Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2002.04b
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  • Pages.805-808
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  • 2002
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

Anormal Behavior Detection Using RBF Neural Network

RBF 신경망을 이용한 비정상 행위의 탐지 기법

  • Kim, H.T. (Dept. of Computer Engineering, Chonnam National University) ;
  • Kim, Y.H. (Dept. of Computer Engineering, Chonnam National University) ;
  • Lee, K.S. (Dept. of Computer Engineering, Chonnam National University) ;
  • Kang, J.M. (Dept. of Computer Engineering, Chonnam National University) ;
  • Won, Y. (Dept. of Computer Engineering, Chonnam National University)
  • 김형태 (전남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김영호 (전남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이금순 (전남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 강주미 (전남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 원용관 (전남대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2002.04.12
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Abstract

컴퓨터 시스템 및 네트워크에 대한 침입 공격의 방법 중 이미 알려진 형태의 공격에 대해서는 상대적으로 탐지가 용이하나 사용자의 비정상행위는 방법의 다양성 때문에 탐지가 매우 어렵다. 그러나, 사용자의 정상적인 행동은 몇 가지 소수의 형태로 특정 지어질 수 있다. 본 논문에서는 상대적으로 변화가 적은 정상 행위를 신경망으로 Modeling하여 이를 비정상 행위 탐지에 적용하는 기법을 제안한다. 이를 위하여 입력 영역을 지역화 하는 특성을 갖는 RBF(Radial-Basis-Fuction) 신경망에 대한 단일 Class의 학습방법을 제안하고, 이를 이용한 비정상 행위에 대한 공격의 탐지에 대한 적용 방안을 제시한다. 비정상 행위 탐지에 대한 적용 가능성을 검증하기 위하여 사용자가 키보드 입력 유형을 학습하고 이를 이용하여 타인의 ID와 Password를 도용한 경우의 탐지에 적용하였다.

Keywords