽의 악영향을 최소화한다. 게다가, 몇몇 실시예들의 신뢰 트래픽에 의해 운반된 데이터는 의심 데이터와 비교하여 보다 낮은 잠복 같은 보다 높은 우선권이 제공된다. 이들 실시예들에서, 신뢰적인 트래픽은 의심 트래픽을 앞서고, 이에 따라 추후 해로운 것을 나타내는 의심 트래픽 운반 데이터 의 잠재적 손상 효과들을 최소화한다.
3. 새로운 종점들 및 강등
새로운 종점 및/또는 새로운 트래픽은 처음에 의심으로서 분류될 수 있다. 이들 새로운 종점들 및/또는 새로운 트래픽은 다수의 인자들에 기초하여 추후 의심 카테고리에서 신뢰적 또는 악성으로 조절될 수 있다. 부가적으로, 예상된 것 보다 많은 트래픽을 생성하는 종점은 의심 또는 악성으로 분류될 수 있다. 게다가, 다르게 작동하는 종점으로부터의 비정상 트래픽 및/또는 트래픽은 의심 및/또는 악성 카테고리로 나타낼 수 있다. 트래픽은 상기 트래픽이 DoS 공격 같은 과도한 트래픽 처럼 시스템에 프로그램된 기준에 따라 동작할 때 다르게 결정된다. 비정상 트래픽 및/또는 종점은 비록 질문시 트래픽이 이전에 신뢰적인 것으로 고려될지라도 나타날 수 있다. 이들 실시예들은 통상적으로 공격 성질과 무관하게 신뢰적인 종점들로 나타나는 것으로부터 발생하는 공격들을 보호한다. 예를 들어, 신뢰적인 트래픽이 너무 많은 리소스들을 소비할 때, 신뢰적인 트래픽은 신뢰적인 종점들로부터 수행된 공격들을 보호하기 위하여 일시적으로 품질이 떨어진다. 몇몇 실시예들의 신뢰적인 종점들로부터 공격들은 (1) 신뢰적인 종점의 소스 어드레스가 속여지고; (2) 신뢰적인 종점이 실제로 공격을 책임지고; 및 (3) 신뢰적인 종점이 처리되는 것을 포함하는 몇몇 가능한 형태일 수 있다.
이전에 신뢰적인 것으로 분류된 종점 및/또는 트래픽에는 예를 들어 "프리퀀트 플라이어" 같은 특정 상태가 할당될 수 있다. 프리퀀트 플라이어 상태는 다음에 상세히 논의된다.
4. 프리퀀트 플라이어들
"프리퀀트 플라이어" 개념은 특정 서브테스트의 트래픽에 대한 카테고리 결정 및/또는 상기 서브세트에 대한 액션의 결정을 돕기 위하여 부가될 수 있다. 네트워크 및 트래픽을 모니터링하는 동안, 히스토리적 정보는 추적되고 특정 목적지 또는 목적지들의 세트를 위하여 의도된 트래픽의 소스 어드레스와 연관된다. 이런 히스토리에 속하는 특정 파라미터들의 경향은 발견될 수 있다. 경향이 몇몇 실시예들에서 결정되는 파라미터들은:
(1) 각각의 소스 어드레스의 발생 빈도의 히스토그램;
(2) 주어진 소스 어드레스가 하루의 임의의 주어진 시간에 발생할 가능성;
(3) 주어진 소스 어드레스로부터의 흐름들 사이의 도달 시간 사이; 및/또는
(4) 당업자에 의해 인식되는 다른 파라미터 또는 경향을 포함한다.
하나의 서브세트의 파라미터 경향들은 목적지 또는 목적지들 세트에 관한 "프리퀀트 플라이어들"로서 어드레스드를 분류하기 위하여 사용된다. 프리퀀트 플라이어는 적법한 것으로 결정되는 소스 어드레스이고 신뢰적이다. 이런 결정은 질문시 소스 어드레스로부터 목적지(들)로 트래픽의 빈도 및 발생 시간에 관련된 히스토리적 관찰들에 기초한다. 프리퀀트 플라이어들을 식별하기 위한 다른 기준은 (1) 어드레스에서 발생하는 트래픽에 속하고 목적지 또는 목적지들의 세트를 위하여 의도된 하루의 시간; (2) 트랜잭션들의 편차들; 및/또는 (3) 예를 들어 트랜잭션 빈도 및/또는 최근도 같은 완전한 트랜잭션들에 기초한다.
프리퀀트 플라이어는 특히 장점들을 가진다. 예를 들어, 단일 패킷 도달 공 격들의 특성은 단일 패킷이 이전에 결코 볼 수 없었던 종점에서 볼 수 있다는 것이다. 몇몇 실시예들은 양방향 트랜잭션들을 완료하는 종점들을 빈번한 플아이어들로서 나타냄으로써 이런 특성을 레버리지 한다. 속임수 소스들이 통상적으로 양방향 트랜잭션을 완료시킬 수 없기 때문에, 속임수 어드레스의 실제 소유자에 의하여 예상되는 응답은 제 1 패킷을 드롭하거나 무시하는 것이다. 따라서, 신뢰적인 데이터 및/또는 트래픽에 대한 프리퀀트 플라이어 카테고리는 속임수 소스 공격들에 대한 보호를 제공할 수 있다. 당업자는 프리퀀트 플라이어 개념을 사용하는 다양한 부가적인 실시예들을 인식할 것이다. 예를 들어, 제 3 패킷은 신뢰적인 종점의 우수한 표시로서 트랜잭션에서 식별될 수 있다. 몇몇 실시예들은 제 3 패킷이 리셋(RST) 패킷일 것을 요구하지 않을 수 있다.
몇몇 실시예들은 프리퀀트 플라이어들을 결정하기 위하여 트랜잭션들의 변형에 따른다. 이들 실시예들은 "슬래머(Slammer)" 같은 다양한 종류의 단일 패킷( 사용자 데이터그램 프로토콜) UDP Microsoft？ 공격 변형에 대해 종종 효과적이다. 슬래머 형 공격들은 통상적으로 트랜잭션의 변형들을 포함한다. 이들 실시예들은 슬래머 트래픽 보다 높은 우선권 리소스들 같은 보다 우수한 상당 부분의 프리퀀트 플라이어 고객들을 제공한다. 따라서, 이들 실시예들의 프리퀀트 플라이어들은 높은 우선권 리소스로 인해 슬래머 트래픽에 영향을 받지 않는다. 영향을 받지 않은 위치에서 프리퀀트 플라이어 고객들의 부분이 클수록, 이들 실시예들은 슬래머형 공격들을 보다 최소화한다. 도 1-4에 도시된 실시예들에 의해 실행되는 검출 및 제어는 상기된 프리퀀트 플라이어 개념을 포함한다. 프리퀀트 플라이어 개념은 서비 스 제공자 및/또는 엔터프라이즈를 위하여 실행될 수 있다. 이들 실시예들은 통상적으로 서비스 제공자 및 엔터프라이즈 사이의 통신을 포함한다. 엔터프라이즈 및/또는 서비스 제공자를 위하여 실행되는 다양한 실시예들중 몇몇 실시예들은 하기 섹션 Ⅲ에 기술된다. 그러나, 논의는 몇몇 실시예들의 리소스들로 진행한다. 일단 트래픽이 분류되면, 통상적으로 하나 이상의 리소스들을 통하여 목적지에 도달하여야 한다.
