Securing Internet Routing: Improving IRR and RPKI for Robust BGP Operations = 인터넷 라우팅 보안을 위한 IRR 및 RPKI 개선을 통한 BGP 운영 강화

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The Border Gateway Protocol (BGP) is the de facto standard routing protocol between Autonomous Systems (ASes) for exchanging routing information and constructing routing tables across the Internet. However, BGP was built without security considerations, leaving the Internet vulnerable to attacks and errors such as BGP hijacks and network misconfigurations. To enhance BGP security, the Internet Routing Registry (IRR) and the Resource Public Key Infrastructure (RPKI) have been introduced to authorize ASes to announce IP prefixes. However, both have their own limitations; IRR suffers from stale routing information due to limited incentives for maintenance, while RPKI faces issues caused by slow adoption and repository synchronization overhead. In this thesis, I propose two techniques to address the limitations of IRR and RPKI. First, I propose IRRedicator, a technique that sanitizes IRR entries using machine learning, to enhance the reliability of IRR. Specifically, I introduce metrics to capture BGP announcement patterns of stale IRR entries and utilize these patterns to train an ML model. And, IRRedicator identifies stale IRR entries, i.e., about 60% of total IRR entries, significantly improving the reliability of IRR without sacrificing coverage. Second, I propose RRDP-lite, a modified version of the RPKI Repository Delta Protocol (RRDP) that optimizes synchronization between repositories and relying parties, to improve the efficiency of RPKI synchronization. RRDP-lite supports efficient synchronization, especially when there are multiple updates for the same RPKI objects, by separating RPKI objects from RRDP delta files and merging delta files. This approach reduces the RPKI synchronization overhead by up to 84%. Together, the proposed techniques in this thesis improve the robustness of BGP operations by improving the reliability of IRR and the efficiency of RPKI synchronization.

국문 초록 (Abstract)

Border Gateway Protocol(BGP)은 자율 시스템 간 라우팅 정보 교환과 라우팅 테이블 구축을 위해 사용하는 실질적 표준 라우팅 프로토콜이다. 그러나 BGP는 보안을 고려하지 않고 만들어져 인터넷은 BGP 하이재킹 및 잘못된 네트워크 구성과 같은 공격과 오류에 취약하다. BGP 보안을 강화하기 위해 자율 시스템들의 IP prefix의 공지를 허가하는 Internet Routing Registry (IRR)와 Resource Public Key Infrastructure (RPKI)가 도입되었다. 그러나, 두 기법은 모두 각각의 한계점을 가지고 있다. IRR은 유지보수에 대한 제한된 인센티브로 인해 발생하는 오래된 라우팅 데이터가 많다는 문제가 있고, RPKI는 느린 도입률 및 저장소 동기화 오버헤드에 의한 문제들을 가지고 있다. 이 논문은 IRR과 RPKI의 문제들을 해결하기 위한 두 가지 기법을 제안한다. 첫째, IRR의 신뢰성을 높이기 위해 기계 학습을 활용하여 잘못된 IRR 항목들 을 삭제하는 기법인 IRRedicator을 제안한다. 구체적으로 오래된 IRR 항목들의 BGP 고지의 특성을 포착하기 위해 측정 기준을 도입하고 이를 활용하여 ML 모델을 학습시킨다. IRRedicator는 전체 IRR 항목 중 약 60%에 달하는 오래된 IRR 항목을 제거하여 적용범위를 희생하지 않으면서 IRR의 신뢰성을 크게 향상시켰다. 둘째, RPKI 동기화의 효율을 증대하기 위해 RPKI 저장소들과 relying party들 사이의 동기화 프로토콜인 RPKI Repository Delta Protocol (RRDP)을 수정하여 RRDP-lite를 제안한다. RRDP-lite는 RRDP 델타 파일에서 RPKI 객체를 분리하고 델타 파일들의 병합을 지원하여 효율적인 동기화를 지원하는데, 특히 같은 RPKI 객체가 여러번 갱신되었을 때 효율적이다. 이 방식은 RPKI 동기화 오버헤드를 최대 84%까지 감소시킨다. 본 논문에서 제안한 기법들로 IRR의 신뢰성과 RPKI의 효율성을 증대하여 BGP 운영의 견고성을 향상시킨다.

목차 (Table of Contents)

• Abstract i
• Chapter 1 Introduction 1
• Chapter 2 Background 5
• 2.1 Insecure Foundations of BGP 5
• 2.2 Efforts to Secure BGP 6
• 2.2.1 Internet Routing Registry (IRR) 6
• 2.2.2 Resource Public Key Infrastructure (RPKI) 6
• 2.2.3 Enhancing the Quality of IRR 7
• 2.3 The RPKI ecosystem 8
• 2.3.1 The delay in RPKI synchronization 8
• 2.3.2 RRDP and Delta Files 9
• 2.3.3 Comparison of rsync and RRDP 9
• 2.3.4 Polling and Push Trade-Offs in RPKI Synchronization 10
• Chapter 3 Related Work 11
• 3.1 Securing BGP Routing 11
• 3.2 Improving IRR Reliability 12
• iii
• 3.3 RPKI Deployment and Security 13
• 3.4 Resilient RPKI Object Synchronization 13
• Chapter 4 IRRedicator 15
• 4.1 Status Quo: IRR and RPKI Coverage 16
• 4.1.1 Deployment Status of Route objects and ROAs 17
• 4.1.2 BGP announcements with IRR and RPKI 18
• 4.2 Inconsistencies in IRR and RPKI Validation 21
• 4.2.1 Overlap between Route and ROA Objects 22
• 4.2.2 Inconsistent origin ASes of IP prefixes 22
• 4.2.3 Inconsistent IP Prefixes in BGP announcements 24
• 4.3 Characterizing Inconsistent Route Objects 25
• 4.3.1 Ages of inconsistent Route objects 26
• 4.3.2 Activeness of inconsistent Route objects 27
• 4.3.3 BGP patterns of inconsistent IP prefixes 30
• 4.3.4 BGP dynamics of inconsistent IP prefixes 32
• 4.4 Improving the quality of route authorization 35
• 4.4.1 Datasets 35
• 4.4.2 Model Selection 36
• 4.4.3 Further Design Considerations 38
• 4.4.4 Applying into Practice 39
• 4.5 Evaluation 40
• 4.5.1 Model Performance 40
• 4.5.2 Model Generalizability 41
• 4.5.3 Comparison with other IRR filtering approaches 42
• Chapter 5 RRDP-lite 46
• 5.1 RRDP-lite 47
• iv
• 5.1.1 RRDP-lite Delta Files 47
• 5.1.2 Merging Delta Files 48
• 5.2 Evaluation 49
• 5.2.1 Dataset 49
• 5.2.2 Sizes of Snapshot and Delta Files 50
• 5.2.3 Size of Merged Delta Files 50
• Chapter 6 Discussion 56
• 6.1 IRRedicator 57
• 6.1.1 Impact of the Training Dataset on the Model Performance 57
• 6.1.2 Analysis on the Importance of the Features 58
• 6.1.3 Model Resiliency against Adversarial Inputs 58
• 6.1.4 Analysis on the Delay for Detecting Stale Objects 59
• 6.2 RRDP-lite 60
• 6.2.1 Support for Incremental Deployment 60
• 6.2.2 Impact of Separating Content from Delta Files 61
• Chapter 7 Conclusion 62
• 국문초록 72