Generation of Various Intrusion Patterns using Interactive Genetic Algorithm

대화형 유전자 알고리즘을 이용한 다양한 침입패턴 생성

전산화로 인해 컴퓨터 시스템에 대한 불법적 침입이 증가하고, 해킹으로 인한 피해가 급증하게 됨으로 인해 침입탐지시스템에 대한 많은 연구와 개발이 이루어지고 있다. 지금까지의 침입탐지시스템 성능은 기존에 알려진 침입패턴을 가지고 평가를 해왔기 때문에 새로운 침입에 대한 탐지능력을 측정할 수 없는 취약성이 있다. 본 논문에서는 침입탐지시스템의 성능 평가를 위해서 새롭고 다양한 침입패턴을 만들기 위한 방법으로 대화형 유전자 알고리즘을 이용하여 침입패턴을 생성하는 방법을 제안한다. 생성된 침입패턴은 사람에 의해 적합도가 평가되고 높은 점수를 가진 침입패턴의 가용성을 검증하기 위해 오용탐지방법을 사용하는 침입탐지시스템인 LinSTAT에 적용하여 보았다. 실험결과 생성된 침입패턴의 약 43%정도는 탐지되는데, 탐지되지 않은 57%는 새로운 침입패턴이라 할 수 있다.