B. 리소스 할당
도 5는 몇몇 실시예들의 리소스 할당에 대한 흐름도를 도시한다. 도면에 도시된 바와 같이, 처리(500)는 데이터 스트림이 검색되는 단계(505)에서 시적한다. 몇몇 실시예들의 데이터 스트림은 데이터 패킷들을 포함한다. 다음, 단계(510)에서, 패킷들은 분류되거나, 상기된 바와 같이 트래픽은 서브세트들로 분류된다. 만약 단계(515)에서 트래픽이 예를 들어 악성으로 공지된 데이터를 가진 패킷들을 포함하면, 처리(500)는 몇몇 실시예들에서 단계(520)로 전이하고, 여기서 악성 데이터(패킷들)은 드롭된다. 그 다음 처리(500)는 종료된다.
만약 단계(515)에서, 트래픽이 악성으로서 분류되지 않으면(단계 510에서), 처리(500)는 단계(525)로 전이하고, 여기서 트래픽이 의심인지 여부의 결정이 이루어진다. 만약 단계(525)에서, 트래픽이 신뢰적인 것으로 결정되면, 처리(500)는 단계(530)로 전이하고, 트래픽은 신뢰적인 트래픽을 위해 설계된 제 1 리소스에 할당된다. 그 다음 처리(500)는 결론 내어진다. 만약 단계(525)에서, 트래픽이 의심이면, 처리(500)는 단계(535)로 전이하고, 여기서 트래픽은 예를 들어 의심 트래픽을 위하여 지정된 제 2 리소스에 할당된다. 그 다음 처리(500)는 결론 내어진다.
도 6은 예를 들어 리소스 형태 또는 품질에 의해 몇몇 리소스들로 분할 가능하다. 이런 도면에 도시된 바와 같이, 몇몇 실시예들의 네트워크 리소스에 대한 할당은 의심(630), 신뢰(635), 및 악성(640) 트래픽 및/또는 데이터에 대한 리소스들을 포함한다. 따라서, 제 1 장치(605)로부터 네트워크(600)를 통하여 제 2 장치(610)로 이동하는 트래픽은 하나 이상의 이들 리소스 타입들과 연관된다.
도 7은 몇몇 실시예들을 위한 리소스 할당의 다른 실시예를 도시한다. 도면에 도시된 바와 같이, 네트워크(700)는 의심 트래픽에 대한 리소스(730), 신뢰적인 트래픽(735)을 위한 리소스(735), 악성으로 공지된 트래픽에 대한 리소스(740), 목적지(7100, 및 몇몇 네트워크 장치들(745,750,755, 및 760)을 포함한다. 몇몇 실시예들의 네트워크 장치들(745,750,755,760)은 루터, 브리지, 및/또는 다른 네트워크 구조를 포함하는 네트워크상 노드, 또는 "호프(hop)" 같은 네트워크의 토포로지의 특정 특징들을 나타낸다. 네트워크 장치들(745,750,755 및 760)은 하기의 섹션 Ⅲ에서 추가로 논의된다.
도 7에 도시된 바와 같이, 소스(705)로부터 목적지(710)로 트래픽은 네트워크(700)의 다양한 시간들 및/또는 위치들에서 신뢰, 의심 또는 악성으로 결정된다. 몇몇 실시예들을 트래픽을 분류하기 위하여 도 1A 및 1B와 관련하여 상기된 처리를 사용한다. 그 다음, 트래픽의 각각의 카테고리는 트래픽의 그 카테고리에 할당된 리소스로 지향된다. 예를 들어, 네트워크 장치(745)로부터의 트래픽은 의심(730), 신뢰(735), 및/또는 악성(740) 트래픽에 대한 리소스들로 지향되고, 네트워크 장 치(755)로부터의 트래픽은 악성 트래픽에 대한 리소스(들)(740)로 지향된다. 도 7에 도시된 바와 같이, 몇몇 실시예들의 리소스들은 악성 트래픽이 의심 트래픽에 영향을 미치지 않도록 하고, 의심 트래픽은 신뢰 트래픽에 영향을 미치지 않도록 한다. 몇몇 실시예들은 다르게 리소스 할당을 수행한다. 이들 차들은 하기에 기술된다.
1. 블랙 홀링
도 8은 네트워크(800)의 네트워크 장치들(845,850,855 및 860)이 악성으로 다르게 분류된 트래픽을 처리할 수 있는 것을 도시한다. 예를 들어, 악성 트래픽은 드롭될 수 있다. 드롭된 트래픽은 네트워크의 에지에서 블랙홀된다. 도 8은 트래픽이 드롭되고 및/또는 블랙홀되는 실시예를 도시한다. 네트워크 장치들은 드롭 및/또는 블록 홀 데이터에 대한 처리 능력을 포함한다. 이들 실시예들에서, 데이터는 종종 패킷들 형태이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 몇몇 실시예들의 네트워크 장치들(845,850,855 및 860)은 악성 트래픽을 인식 및/또는 드롭하기 위한 수단(865) 같은 강화된 특징들을 포함한다. 몇몇 실시예들은 악성 트래픽에 대한 리소스(840) 같은 리소스에 버려지는 데이터를 할당 및/또는 배당하지 않고 드롭핑 및/또는 블랙 홀링을 수행한다. 상기 시스템은 악성 트래픽이 이런 방식으로 드롭되도록 설계되고, 몇몇 실시예들에서 드롭된 트래픽이 네트워크의 에지에서 블랙홀되게 한다.
2. 속도 제한
의심 트래픽은 속도 제한될 수 있다. 몇몇 실시예들은 토큰 버킷을 사용하여 속도 제한을 달성하고, 몇몇 실시예들은 예를 들어 가중치 공정 대기열 처리(fair queing) 같은 다른 수단을 통하여 속도 제한을 달성한다. 이들 실시예들에서, 의심 트래픽에 할당된 웨이트는 신뢰 트래픽에 할당된 웨이트보다 낮다.
