• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.251-257
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• 2005

최근 들어 네트워크 침입탐지시스템은 정보시스템 보안에서 매우 중요하게 인식되고 있다. 네트워크침입시스템에 데이터마이닝 기법들을 활용하는 연구들이 활발하게 그동안 활발하게 진행되어 왔다. 하지만 단순한 데이터마이닝 기법의 적용만으로는 침입탐지시스템의 효과를 극대화 할 수 없다. 침입탐지시스템은 오류의 종류에 따라 조직에 미치는 영향이 매우 상이한 특징을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 침입탐지시스템의 오류의 특징에 따른 각기 다른 데이터마이닝 기법을 적용하는 방안을 제시하였다. 또한 국내에서 사용된 실제 네트워크를 통한 침입공격에 관한 데이터를 수집하고, 신경망, 귀잡적 학습법, 러프집합을 적용하여 국내 데이터 특성을 고려한 네트워크 침입탐지모형을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1989-1992
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• 2003

무선 애드 혹 네트워크에서의 침입 탐지 방안으로 호스트 기반 침입 탐지 시스템과 네트워크 기반의 침입 탐지 시스템의 기능을 포함하고 있는 에이전트를 두어서, 애드 혹 네트워크에 적합한 침입 탐지 방안을 제안하고자 한다. 애드 혹 네트워크에서의 라우팅 프로토콜인 AODV 프로토콜을 이용하여 침입 패턴을 공유한다. 또한 네트워크 상에 있는 노드들을 여러 개의 클러스터 단위로 나누어 지역화를 시킴으로써 침입 분석이나 탐지에 있어서 더욱 효율적으로 관리하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.43-45
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• 2004

사이버침입을 수행하고 이에 따른 네트워크의 행동변화를 시뮬레이션 하기 위해서는 실제 네트워크 구조를 반영하는 네트워크를 모델링한 후 각 서브시스템의 특성을 네트워크 모델에 반영하여야 한다. 본 논문에서는 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템인 SSFNet을 기반으로 사이버 침입 시뮬레이션에서 핵심 요소인 침입 탐지 시스템(IDS)을 구현하였다. 구현된 IDS는 룰 기반 오용 행위 탐지 방식의 네트워크 침입탐지 시스템이며, 다양한 시뮬레이션을 통해 구현된 모들의 성능 및 실세계 반영 모습을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.130-132
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• 2005

초고속 네트워크의 폭발적인 확산과 함께 네트워크 침입 사례 또한 증가하고 있다. 이를 검출하기 위한 방안으로 침입 탐지 시스템에 대한 관심과 연구 또한 증가하고 있다. 네트워크 침입을 탐지위한 방법으로 기존의 알려진 공격을 찾는 오용 탐지와 비정상적인 행위를 탐지하는 방법이 존재한다. 본 논문에서는 이를 혼합한 하이브리드 형태의 새로운 침입 탐지 시스템을 제안한다. 기존의 혼합된 방식과는 다르게 네트워크 데이터의 모델링과 탐지를 위해 가우시안 혼합 모델을 사용한다. 가우시안 혼합 모델에 기반한 침입 탐지 시스템의 성능을 평가하기 위해 DARPA'99 데이터에 적용하여 실험하였다. 실험 결과 정상과 공격은 확연히 구분되는 결과를 나타내었으며, 공격 간의 분류도 상당 수 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.169-172
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• 2002

기존의 보안시스템은 각 기관의 로컬네트워크에 설치되어 해당 도메인으로 들어오는 트래픽에 대한 침입탐지에 의한 침입차단이 주된 역할이었다. 최근에는 침입자의 우회공격 및 DDoS 와 같은 공격의 증가로 이러한 시스템의 효용성이 크게 저하되고 있다. 본 논문에서는 침입자의 공격에 대하여 보다 적극적이고 효율적인 대응을 위하여 계층적인 패킷분식에 기반한 침입탐지 및 대응시스템을 제안한다. 계층적인 패킷분석을 위하여 가입자네트워크에서는 세션단위의 정보분식을 수행하고, 백본네트워크에서는 패킷단위의 정보분석을 수행한다. 네트워크도메인간에 이러한 정보교환을 통해서 침입탐지 및 역추적을 수행한다. 본 논문에서는 해당 시스템의 전체구조 및 각 기능구조를 보이며, 각 기능구조간의 동작구조를 보인다. 본 시스템을 통하여 침입자의 새로운 공격유형에 대한 탐지 및 대응이 가능하며, 침입사례의 조기발견을 동하여 네트워크의 안정성을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.799-801
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• 2001

