• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.1
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• pp.13-22
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• 2021

Recently network based attack technologies are rapidly advanced and intelligent, the limitations of existing signature-based intrusion detection systems are becoming clear. The reason is that signature-based detection methods lack generalization capabilities for new attacks such as APT attacks. To solve these problems, research on machine learning-based intrusion detection systems is being actively conducted. However, in the actual network environment, attack samples are collected very little compared to normal samples, resulting in class imbalance problems. When a supervised learning-based anomaly detection model is trained with such data, the result is biased to the normal sample. In this paper, we propose to overcome this imbalance problem through One-Class Anomaly Detection using an auto encoder. The experiment was conducted through the NSL-KDD data set and compares the performance with the supervised learning models for the performance evaluation of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.348-352
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• 2001

본 논문은 다양한 침입행위를 탐지하고 보안시스템의 효율적 관리를 보장하는 국방전산망과 같은 대규모 네트워크 환경에 적합한 계층적 구조의 통합보안관리시스템 모델에 대한 연구이다. 전산망 위협요소 및 공격유형에 따른 취약점을 분석하여 필요한 전산망 보호기술을 판단하고 침입차단/탐지시스템, 안티바이러스 시스템, 취약점분석 시스템 등의 보안시스템과 상호연동 모델을 분석하여, 도출된 요구사항을 기반으로 대규모 조직에 적합한 계층구조의 통합보안관리시스템의 구축 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.478-480
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• 2004

인터넷 기술의 발전과 더불어 서비스 거부 공격(DoS : Denial of Service) 방법과 유형이 날로 다양해지고 있다. DoS 공격은 사용자 시스템에 네트워크 트래픽의 과도한 부하를 주어 서비스를 마비시키거나 시스템을 다운시킨다. DoS공격은 빠른 시간 안에 시스템을 위협하는 특징 때문에, 빠른 대처가 필요하다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 DoS 공격상황에서의 위험상황을 모델링 한다. 제안된 모델링은 패킷분석에 기반 하여 의미 있는 요소들을 찾아내고, 수식화 해서 위험 탐지 모델을 정의한다. 제안된 모델링을 통해서 DoS공격을 효과적으로 대처할 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.397-400
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• 2020

SDN(Software Defined Networking)은 효율적인 방법과 저렴한 비용으로 네트워크를 직접 프로그램 하여 즉각적인 제어를 할 수 있다. 본 논문에서는 SDN 의 특성을 활용, SDN 구성요소인 컨트롤러와 스위치를 활용하여 공격 정보를 수집하고 이를 기반으로 공격을 탐지하는 위협 레벨 관리 모듈, 공격 탐지 모듈, 패킷 통계 모듈 등을 설계하여 프로그래밍하고 허니팟을 적용하여 서비스 거부(DoS, Denial of Services)공격을 차단하는 방법을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.1059-1062
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• 2004

최근 여러 종류의 네트워크 공격들이 기업이나 연구소, 학교 심지어는 가정에까지 심각한 위협을 주고 있다. 이러한 공격을 침입 탐지 시스템으로 탐지하고 있지만, 기존의 침입 탐지 시스템은 본질적으로 패킷 수집의 능력이 떨어질 뿐만 아니라 과도한 패킷이 유입될 때 제 기능을 발휘하지 못하게 된다. 본 논문에서는 이러한 침입 탐지 시스템의 성능에 대한 문제점을 개선하기 위해 패킷 헤더 정보를 이용하여 시스템의 부하를 줄이고, 어떤 공격이 들어오는지를 파악할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문을 통해서 각각의 공격툴을 탐지하는 기법과 알려지지 않은 공격에 대한 탐지룰을 생성하는 연구에 많은 도움을 줄 것으로 예상한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.5
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• pp.1313-1322
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• 2016

Recently, many virus and hacking attacks on public organizations and financial institutions by internet are becoming increasingly intelligent and sophisticated. The Advanced Persistent Threat has been considered as an important cyber risk. This attack is basically accomplished by spreading malicious codes through complex networks. To detect and extract PE files in smart manufacturing industry networks, an efficient processing method which is performed before analysis procedure on malicious codes is proposed. We implement a preprocessor of open intrusion detection system Snort for fast extraction of PE files and install on a hardware sensor equipment. As a result of practical experiment, we verify that the network sensor can extract the PE files which are often suspected as a malware.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.142-144
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• 2005