또한, 인터넷 서비스 제공자 같은 서비스 제공자는 피어(peer)에 속하는 하나 이상의 파라미터들의 지식을 가진다. 예를 들어, 서비스 제공자는 엔터프라이즈 고객 도달 링크들의 용량 지식을 가진다. 상기 예들에서, 몇몇 실시예들의 서비스 제공자는 엔터프라이즈의 링크들 용량이 오버휄름되지 않도록 스로틀 트래픽에 대한 지식을 사용한다. 예를 들어, 특정 엔터프라이즈 고객은 서브네트워크쪽으로 및/또는 서브네트워크를 통하여 지향된 트래픽을 처리하기 위한 총 도달 용량을 가진다. 만약 엔터프라이즈의 서브네트워크를 통하여 지향된 신뢰 및 의심 트래픽의 합이 특정 엔터프라이즈의 서브네트워크에 대한 총 도달 용량 보다 많이 부가되면, 서비스 제공자는 의심 트래픽 일부의 속도를 제한하거나 드롭할 수 있다. 이들 경우들에서, 서비스 제공자는 의심 트래픽의 손상에 대해, 신뢰적 트래픽에 관한 엔터프라이즈에 제공된 서비스 품질을 유지한다. 속도 제한 및/또는 드롭핑 트래픽은 다양한 방법들을 사용하여 달성된다. 속도 제한은 예를 들어 토큰 버킷들, ToS 마킹들, 및/또는 (다중툴 라벨 스위치) MPLS 태그들을 사용함으로써 몇몇 실시예들에서 실행된다. 몇몇 실시예들은 상기된 바와 같이 버퍼 관리 방법들 및/또는 블랙 홀링을 사용하여 패킷들을 드롭한다. 당업자는 부가적인 수단이 트래픽을 포함하는 패킷들의 속도 제한 및/또는 드롭핑에 의해 트래픽을 제어하기 위하여 사용될 수 있는 것을 인식할 것이다.
3. 태깅 및 라우팅
다른 트래픽 카테고리들에 대한 리소스들은 다른 ToS 마킹들을 포함한다. 예를 들어, 신뢰적 트래픽은 신뢰 트래픽이 다른 카테고리들로부터 트래픽을 통하여 우선권을 가지게 하는 것을 보장하는 ToS 마킹이 할당된다. 이와 같이, 다른 트래픽 카테고리들은 다르게 루틴된다. 이들 실시예들은 하기 실시예들에서 추가로 기술된다. 몇몇 실시예들에서, 다른 트래픽 카테고리들은 다르게 태그되어, 상기 카테고리들은 로컬적으로 다른 경로들을 사용한다.
4. 논리 대 물리적 리소스들
몇몇 실시예들의 다른 리소스들은 다른 논리 리소스들을 포함한다. 다른 논리 리소스들은 실제로 동일한 물리적 리소스를 공유할 수 있다. 다른 논리적 및/또는 물리적 리소스들은 다른 우선권 레벨들에 해당한다. 예를 들어, 우선권 큐(PQ)는 몇몇 실시예들에서 다른 우선권 레벨들을 제공하고, 몇몇 실시예들은 다른 우선권 레벨들을 제공하기 위하여 등급 기반 가중치 공정 대기열 처리(CBWFQ)를 사용한다.
C. 리소스 할당을 사용한 분류의 예
1. 소스 기반
다른 실시예들은 공격 검출 및 트래픽 및 라우팅 제어에 대해 다른 기준을 사용한다. 상기된 바와 같이, 다른 실시예들은 제어를 달성하기 위하여 다른 카테고리들, 리소스들, 및 할당들을 사용한다. 몇몇 실시예들은 검출 및 트래픽 제어를 위한 트래픽의 소스를 사용하고, 몇몇 실시예들은 검출 및 트래픽 제어를 위한 트래픽의 목적지를 사용한다. 패킷들의 속성들은 몇몇 실시예들에서 사용된다. 몇몇 실시예들은 특정 목적지 어드레스를 위하여 의도된 트래픽의 소스를 공격한다. 소스 및/또는 목적지 어드레스에 기초하여, 이들 실시예들은 트래픽이 신뢰적인지 의심인지 결정한다. 소스 어드레스는 적당한 리소스에 트래픽을 전송하기 위하여 사용된다. 예를 들어, 소스가 의심 트래픽을 위하여 비축된 리소스들로 전용되기 때문에 트래픽은 의심으로 결정된다. 특히, 몇몇 실시예들은 예를 들어 :
(1) ToS 마킹들의 특정 범위를 트래픽에 할당하고;
(2) 한 세트의 다른 물리적 경로들에 트래픽을 할당하고; 또는
(3) 트래픽이 특정 세트의 MPLS 태그 루터들, 또는 특정 세트의 MPLS 수행 루터들을 따라 지향되도록 트래픽을 특정 MPLS 태그로 마킹함으로써 다양한 리소스들에, 의심 트래픽 같은 트래픽을 지향시킨다.
2. 목적지 기반
게다가, 몇몇 실시예들은 특정 목적지 어드레스, 또는 목적지들의 세트를 가진 트래픽을 추적한다. 이런 목적지 어드레스에 기초하여, 이들 실시예들은 트래픽이 신뢰적인지 의심인지를 결정한다. 몇몇 실시예들에서, 목적지 어드레스는 적당한 리소스에 트래픽을 전송하기 위하여 사용된다. 예를 들어, 목적지에 기초하여 의심으로 결정된 트래픽은 몇몇 실시예들에서 의심 트래픽을 위하여 비축된 리소스(들)로 전용된다. 상기된 바와 같이, 몇몇 실시예들은 예를 들어 ToS 마킹들, 특정 물리적 경로들, 및/도는 태그 루트들을 통한 MPLS 태그들을 사용하여 다르게 의심 트래픽을 처리한다.
3. 프리퀀트 플라이어 기반
몇몇 실시예들은 상기된 프리퀀트 플라이어 모델에 기초하여 트래픽을 식별, 분류 및/또는 제어한다. 또한 상기된 바와 같이, 프리퀀트 플라이어 트래픽은 통상적으로 트래픽의 이런 카테고리에 가장 높은 서비스 품질을 제공하기 위하여 가장 잘 이용할 수 있는 리소스들에 할당된다.
4. 흐름 기반
다른 식별, 분류, 및/또는 제어 방법들의 환경에서 소스 및/또는 목적지 기반 분류 및/또는 리소스 할당의 특징들은 적용될 수 있다. 예를 들어, 검출, 제어 및 프리퀀트 플라이어 멤버쉽 결정들은 소스 및 목적지 정보의 결합에 기초한다. 이들 결정들은 흐름 정보에 기초한다. 트래픽을 식별 및/또는 분류하기 위한 다른 방법들은 당업자에게 명백하다. 예를 들어, 몇몇 실시예들은 엔터프라이즈들, 서비스 제공자들, 및/또는 이들과 다른 목적지와의 결합을 포함하는 목적지 또는 목적지 세트에 기초하여 구성된다.
D. 다른 환경들
상기는 다른 환경들로 확장될 수 있다. 이들 환경들은 예를 들어 좀비 팜(zombie farm) 진행 실제 트랜잭션들 같은 상기된 속임수 소스 단일 패킷 공격들 및 부가적인 환경들을 포함한다. 이들 경우들에서, 성공적인 트랜잭션들은 하나 이상의 종점들 당 시간을 통하여 추적된다. 오랜 시간 고객들을 포함하는 종점들은 신뢰적이다. 이들 실시예들은 임의의 새로운 종점을 의심 또는 악성으로서 분류하고, 유사하게 몇몇 실시예들은 디폴트에서 악성보다 오히려 알려지지 않고 및/또는 새로운 트래픽을 분류한다.