정보화에 따른 인터넷의 급속한 발달로 인해 정보의 흐름 또한 예전과는 비교할 수 없을 만큼 빨라지고 그 양 또한 방대해져 가고 있다. 이러한 환경 속에서 네트워크로 연결되어 있는 컴퓨터에 대한 불법적인 침입 행위가 늘어나고 있으며 그 공격 방법 또한 날로 다양화, 지능화되어 가고 있다. 따라서 컴퓨터 시스템 혹은 네트워크를 통한 불법적인 침입에 대한 보안이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 일반적인 침입 탐지 시스템의 구성요소와 침입 탐지 시스템의 분류방법, 그리고 대표적인 침입 탐지 기술에 대하여 알아보고 침입 탐지 시스템을 구현함으로써 현재의 침입 탐지 시스템의 문제점과 앞으로 나아갈 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.315-329
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• 2001

외부침입탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 컴퓨터의 외부 침입을 자동으로 탐지하는 시스템이다. IDS의 주요목표는 외부사용자들이나 내부 사용자들에서 권한이 없는 사용자, 컴퓨터 오용(misuse) 혹은 잘못된 사용(abuse)을 탐지하는 것이다. 파이어 월(Firewall)이나 암호화와 같은 침입 방지 시스템에 관한 연구와 병행하여 최근 IDS에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 침입탐지와 바이러스 탐지에 대한 새로운 접근 방법으로서 면역학적 방법이 동원되고 있다. 이 연구에서는 인간의 인체면역 시스템으로부터 얻어진 몇 가지 주요한 Feature들을 외부침입 탐지에 적용하여 기존의 침입탐지 방법에서 오는 한계점을 극복하여 경고 오류(alarm error rate)를 줄이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 외부침입을 탐지하고 시스템을 치유하는 인간의 인체 면역에 대해 기초적인 연구를 진행하였으며 이러한 인체면역 기저들을 네트워크 환경에서 어떻게 실제적으로 적용할 것인 지를 연구하였으며 실제 네트워크 데이터를 적용하여 본 연구에서 제안한 모델에 대한 성능을 테스트하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.640-642
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• 2001

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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1913-1914
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• 2008

최근 유비쿼터스 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 유비쿼터스 네트워크는 무선으로 데이터를 전송함으로서 특성상 쉽게 침입자들로부터 침입을 당할 수 있는 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 강력한 침입탐지 기술에 대한 요구가 증가되고 있다. 본 논문에서는 갈수록 늘어나는 새로운 변형 공격에 대한 탐지를 위하여 LBG-SVDD을 이용한 침입탐지 기법을 제안한다. LBG-SVDD은 새로운 변형 공격 침입 탐지가 발견되었을 때, 새로운 변형 공격 형태에 대한 빠른 학습 훈련을 통해 공격 침입 탐지를 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.385-389
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• 2001

인터넷 기술이 발전되고 활성화됨에 따라 인터넷에 연결된 호스트들과 네트워크는 외부의 악의적인 침입자에 의해 공격받을 수 있는 잠재성이 나날이 증가하고 있다. 이러한 이유로 네트워크 및 호스트 보안에 대한 관심과 연구활동이 활발해 졌으며, 대표적인 보안 솔루션 중의 하나인 침입탐지시스템이 각광을 받고 있다. 탐지 기술적 분류에 따라 크게 네트워크 기반 침입탐지시스템과 호스트 기반 침입탐지시스템이 존재하며, 한편으로 네트워크 규모의 증대로 다수의 침입탐지시스템의 운용이 필요하다. 이와 같이 이질적인 다수의 침입탐지시스템을 운용하는 경우, 관리의 복잡성과 관리비용의 증대라는 문제점을 내포한다. 본 논문에서는 이질적인 다수의 침입탐지에이전트들을 통합 관리하기 위한 중앙통제 시스템의 구현을 설명하고, 여기에 확장성과 유연성을 부여하기 위한 관리 자료 구조의 설계에 대해 기술한다.