은닉 마르코프 모델을 이용한 네트워크 침입 탐지 시스템

Network Intrusion Detection System Using Hidden Markov Model

최근 몇 년간 일어난 전산 네트워크의 폭발적인 확산은 전산 시스템에 대한 침입과 피해 또한 증가하는 부작용을 낳았다. 그에 따른 대책 방안으로 침입 탐지 시스템에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 상에서 이동하는 정보를 수집하여 HMM으로 모델링한 후, 외부 또는 내부 네트워크에서의 비정상적인 행위를 탐지하는 침입 탐지 시스템을 제안한다. 전처리를 거친 네트워크 패킷 시퀀스들은 forward-backward 절차와 Baum-Welch 재평가식을 이용하여 정상행위로 모델링 된다. 이렇게 구축된 모델을 사용하여 forward 절차를 통해 판정하려는 시퀀스가 정상 행위에서 생성되었을 확률을 계산하며 이 값을 임계값과 비교하여 정상행위 여부를 판별한다. 실험 결과 제안한 침입 탐지시스템이 다양한 침입을 적절히 탐지하는 것을 확인할 수 있었다