E. 사용자 및 트래픽 히스토리
트래픽이 악성인 것을 종래기술에서 침입 검출 시스템들(IDS)이 결정하는 동안, 이들 침입 검출 시스템들은 의심 트래픽이 정말로 신뢰적인 것인지를 통상적으로 결정하지 못한다. 하기 섹션 Ⅱ는 종래 침입 검출 시스템의 몇몇 공통적인 특징들을 기술한다. 종래 침입 검출 시스템과 대조하여, 몇몇 실시예들은 리소스 용도, 애플리케이션 성능 및 네트워크의 다양한 사용자들에 대한 다른 패턴들의 히스토리를 보유한다. 히스토리는 통상적으로 데이터베이스에 유지된다. 상기 히스토리는 통상적으로 의심 트래픽이 신뢰적인지 결정하기 위하여 사용된다. 제 1 서브세트의 트래픽의 분류 및/또는 제 2 서브세트 트래픽에 대한 액션의 결정은 한 세트의 애플리케이션 관리 툴들 및 디렉토리들을 사용하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 애플리케이션 관리 툴들 및 디렉토리들은 의심 트래픽이 신뢰적인지 결정하기 위하여 사용된다. 특정 예들에서, 이들 애플리케이션 관리 툴들 및 디렉토리들은 Avaya, Inc 회사에 의해 제공된다.
다른 트래픽으로 신뢰적인 트래픽을 구별하기 위하여, 디렉토리들의 정보 및 다른 네트워크 관리 및 애플리케이션 툴들은 사용된다. 이들 툴들은 예를 들어 라이트웨이트(lightweight) 디렉토리 액세스 프로토콜(LDAP), 세션 초기화 프로토콜(SIP) 및/또는 Netflows？ 컴퓨터 네트워크 수행 시스템을 포함한다. Netflows？는 상표 Janus Research Group, Inc. of Appling, Georgia이다. 사용자 특성들 및 요구들의 지식은 트래픽이 정말로 신뢰적인지의 결정을 돕는다. 예를 들어, 주어진 사용자가 현재 특정 지리 영역에 있다는 것을 알리는 몇몇 실시예는 특정 애플리케이션을 운행하기를 원하고, 셀방식 장치를 사용한다. 몇몇 실시예들은 SIP 디렉토리를 사용하여 이 정보를 얻지만, 몇몇 실시예들은 콜 서버와의 통합을 통하여 정보를 발견한다. 트래픽은 신뢰적인 종점에 대한 예상된 패턴과 매칭하는지를 결정하기 위하여 이 사용자로부터 관찰된다. 적당한 프로토콜들은 제 1 서브세트의 트래픽에 대한 카테고리를 결정하는데 도움을 주고 제 2 서브세트의 트래픽에 대한 액션을 결정하기 위하여 사용될 수 있다.
몇몇 실시예들은 예를 들어 경계 게이트웨어 프로토콜(BGP) 및 간단한 네트워크 관리 프로토콜(SNMP) 같은 다양한 프로토콜들을 사용하여 예를 들어 루터 같은 다른 네트워크 엘리먼트들과 상호작용한다. 이들 실시예들은 검출 및 제어 경로들 모두의 프로토콜들을 레버리지 한다. 예를 들어, 몇몇 실시예들은 서문 정보를 사용한다. 이들 실시예들은 공지된 어드레스 서문을 가진 어드레스들로부터 발생(기원)하는 의심 트래픽으로서 고려한다. 그 다음 이들 실시예들은 서문으로부터의 의심 트래픽이 실제로 악성인지를 결정한다. 또한, 의심이거나 악성인 트래픽을 제어하기 위하여 시도할 때, 몇몇 실시예들은 적당한 서문들에 대한 적당한 루트 변화들을 전송하기 위하여 한 세트의 BGP 제어들을 레버리지 한다. 게다가, SNMP는 몇몇 실시예들의 검출 및 제어에서 상승적인 역할을 한다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 검출 및/또는 제어는 예를 들어 SNMP로부터 얻어진 바와 같이 로드 판독시 변화들에 기초한다.
Ⅱ. 중요 한계 구현
모니터, 평가 및 제어 기술들을 제공하는 것은 네트워크 환경에 부가적인 제 한을 부가함으로써 보안 해결책들의 품질을 개선시킨다. 부가적인 한계는 종래 침입 검출 시스템(IDS) 한계와 협력하여 실행된다. 이들 실시예들은 네트워크 트래픽 및 공격들을 처리하는데 부가적인 입상 레벨을 제공한다. 공격들에 반응하는 향상된 정밀도는 높은 레벨의 입상으로 인해, 하나 또는 다양한 형태의 트래픽에 대한 리소스들을 선택함으로써 트래픽을 제어하기 위한 시스템의 유일한 능력을 레버리지한다. 의심인 것으로 결정된 트래픽은 여전히 의심 트래픽에 사용된 리소스들이 신뢰적인 트래픽에 의해 사용된 것과 다른 것을 보장함으로써 해롭지 않게 전송된다. 단지 높은 레벨의 신뢰성을 가지고 악성으로 결정된 트래픽만이 드롭된다. 애플리케이션 수행의 모니터링을 통하여, 신뢰적인 트래픽은 가장 우수한 서비스 레벨을 수신한다. 이들 실시예들은 의심 트래픽이 수신하는 서비스 레벨을 제어한다. 예를 들어, 가자 의심되는 트래픽은 특히 공격 동안 리소스들이 제한될 때 가장 품질이 떨어지거나 낮아진 품질의 서비스를 수신한다.
도 9A 및 9B는 종래에 공지된 통상적인 침입 검출 실행들의 중요 검출 한계를 개념적으로 도시한다. 이들 도면들에 도시된 바와 같이, 종래에 공지된 실행들의 중요 한계(905)는 악성 트래픽, 거부 트래픽, 및 허용된 모든 다른 트래픽 사이에 놓인다. 종래에 공지된 이들 방법들의 단점은 이들 실행들의 성공이 무기로서 악성 트래픽을 사용하는 공격들의 정확한 검출에 달려있다는 것이다. 그러나, 상기된 바와 같이, 통상적인 실행들은 종래 한계에서 무수한 공격들을 검출하는데 종종 성공할 수 없다. 따라서, 이들 방법들은 빗금친 선들로 도시된, 잘못된 긍정들 및 잘못된 부정들 형태의 높은 에러 마진을 형성할 수 있다.
대조하여, 도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에서 실행된 한계를 도시한다. 이 도면에 도시된 바와 같이, 몇몇 실시예들의 중요 한계(1010)는 신뢰적 트래픽, 및 예를 들어 의심 및 악성 트래픽으로 공지된 모든 다른 트래픽 사이에 있다. 따라서, 공격들을 검출 및/또는 방지하는데 이들 실시예들의 성공은 악성으로 공지된 트래픽 및 모든 다른 트래픽 사이의 종래 경계(905)를 높은 정확도로 정확히 지적하는 것에 둔감하게 된다.
