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

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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멀티 모달 침입 탐지 시스템에 관한 연구

A Study on Multimodal Neural Network for Intrusion Detection System

  • 하회리 (서울대학교 전기,정보공학부, 반도체공동연구소) ;
  • 안선우 (서울대학교 전기,정보공학부, 반도체공동연구소) ;
  • 조명현 (서울대학교 전기,정보공학부, 반도체공동연구소) ;
  • 안성관 (서울대학교 전기,정보공학부, 반도체공동연구소) ;
  • 백윤흥 (서울대학교 전기,정보공학부, 반도체공동연구소)
  • Ha, Whoi Ree (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center (ISRC), Seoul National University) ;
  • Ahn, Sunwoo (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center (ISRC), Seoul National University) ;
  • Cho, Myunghyun (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center (ISRC), Seoul National University) ;
  • Ahn, Seonggwan (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center (ISRC), Seoul National University) ;
  • Paek, Yunheung (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center (ISRC), Seoul National University)
  • 발행 : 2021.05.12
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초록

최근 침입 탐지 시스템은 기존 시그니처 기반이 아닌 AI 기반 연구로 많이 진행되고 있다. 이는 시그니처 기반의 한계인 이전에 보지 못한 악성 행위의 탐지가 가능하기 때문이다. 또한 로그 정보는 시스템의 중요 이벤트를 기록하여 시스템의 상태를 반영하고 있기 때문에 로그 정보를 사용한 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 로그 정보는 시스템 상태의 일부분만 반영하고 있기 때문에, 회피하기 쉬우며, 이를 보완하기 위해 system call 정보를 사용한 멀티 모달 기반 침입 시스템을 제안한다.

키워드

과제정보

본 연구는 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2020R1A2B5B03095204). 2021년도 BK21 FOUR 정보기술 미래인재 교육연구단에 의하여 지원을 받아 수행된 연구임. 2020년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2018-0-00230, (IoT 총괄/1 세부) IoT 디바이스 자율 신뢰보장 기술 및 글로벌 표준 기반 IoT 통합보안 오픈 플랫폼 기술개발 [TrusThingz 프로젝트])