An Intrusion Detection System Using Privilege Change Event Modeling based on Hidden Markov Model

권한 이동 이벤트를 이용한 은닉 마르코프 모델 기반 침입탐지 시스템

침입의 궁극적 목표는 루트 권한의 획득이라고 할 수 있는데 최근 유행하고 있는 버퍼플로우(Buffer Over flow)등이 대표적이다. 최근 날로 다양화되는 이런 침입방법들에 대응하기 위해 비정상행위 탐지기법 연구가 활발한데 대표적인 방법으로는 통계적 기법과 전문가시스템, 신경망 등을 들 수 있다. 본 논문에서 제안하는 침입탐지시스템은 권한 이동 관련 이벤트의 추출 기법을 이용하여 Solaris BSM 감사 기록에서 추출된 정보 이벤트들을 수집한 후 은닉 마르코프 모델(HMM)로 모델링하여 정상행위 모델들을 만든다. 추론 및 판정시에는 이미 만들어진 정상행위 모델을 사용하여 새로 입력된 사용자들의 시퀀스를 비교 평가하고, 이를 바탕으로 정상 권한이동과 침입시의 권한이동의 차이를 비교하여 침입여부를 판정한다. 실험결과 HMM만을 사용한 기존 시스템에 비해 유용함을 알 수 있었다.