본 논문은 불법 침입 탐지를 위한 정보시스템 구축에 있어 많은 연구가 진행되고 있는 침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)중 네트워크 기반의 오용(Misuse) 탐지 모델을 이용하여 침입 탐지 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 침입 탐지 시스템은 K4 인증 기준을 모델로 삼았으며, 탐지하는 시그너쳐의 분류상 Content, DoS, Probing을 대상으로 설계되었으며, 원격으로 시스템의 관리와 감독이 가능하도록 구현하였다.
최근의 네트워크를 통한 침입과 유형은 갈수록 다양화되고 있으며, 지능적으로 변하고 있다. 그러나 외부의 침입자뿐만 아니라 내부의 권한 오용으로 인한 침입의 탐지도 중요시되고 있으며, 그에 따른 운영체제와 네트워크 분야의 보안에 관한 연구 또한 활발히 진행되어 어느 정도의 성과를 얻고 있다. 그러나 데이터베이스의 보안은 데이터베이스 관리시스템에 거의 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 정상행위를 효과적으로 모델링하기 위해서 데이터마이닝 기법인 연관규칙과 순차패턴을 이용하여 사용자의 정상행위 패턴을 추출하였다. 결과적으로 외부침입자 및 내부의 권한 오용자에 대한 비정상행위를 효과적으로 판정할 수 있다.
컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급속한 증가에 따라 컴퓨터 보안문제가 중요하게 되었다. 따라서 침입자들로부터 위험을 줄이기 위해 침입탐지 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 이상 침입탐지를 위하여 뉴로-퍼지 기법을 적용하고자 한다. 불확실성을 처리하는 퍼지 이론을 이상 침입 탐지영역에 도입하여 적용함으로써 오용 탐지의 한계성을 극복하여 알려지지 않은 침입 탐지를 하고자 한다.
침입 탐지 시스템의 초점이 호스트와 운영체제 탐지에서 네트워크 탐지로 옮겨가고 있고 단순만 오용 탐지 기법에서 이를 개선한 지능적인 비정상 행위 탐지 기법에 관한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들 중에는 네트워크 프로토콜의 트래픽 특성을 이용하여 비표준 포트의 사용이나 표준 포트에 대한 비표준 방법에 의한 침입을 탐지하고자 하는 노력도 있다. 본 연구에서는 실시간으로 패턴 매칭이 가능하고, 적응력이 뛰어난 신경망 알고리즘을 이용하여 네트워크 서비스들에 대한 트래픽을 수집, 특성에 따라 분석.클러스터링하고 그 결과를 바탕으로 보다 향상된 침입 탐지가 가능한 시스템을 제안한다.
현재 침입탐지 시스템은 인터넷의 확장과 더불어 네트워크 보안을 보장하기 위한 광범위한 수단으로 이용되고 있다. 이러한 탐지 시스템중 신경망의 적용은 분산된 네트워크와 다양한 공격환경하의 오용탐지와 비정상행위 탐지에 좋은 응용이 되고 있다. 본 연구에서는 RBF-신경망을 이용한 침입탐지 시스템이 가지고 있는 단점 중 하나인 학습데이터의 공격과 정상의 비율에 따라 탐지 율의 차이가 큰 것에 착안, 보다 자동화되고 안정된 학습을 위한 데이터 결정 알고리즘을 제안한다.
다자간의 계약서 서명 프로토콜은 Asokan등[1]에 의하여 제안되었다. 비동기 네트워크에서 다자간의 계약서 서명 프로토콜은 동기 네트워크에 비하여 효율성이 떨어져 그에 대한 연구가 많이 이루어졌다[2, 3, 4]. 지금까지 알려진 비동기 환경에서 가장 효율적인 다자간의 계약서 서명 프로토콜은 Waidner[4]에 의하여 제시되었다. 본 논문에서는 Waidner[4]가 제시한 프로토콜을 기본으로 하여 라운드 수를 줄인 프로토콜을 제시한다.
인터넷 이용의 급증과 더불어 컴퓨터바이러스, 해킹 및 프라이버시 침해 등 각종 사이버범죄도 또한 날이 갈수록 크게 증가하고 있다. 또한 인터넷과 같이 글로벌한 네트워크 환경에서 발생하는 범죄는 많은 경우 필연적으로 '국제적' 성격을 띠며, 따라서 개별국가의 노력만으로는 범죄를 충분히 방지하기 어렵다. 따라서 다수 국가가 사이버범죄에 대한 수사와 처벌을 위한 협력의 틀을 마련하기 위해 만든 사이버범죄방지협약(Convention on Cyber-Crime)은 컴퓨터시스템, 네트워크 또는 데이터를 대상으로 하거나 이를 오용한 다양한 형태의 범죄행위의 방지 및 처벌과 관련하여 실체법적 측면과 절차법적 측면에서 그 중요성이 매우 높다. 이 글에서는 이 사이버범죄방지협약에 대해 그 제정과정 및 주요내용을 살펴보고, 다음으로 우리법과 비교$.$분석하였다.
현대 사회는 디지털 지식기반을 통하여 빠르게 변화하고 있다. 통신과 방송의 용합을 통하여 네트워크의 광대역화와 통합 통신망 이 구축되고 이를 통한 다양한 콘텐츠의 유통 및 서비스 방식이 급속하게 변화하고 있으며, 홈네트워크를 통하여 개인의 생활패턴을 고려한 서비스들이 맞춤형으로 제공되는 시대를 맞이하게 된 것이다. 또한, 지능형 컴퓨팅 환경을 대표하는 유비쿼터스(ubiquitous) 기술은 언제, 어디서나, 원하는 형태의 정보와 서비스를 원하는 매체와 장치를 통하여 제공하는 지능형 네트워크의 개념으로 정립되어 가고 있다. (중략)
지금까지 잘 알려진 네트워크 기반 보안 기법들은 공격에 수동적이고 우회한 공격이 가능하다는 취약점을 가지고 있어 인라인(in_line) 모드의 공격에 능동적 대응이 가능한 오용탐지 기반의 침입방지시스템의 출현이 불가피하다. 하지만 오용탐지 기반의 침입방지시스템은 탐지 규칙에 비례하여 과도한 오경보(False Alarm)를 발생시켜 정상적인 네트워크 흐름을 방해하는 잘못된 대응으로 이어질 수 있어 기존 침입탐지시스템보다 더 위험한 문제점을 갖고 있으며, 새로운 변형 공격에 대한 탐지가 미흡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 오용탐지 기반의 침입방지시스템과 Anomaly System 중의 하나인 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines; 이하 SVM)을 이용한 침입방지시스템 기술을 제안한다. 침입 방지시스템의 탐지 패턴을 SVM을 이용하여 진성경보만을 처리하는 기법으로 실험결과 기존 침입방지시스템과 비교하여, 약 20% 개선된 성능결과를 보였으며, 제안한 침입방지시스템 기법을 통하여 오탐지를 최소화하고 새로운 변종 공격에 대해서도 효과적으로 탐지 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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