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Z-Score 및 Sliding Window 기반의 실시간 DDoS 탐지 및 자동 차단 엔진 구축
How I Built an Anomaly Detection Engine for DDoS Protection
AI 요약
Context
Nextcloud 서버 대상의 갑작스러운 트래픽 급증 및 DDoS 공격으로 인한 서비스 가용성 저하 문제 해결 필요. 단순 임계치 기반 차단이 아닌 트래픽 패턴의 동적 특성을 반영한 정밀한 탐지 메커니즘 부재.
Technical Solution
- Go 언어를 활용한 Sliding Window 구조 설계를 통해 최근 60초간의 요청 수를 실시간 집계하여 메모리 효율성 확보
- IP별 및 Global 윈도우를 이원화하여 단일 IP 공격과 분산 공격(Distributed Attack)을 동시에 탐지하는 구조 채택
- 시간대별 트래픽 편차를 반영하기 위해 시간당 Baseline을 별도로 관리하여 False Positive 최소화
- Z-Score(z > 3.0) 및 Rate Multiplier(평균 5배 초과) 알고리즘을 적용한 통계적 이상 징후 탐지 로직 구현
- 4xx/5xx 에러 발생률에 따른 동적 임계치 조정을 통해 공격 탐지 민감도를 실시간으로 최적화
- iptables-I INPUT 명령어를 통한 Linux 커널 수준의 패킷 드랍으로 웹 서버 부하를 원천 차단하고 단계적 Ban 기간 적용
실천 포인트
1. 단순 임계치 대신 Z-Score 기반의 통계적 접근으로 가변적인 트래픽 환경의 탐지 정확도 개선 여부 검토
2. 고정된 윈도우 대신 Sliding Window를 적용하여 메모리 사용량을 최적화하면서 실시간성을 유지하는 구조 설계
3. 시간대별 Baseline을 분리하여 주기적 트래픽 변동성에 따른 오탐지율 감소 전략 적용
4. Application Layer가 아닌 Kernel Level(iptables)에서 차단하여 시스템 리소스 낭비 방지