이것은 의심 트래픽 흐름들이 여전히 액세스할 수 있다는 사실을 레버리지 할 수 있다. 의심 트래픽의 이런 처리는 보다 "중앙으로" 한계를 이동시킨다. 이런 특징은 잘못된 긍정들 및 잘못된 부정들 사이의 보다 정확한 밸런스를 허용한다. 이것은 신뢰적인 상태를 의심스럽게 되는 이전에 신뢰적인 트래픽 상태로 강등하거나 등급을 떨어뜨리는 비교적 관대한 액션을 부과하는 장점을 제공할 수 있다. 따라서, 강등은 종래에 공지된 종래 허용/거부 한계(905)에서 얻어진 액션보다 관대하다.
Ⅲ. 시스템 구현
A. 시스템 및 루터
애플리케이션 프로그래밍 인터페이스들(API)을 사용하고, 최종 사용자들에 대한 네트워크 관리 툴들, 애플리케이션 성능을 모니터링함으로써, 유일한 관점이 제공되고, 애플리케이션 지식, 사용자들의 히스토리적 지식, 트래픽 패턴 및 사용하는 애플리케이션들, 및 사용자들 및 그 애플리케이션들의 예상되는 특성들 및 요구들과 결합한다. 이런 보다 지능적인 관점은 공격들에 대한 검출 및 응답시 보다 많은 지식을 본 발명의 실시예들에 제공한다. 몇몇 실시예들은 공격들에 대한 보다 정확하고 및/또는 민감한 반응들을 추가로 허용한다. 공격들을 검출시 지능은 표준 침입 검출 방법의 두 개의 카테고리들 대신 트래픽에 대하여 적어도 3개의 카테고리들을 식별함으로써 상당히 개선된다. 몇몇 실시예들은 애플리케이션들을 시험하고 애플리케이션들의 지식을 종래 시스템들로 확장하고 추가로 다른 방식으로 종래 침입 검출 시스템들을 개선한다. 몇몇 실시예들은 예를 들어 다운 시간 같은 종래 시스템들이 면하는 문제를 추가로 처리한다.
다양한 실시예들은 소프트웨어 및/또는 하드웨어로 실행된다. 하드웨어 실행은 장치, 네트워크, 및/또는 소프트웨어, 하드웨어, 및 하나 이상의 장치(들)의 결합을 포함한다. 몇몇 실시예들은 예를 들어 소프트웨어 및/또는 하드웨어로 실행되는 루터 같은 네트워크 장치에서 네트워크 제어 및 관리 기능들을 실행한다. 몇몇 실시예들의 네트워크 장치들은 종래에 공지된 통상적인 장치를 통하여 개선된 특징들을 포함한다. 이들 개선된 장치들 은 예를 들어 Avaya, Inc에 의해 제공된 라우팅 지능 유닛(RIU)을 포함한다.
몇몇 실시예들은 네트워크 아키텍쳐에서 하나 이상의 루터들 및/또는 라우팅 지능 유닛들에 루트 변화들을 도입함으로써 제어를 달성한다. 이들 실시예들은 주어진 카테고리의 트래픽에 자리한 리소스에 트래픽을 할당한다. 예를 들어, 몇몇 실시예들은 트래픽의 카테고리들을 식별하기 위하여 ToS 마킹들을 할당한다. 이들 실시예들이 예를 들어 신뢰 및/또는 프리퀀트 플라이어 트래픽 같은 보다 중요한 것을 식별하는 트래픽은 우선 순위의 처리를 수신한다.
B. ISP 및 엔터프라이즈 시스템
상기된 실시 예들의 다양한 특징들은 다른 실시예들에서 다르게 결합된다. 이들 실시예들은 엔터프라이즈 및/또는 인터넷 서비스 제공자(ISP) 설정들의 구현을 포함한다. 예를 들어, 도 11은 몇몇 실시예들의 시스템(1100)을 도시한다. 이 도면에 도시된 바와 같이, 시스템(1100)은 네트워크(1115)를 통하여 엔터프라이즈 서브넷(1110)에 결합된 ISP 서브넷(1105)을 포함한다. 네트워크(1115)는 통상적으로 인터넷 같은 광대역 네트워크 또는 네트워크들의 네트워크이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 네트워크 장치들(1120,1125 및 1130)의 다수의 예들은 네트워크(1115)상 하나 이상의 위치들에 설치된다. 도 11의 시스템(1100)의 장치들은 예를 들어 라우팅 지능 유닛들(1120 및 1130), 및 표준 루터(1125) 같은 네트워크화된 장치들의 외부 수집물을 포함한다.
C. 구현 위치
본 발명은 엔터프라이즈 및/또는 인터넷 서비스 제공자의 네트워크내에 구현될 수 있다. 엔터프라이즈내에서 실행될 때, 몇몇 실시예들은 엔터프라이즈의 중앙 헤드쿼터들, 브랜치내의 헤드쿼더 에지들, 및/또는 브랜치 에지들내에 구현된다. 유사하게, 서비스 제공자 위치내에서 실행될 때, 몇몇 실시예들은 서비스 제공자 네트워크의 중심 및/또는 에지에서 실행된다. 특히, 몇몇 실시예들은 엔터프라이즈 및/또는 서비스 제공자 네트워크의 에지에 가능한한 근접하게 실행된다. 다양한 실행 위치들은 통지 및 피드백 같은 특정 특징들을 제공한다. 이들 실행들은 하기 도면과 관련하여 기술된다.
1. 엔터프라이즈 서브네트워크 에지 및 내부에서
예를 들어, 본 발명은 엔터프라이즈 네트워크의 에지에서 전개될 수 있다. 이들 실시예들은 특히 특정 사이트에 대해 인입 트래픽을 스캔하기 위하여 사용한다. 도 12는 엔터프라이즈 서브네트워크(1210)의 에지에 배치된 네트워크 서비스(1230)를 포함하는 네트워크(1200)를 도시한다. 이 도면에 도시된 바와 같이, 서브넷(1210)은 네트워크화된 장치들(1230 및 1235)와 관련하여 동작한다. 서브넷(1210)은 서브넷(1210)을 형성하고 네스트된 서브-서브넷(1255)을 포함하는 몇몇 네트워크화된 장치들(1240,1245 및 1250)을 포함한다. 네트워크 장치(1230)는 라우팅 지능 유닛이다. 도 12에 도시된 대표적인 실시예는 통상적으로 엔터프라이즈의 서브넷(1210)에 진입하는 트래픽을 분류하기 위하여 섹션 Ⅰ에서 상기된 방법을 사용한다. 따라서, 이들 실시예들은 통상적으로 신뢰, 의심 또는 악성으로서 인입 트래픽을 분류한다. 악성으로 알려진 트래픽은 드롭되거나 블랙 홀되고, 신뢰 및 의심 트래픽은 이들 트래픽 카테고리들의 각각에 할당된 리소스들로 지향된다. 상기된 바와 같이, 상기 리소스들은 예를 들어 ToS 마킹들, MPLS 태그 루트들, 다른 물리적 링크들, 다른 루트들, 및/또는 하나 이상의 속도 제어기(들)을 포함한다. 몇몇 실시예들에서, 속도 제어는 토큰 버킷들을 사용하여 달성된다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 의심 트래픽은 토큰 버킷들을 사용하여 사이트의 인프라구조내에서 속도 제한된다. 도 12에 도시된 바와 같이, 부가적인 라우팅 지능 유닛(1250)은 엔터프라이즈 서브네트워크(1210)의 인프라구조내에 배치된다. 당업자는 몇몇 실시예들은 네트워크(1210)내에 서브-서브넷들의 몇몇 네스트된 층들을 가지며, 부가적인 네트워크 장치들 및/또는 라우팅 유닛들은 이들 네스트된 서브-서브네트워크들의 매우 깊은 층들내에 선택적으로 설치된다.