Distributed Denial of Service는 네트워크나 개인 호스트를 위협하는 대표적인 공격 트래픽이다. DDoS 공격은 특정한 패턴을 가지고 있지 않기 때문에 탐지가 어려울 뿐 아니라, TNF2K와 같은 간단한 tool로 공격이 가능하여 그 심각성은 실로 크다. 이러한 DDoS를 탐지하기 위한 메카니즘이나 알고리즘은 많이 개발되었다. 하지만 DDoS의 근원지를 판별하고 대응하는 것이 아닌, 단지 방어 지정에서 전체 threshold를 낮추거나 leaky bucket처럼 수용 능력 이상의 패킷을 폐기하는 방법으로 네트워크나 개인 호스트를 보호한다. 무분별하게 전체 트래픽을 줄이는 것은 네트워크의 resource를 고갈 시키지는 않지만, 정상적인 clients가 공격당하고 있는 호스트에 연결을 할 수가 없다. 이를 위해 여러 단계의 테스트를 통해 합법적인 검증 IP table을 만들고, 검증 IP table에 있는 source IP를 제외한 나머지 트래픽을 차단한다면, DDoS 공격에 대해서 대응을 하면서 정상적인 Clients의 연결을 보호 할 수 있다.

• Convergence Security Journal
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• v.16 no.4
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• pp.17-24
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• 2016

Many companies and organizations are building a mobile office environment using the LTE network, the national disaster network and Air Force LTE network are built for public safety and national defense. However the recent threats on information security have been evolving from information leakage to DDoS attacks to neutralize the service. Especially, the type of device such as Smart phones, smart pad, tablet PC, and the numbers are growing exponentially and As performance of mobile device and speed of line develop rapidly, DDoS attacks in the mobile environment is becoming a threat. So far, universal countermeasure to DDoS attacks has been interception the network and server step, Yet problem regarding DDoS attack traffic on mobile network and expenditure of network resources still remains. Therefore, this paper analyzes the traffic type distributed in the private mobile network such as the National Disaster Network, and Air Force LTE network in order to preemptively detect DDoS attacks on terminal step. However, as direct analysis on traffic distributed in the National Disaster Network, and Air Force LTE network is restricted, transmission traffics in Minecraft and uploading video file upload which exhibit similar traffic information are analyzed in time series, thereby verifing its effectiveness through establishment of DDoS attacks standard in mobile network and application that detects and protects DDoS attacks

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.343-345
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• 2017

통신 기술이 발달하고, 네트워크 환경 또한 다양해짐에 따라 통신 사용자들에 대한 사이버 위협 또한 다양해졌다. 패턴인식 기술과 기계학습에 기반한 침입탐지 기술은 새롭게 보고되는 수많은 사이버 공격들에 대응하기 위해 등장하였다. 기계학습 기반의 IDS는 낮은 오탐률과 높은 효율성을 요구하며, 이러한 특징은 데이터셋을 구성하는 방법론에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 패턴인식 기반 트래픽 분석을 수행하기 위한 데이터셋을 구성할 때 고려해야할 주안점에 대해 논하며, 현실의 사이버 위협 상황을 잘 반영할 수 있는 데이터셋을 도출하는 방법을 모색한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.499-501
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• 2014

현재 IT기술과 자동차기술을 융합한 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있으며 많은 새로운 서비스 모델들이 개발 중에 있다. 지능형자동차에 대한 개발이 활발하게 이루어지면서 자동제어 센서를 이용한 다양한 서비스가 제공이 되고 있다. 이러한 지능형 자동차가 자동제어센서를 이용한 서비스가 제공되면서 다양한 보안위협 요소가 도출되고 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 외부에서 자동제어센서에 침입하여 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고 지능형 자동차의 보안 솔루션의 모델에 대한 기법을 제안하고자 한다. 솔루션 모델의 경우 네트워크 침입 탐지 및 방지시스템을 이용한 기법으로 제안한다.