네트워크화된 장치들(1235-45)은 다른 서버들일 수 있다. 상기 실시예들에서, 엔터프라이즈 서브네트워크(1210)에 진입하는 신뢰 및 의심 트래픽 스트림들은 다른 서버들(1235-45) 쪽으로 지향된다. 예를 들어, 몇몇 실시예의 의심 트래픽은 네트워크화된 서버 장치(1240) 쪽으로 지향되고, 신뢰 트래픽은 신뢰적 서버(1245) 쪽으로 지향된다. 이들 실시예들은 의심 트래픽의 내용에 의해 영향을 받는 신뢰적 서버들을 가질 가능성을 감소시킨다.
도 12에 도시된 네스트된 장치 및/도는 서브네트워크 아키텍쳐는 추가의 장점들을 가진다. 예를 들어, 라우팅 지능 유닛들(1230 및 1250)의 다중 설치들은 사이트를 위하여 예정되고 상기 사이트내의 다양한 위치들의 트래픽이 다양한 입도 레벨들로 다중 스테이지들에서 검사되게 한다. 게다가, 이들 실시예들에서, 악성으로 알려진 트래픽은 라우팅 지능 유닛(1230) 및 라우팅 지능 유닛(1250)에서 드롭된다. 게다가, 이전에 분류된 트래픽은 이들 다양한 위치들에서 품질 향상 및 강하된다. 부가적으로, 도 12에 도시된 라우팅 지능 유닛(1250)은 사이트의 인프라구조에서 보다 깊고, 특정 서버 위치들에서 보다 밀접하게 설치된다. 이런 위치에의 배치는 이웃 서버들에 대한 보다 특정화된 검출 및/또는 제어를 허용하는 것과 같은 특정 장점들을 가진다.
게다가, 시스템 아키텍쳐는 사이트의 서브네트워크쪽으로 깊게 다른 서버들에 도달하는 트래픽의 양이 사이트의 에지에서 교차하는 집단 트래픽보다 덜 방대 하기 때문에 비례축소성을 개선할 수 있다. 게다가, 본 발명은 다른 서버들쪽으로 다른 카테고리들을 지향하는 것과 같은 이전 실시예에 기술된 기능들을 수행한다.
2. 서비스 제공자 서브네트워크 에지 및 내부에서
도 13은 몇몇 실시예들의 네트워크 장치들이 예를 들어 네트워크 장치들(1330,1350 및 1360)에서 서비스 제공자 서브넷(1305)의 다중 위치들에 설치된 네트워크(1300)를 도시한다. 도면(이 경우, 예시적인 서비스 제공자 사이트 1305)에 도시된 예시적인 사이트는 하나 이상의 엔트리 포인트를 그 사이트에 포함한다. 특히, 이들 엔트리 포인트들은 네트워크 장치들(1330 및 1360) 각각에 의해 보장된다. 이들 외부 설비들(1330 및 1360)은 통상적으로 섹션 Ⅰ에서 상기된 하나 이상의 방법들을 사용하여 엔트리 포인트들에서 트래픽을 검사 및/또는 분류한다. 언급된 바와 같이, 악성으로 알려진 트래픽은 사이트(1305)에 진입하기 전에 드롭될 수 있다.
도 13에 도시된 바와 같이, 서비스 제공자 서브넷(1305)은 그 사이트내에서 설치된 서브-서브넷(1355) 및 네트워크 장치(1350)를 포함한다. 따라서, 도 12에 도시된 엔터프라이즈 모델과 유사하게, 몇몇 실시예들의 서비스 제공자 서브넷(1305)는 외부 설비들(1330 및 1360) 및 내부 설비(1350)를 포함한다. 이들 실시예들에서, 여러 설비 위치는 다중 라인들 및/또는 공격으로부터 방어 레벨들을 제공한다. 특히, 내부 설비(1350)는 서비스 제공자 사이트(1305)에 대한 많은 입상 검출 및 제어를 제공한다.
게다가, 다중 설비들은 그 사이트내의 부가적인 특징들을 제공할 수 있다. 이들 부가적인 특징들은 피드백 및/또는 업스트립 통지를 포함한다. 예를 들어, 도 13에 도시된 바와 같이, 내부 설비(1350)는 업스트림 통지를 사용하여 네트워크 에지에서 외부 설비(1330)와 보다 상세한 정보를 공유한다. 이들 실시예들의 업스트림 통지는 통상적으로 예를 들어 (1) 프리퀀트 플라이어 정보를 포함하는 신뢰적인 것으로 결정된 트래픽, (2) 의심으로 결정된 트래픽, 및/또는 (3) 악성으로 결정된 트래픽에 관한 제어/시그널링 형태 정보를 포함한다. 몇몇 실시예들의 업스트림 통지들은 다른 트래픽 카테고리들에 대해 다르게 작동하도록 사이트 에지에서 외부 설비(1330)를 요구한다. 몇몇 실시예들은 상기된 다른 트래픽 카테고리들에 대해 다른 액션들을 강화시킨다. 유사하게, 외부 위치(1330)는 서비스 제공자 서브네트워크(1305)내의 위치에 대해 예정된 트래픽에 관한 순방향 정보를 공급한다.
3. 많은 통지 실시예들
상기된 인트라 사이트 통지는 인터 사이트 위치에 적용될 수 있다. 상기 시스템들에서, 서비스 제공자 및 엔터프라이즈 서브네트워크들 양쪽에서 라우팅 지능 유닛들 같은 네트워크 장치들은 상기된 하나 이상의 기능들을 독립적으로 수행한다. 서비스 제공자는 엔터프라이즈의 네트워크로 지향된 의심 트래픽 존재의 엔터프라이즈를 통지한다. 이들 실시예들에서, 서비스 제공자는 트래픽 카테고리 및 제어에 속하는 다양한 측면들의 엔터프라이즈를 통지한다. 몇몇 실시예들의 서비스 제공자는 엔터프라이즈 고객들에 서비스로서 통지를 제공한다. 예를 들어, 도 14는 엔터프라이즈(1410)에 지향된 트래픽이 의심 트래픽을 포함하는 정보 같은 부가적인 제어 타입 정보를 엔터프라이즈(1410)에 통지하는 서비스 제공자(1405)를 가진 네트워크(1400)를 도시한다. 도 14에 도시된 외부 네트워크 장치들의 혼합은 라우팅 지능 유닛들(1230 및 1330) 같은 "지능" 장치들뿐 아니라 통상적인 루터(14350 같은 표준 네트워크 장치들을 포함한다. 몇몇 실시예들은 지능 장치들을 사용하여 통지들 같은 제어 신호 정보를 전송 및 수신한다.
도 15는 엔터프라이즈 서브넷(1510)에서 네트워크 장치(1230)가 업스트림 서비스 제공자(1505)에 배치된 네트워크 장치들(1330)에 피드백 통지들을 전송하는 것을 도시한다. 이들 통지들은 수신된 트래픽의 분류에 관한 정보 같은 제어 타입 정보를 통상적으로 포함한다. 엔터프라이즈는 트래픽 흐름상에서 보다 진보된 검출 방법들을 사용함으로써 보다 많은 지식을 가지도록 보다 잘 배치된다. 몇몇 실시예들의 엔터프라이즈는 서비스 제공자에게 보다 우수한 업스트림 통지들을 추가로 제공한다. 예를 들어, 트래픽은 종종 엔터프라이즈의 전제내에서 떠날 때 인크립트된다. 따라서, 특히 서비스 제공자의 에지에서 네트워크 장치들은 등급화/분류 결정에서 트래픽(패킷들)의 내용을 사용할 수 없다. 이들 결정들은 도 1-6과 관련하여 상기된다.
몇몇 실시예들의 통지들은 추가로 의심으로서 마크된 특정 소스들, 엔터프라이즈에 의해 결정된 프리퀀트 플라이어들의 리스트, 위치의 라우팅 지능 유닛(들)에 관한 부가적인 정보, 및/또는 의심 트래픽에 대한 정보 관련 속도 제한, 또는 의심 트래픽의 서브세트의 식별을 더 포함한다. 몇몇 실시예들에서, 속도 제한은 엔터프라이즈의 도달 링크들이 오버휄름되는 것을 보호한다.
D. 항상 온인 아키텍쳐를 제공하는 것
1. 패시브 제어
몇몇 실시예들의 네트워크 라우팅 제어는 "패시브"적이다. 패시브 제어는 제어 및 보호 특성들이 항상 온인 것을 가리킨다. 이들 실시예들은 공격 검출에 기초하여 트리거링하는 것을 요구한다. 이들 실시예들의 몇몇은 완전히 적법한 트래픽으로 구성된 공격들을 처리한다. 따라서, 몇몇 실시예들은 "보다 지능적인' 공격들을 검출한다. 예를 들어, 몇몇 실시예들은 합법적인 소스로부터 비정상 로드 패턴들을 검출한다. 몇몇 예들에서, 이들 실시예들은 통상적인 침입 검출 시스템들에 의해 검출할 수 없는 로드 파라미터들 및/또는 패턴들을 검출한다. 소스 또는 타입에 무관하게, 만약 공격이 시작되면, 몇몇 실시예들은 공격이 진행중인 것을 결정할 필요가 없다. 오히려, 몇몇 실시예들에서, 신뢰적인 사용자들은 약한 경험을 가지며, 공격은 자동으로 자기 제한된다.
2. 항상 온
몇몇 실시예들은 공격이 실제로 발생했는지를 결정하기 위한 능력에 따르지 않는다. 도 1-6과 관련하여 상기된 처리들의 결정은 정상 및 공격 조건들하에서 동일하게 동작하도록 설정된다. 상기 시스템들은 의심 트래픽을 검출하고 의심 트래픽을 처리하는 종래 방법들을 필수적으로 포함하지 않는 방식으로 이를 처리한다. 상기된 바와 같이, 종래에 통상적인 방법들은 악성 또는 신뢰로 알려진 의심 트래픽을 처리한다. 게다가, 악성으로 알려진 트래픽은 드롭되고 신뢰 트래픽은 통상적으로 신뢰적인 트래픽을 위하여 지정된 리소스로 보내진다. 따라서, 통상적인 방법들은 바람직하게 다수의 잘못된 긍정들 및 잘못된 부정들을 형성한다. 대조하여, 몇몇 실시예들은 신뢰적인 것으로 증명되기 전에 의심되는 트래픽을 처리함으로써 "항상 온(always on)" 아키텍쳐를 실행한다. 이런 방식에서, 상기 시스템은 트래픽이 타켓 목적지에 공격 데이터를 운반하기 전에, 비록 공격이 쉽게 식별되지 않더라도 공격 영향을 최소화한다. 이들 실시예들은 다양한 다른 방식으로 실행된다. 예를 들어 :
(1) 정상 트래픽은 정상 조건들하에서 바람직한 처리를 수신한다;
(2) 정상 트래픽은 정상 조건들하에서 바람직한 처리를 수신하지 않는다; 또는
(3) 정상 트래픽은 다른 이유 대신 또는 이유에 따라 비지니스 법칙에 따라 바람직한 상태를 수신한다. 몇몇의 이들 실시예들은 다음에 기술된다.
신뢰적 및 의심 트래픽은 처음에 동일한 리소스를 사용하고, 신뢰 트래픽은 네트워크 동작의 특정 기간들 동안 재라우팅된다. 항상 온 아키텍쳐의 특정 실행들에서, 모든 흐름들은 디폴트에 의해 "병목" 리소스로 지향된다. 병목은 처음에 정상 트래픽을 수용하기에 충분히 넓게 설정된다. 선택적으로, 공격이 시작할 때까지 의심 트래픽에 검출할 수 있는 영향이 없다. 정상 네트워크 동작 동안, 몇몇 종점들은 "신뢰적"이된다. 이들 종점들이 신뢰적이 될 때, 몇몇 실시예들은 병목을 피하기 위하여 신뢰적 종점들로 지향한다. 선택적으로, 신뢰적 트래픽은 다른 리소스를 통하여, 다양한 다른 시간들 동안, 예를 들어 비정상 네트워크 작동 기간들 동안 병목 주위로 지향될 수 있다.
신뢰 및 의심 트래픽은 시간 및/또는 네트워크의 동작에 무관한 다른 리소스 들에 할당된다. 병목 리소스에 진입하는 트래픽은 충분히 신뢰적이지 않은 사용자들로부터 (의심) 트래픽 같은 악성 및/또는 의심 트래픽을 포함한다. 상기 시스템들은 특히 종래 침입 검출 시스템에서 특정 장점들을 가지며, 상기 종래 침입 검출 시스템은 병목을 통하여 흐르는 악성 트래픽을 심지어 인식하지 못한다. 따라서, 종래 IDS 시스템들은 너무 느릴때까지 악성 트래픽 차단(드롭핑)을 시작하지 못할 것이다.
Ⅳ. 장점들
서비스 제공자는 서비스 대 엔터프라이즈 고객들로서 상기 하나 이상의 실시예들을 공급한다. 서비스는 이들 고객들에 특정 장점들을 제공한다. 예를 들어, 의심 트래픽이 여전히 서비스를 수신하게 함으로써, 몇몇 실시예들은 신뢰적인 트래픽은 잘못되게 드롭되는 기회를 감소시킨다. 손상된 비지니스 또는 손상된 기회의 발생은 따라서 최소화된다. 따라서, 이들 실시예들은 다수의 잘못된 포티지브들을 특히 감소시킨다. 게다가, 신뢰적인 트래픽이 의심 트래픽으로부터 분리된 리소스들을 사용하는 것을 보장함으로써, 특정 보호는 신뢰적인 트래픽에 제공된다. 예를 들어, 이들 실시예들에서 의심 트래픽은 신뢰적 트래픽에 영향을 미치지 못한다. 이것은 특히 만약 허용된 의심 트래픽의 일부가 실제로 악성인 것으로 결정되면 바람직하다.
게다가, 엔터프라이즈 또는 서비스 제공자 네트워크 내의 혼잡 같은 로드 관련 수행 문제들을 공격들이 유발한다면, 몇몇 실시예들은 문제들이 발생하는 네트워크들의 부분들로부터 멀리 트래픽을 지향시킴으로써 공격 관련 성능 문제들을 최 소화하고 및/또는 방지한다. 로드, 성능, 혼합, 및 공격하에서 네트워크들에 대한 다른 문제들은 예를 들어 미국특허출원 10/070,515에 기술되고, 상기 출원은 2002년 7월 25일 출원되고 공개 번호가 2003/0039212이고, 발명의 명칭이 "네트워크 트래픽의 평가 및 최적화에 대한 방법 및 장치(Method and apparatus for the assessment and optimization of network traffic)"이고; 미국특허출원 09/923,924호에 기술되고, 이 출원은 2001년 9월 20일에 출원되고 공개 번호가 2002/0075813호이고, 발명의 명칭이 "백-채널 통신 매체를 통한 라우팅 파라미터를 코오디네이팅하는 방법 및 장치(Method and apparatus for coordinating routing parameters via a back-channel communiation medium)"이고; 미국특허출원 10/070,338호이고, 이 출원은 2001년 9월 20일 출원되고, 공개 번호가 2002/0075813호이고, 발명의 명칭이 "네트워크 경로의 품질을 특징짓는 방법 및 장치(Method and apparatus for characterizing the quality of a network path)"이고; 및 PCT 국제 출원 PCT/US03/03297이고, 이 출원은 2003년 2월 4일 출원되고, 국제 공개 번호가 WO/03/067731이고, 발명의 명칭이 "로드 최적화(Load optimization)"이다. 이들 출원들은 여기에 참조로써 통합된다.
게다가, 상기된 몇몇 실시예들은 종래 아키텍쳐에 대안적 및/또는 축소 확대 가능한 개선점을 제공한다. 예를 들어, 상기 시스템들은 아웃바운드 성능 최적화, 아웃바운드 애플리케이션 성능 최적화, 아웃바운드 로드 최적화, 도달하는 성능 최적화, 도달하는 애플리케이션 성능 최적화, 및/또는 도달하는 로드 최적화에 관련된 하나 이상의 방법들 및/도는 시스템들 대시, 또는 결합하여 실행된다. 이들 관 계들은 예를 들어 상기에 참조로써 통합된 미국특허 출원들에 기술된다.
본 발명이 다수의 특정 항목들을 참조하여 기술되었지만, 당업자는 본 발명이 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않고 다른 특정 형태들로 구현될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 따라서, 당업자는 본 발명이 상기 도시된 항목들로 제한되지 않고, 오히려 첨부된 청구항들에 의해 한정되는 것을 이해할 것이다.

Claims (45)

  1. 네트워크 트래픽 보안을 위한 방법에 있어서:
    a. 네트워크에 대한 네트워크 리소스 및 네트워크에서의 애플리케이션의 성능(performance) 중 적어도 하나를 모니터링하는 단계;
    b. 상기 모니터링 단계에 기초하여 네트워크 트래픽을 적어도 양호, 악성 및 의심 트래픽 카테고리들로 분류하는 단계; 및
    c. 상기 양호, 악성 및 의심 트래픽 카테고리들의 다른 것들과는 상이한 상기 양호, 악성 및 의심 트래픽 카테고리들의 각각을 처리하는 단계로서, 양호 트래픽 및 의심 트래픽은 서로 다른 리소스들을 이용하여 동일한 목적지로 전송되는, 상기 처리 단계를 포함하는, 네트워크 트래픽 보안 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    a. 트래픽의 제 1 서브세트에 대한 액션(action)을 결정하는 단계로서, 상기 액션은 양호 트래픽을 전송하는 것, 양호 트래픽을 강등시키는 것, 의심 트래픽을 드롭핑(dropping)하는 것, 의심 트래픽을 전송하는 것, 및 악성 트래픽을 드롭핑하는 것 중 적어도 하나를 포함하는, 상기 액션 결정 단계;
    b. 트래픽의 제 2 서브세트를 분류하는 단계;
    c. 사용자들 및 트래픽 패턴들의 히스토리를 트래킹(tracking)하는 단계; 및
    d. 트래픽의 상기 제 1 서브세트를 분류하는데 상기 히스토리를 사용하는 단계를 더 포함하는, 네트워크 트래픽 보안 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    항상 온인 아키텍쳐(always on architecture)를 제공하는 단계를 더 포함하고,
    상기 항상 온인 아키텍쳐를 제공하는 단계는:
    상기 적어도 2개의 트래픽 카테고리들을 제 1 리소스에 할당하는 단계; 및
    상기 분류 단계에 기초하여, 상기 적어도 2개의 트래픽 카테고리들 중 하나의 카테고리를 제 2 리소스에 재할당하는 단계를 포함하는, 네트워크 트래픽 보안 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    종점이 신뢰되는지를 결정하는 단계를 더 포함하고, 종점은 트랜잭션(transaction) 동안 상기 네트워크에서의 소스 또는 목적지인, 네트워크 트래픽 보안 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    종점에 프리퀀트 플라이어 상태(frequent flyer status)를 할당하는 단계를 더 포함하는, 네트워크 트래픽 보안 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    공격 관련 문제를 피하도록 트래픽을 조종하는 단계를 더 포함하고, 상기 공격 관련 문제는 애플리케이션 성능 열화, 절전(brownout), 및 정전 중 하나를 포함하는, 네트워크 트래픽 보안 방법.
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  9. 데이터를 라우팅하는 방법에 있어서:
    a. 노드로부터 데이터 스트림을 수신하는 단계로서, 상기 데이터 스트림은 복수의 데이터 패킷들을 포함하는, 상기 수신하는 단계; 및
    b. 상기 복수의 데이터 패킷들을 분류하는 단계로서, 상기 분류는:
    ⅰ. 신뢰되는 소스로부터의 데이터를 포함하는 신뢰되는 트래픽;
    ⅱ. 원하지 않는 데이터를 포함하는 것으로 알려진 데이터를 포함하는 악성 트래픽; 및
    ⅲ. 알려지지 않거나 신뢰되는 소스로부터가 아닌 데이터를 포함하는 의심 트래픽을 포함하는, 상기 분류하는 단계;
    c. 제 1 리소스를 사용하여 상기 신뢰되는 트래픽을 공통 목적지로 라우팅하는 단계;
    d. 제 2 리소스를 사용하여 상기 악성 트래픽을 상기 공통 목적지로 라우팅하는 단계; 및
    e. 제 3 리소스를 사용하여 상기 의심 트래픽을 상기 공통 목적지로 라우팅하는 단계를 포함하는, 데이터 라우팅 방법.
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