• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.515-518
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• 2004

최근 들어 네트워크 침입탐지시스템은 정보시스템 보안에서 매우 중요하게 인식되고 있다. 네트워크침입시스템에 데이터마이닝 기법들을 활용하는 연구들이 활발하게 그 동안 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, 귀납적 학습법, 러프집합을 적용하여 국내 데이터 특성을 고려한 네트워크 침입탐지모형을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.161-165
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• 2001

효율적인 네트워크의 보호를 위해 네트워크를 경유한 공격에 대하여 알려진 공격과 새로운 공격에 대한 빠른 탐지와 적절한 대응을 할 수 있는 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System: IDS)에 대하여 최근 관심이 증대되고 있다. 기존의 침입 탐지 시스템들은 다양한 침입에 대한 능동적인 탐지에 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존의 침입 탐지 시스템이 가지고 있는, 성능(fidelity) 문제, 자원 사용 문제 및 신뢰성 문제를 해결하기 위하여, 호스트에서 내부 센서를 사용하는 메커니즘에 대하여 고찰하고 분석한다. 그리고 침입 탐지 프레임워크를 구축하기 위한 내부 센서의 개념, 특징 및 능력에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.844-846
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• 2002

기존에 보안을 위해 개발되어온 취약점 검색도구는 최근 들어 불법침입을 위한 도구로 이용되고 있으며 이제는 웹사이트에서도 쉽게 취약점 검색도구와 악의적인 프로그램들을 구할 수 있게 되었다. 이에 대한 방안으로 현재 침입차단 기능을 가지는 방화벽과 침입탐지 기능을 가지는 침입탐지시스템이 개발되어 왔다. 방화벽은 외부 네트워크와 내부 네트워크 사이에 위치하여 인증된 트래픽만을 허용함으로써 보안을 유지할 수 있으나 사전에 미리 IP 주소나 포트 등을 등록하여 해당 IP 주소와 포트로부터의 접근을 허용하거나 막는 정적인 방법이었다. 또한 침입탐지시스템은 침입탐지에 대한 룰을 내장하여 칩입행동을 실시간으로 탐지하는 기능을 가지지만 그에 대한 대응이 실시간 차단이 아니라 공격자와 관리자에게 경고메일을 보내는 수준이므로 침입탐지 이후에 생기는 불법행동에 대한 커다란 위험이 따른다 본 논문에서는 그에 대한 해절 방안으로 방화벽의 침입차단 기능과 침입탐지시스템의 실시간 침입탐지 기능을 갖춘 실시간 침입탐지 및 차단을 위한 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.273-276
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• 2001

현재까지 대부분의 침입탐지 시스템은 서브 네트워크를 대상으로 구현되어 왔다. 하지만 초고속 통신망의 급속한 보급으로 인해 많은 개인 컴퓨터가 네트워크에 연결되어 있어 개인 컴퓨터에 대한 보안이 점점 요구되고 있다. 그러나 기존의 서브 네트워크형 침입탐지 시스템을 개인 컴퓨터에서 사용하기에는 환경이 적절치 못하기 때문에 개인컴퓨터 환경에 적합한 침입탐지 시스템 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개인 컴퓨터 환경에 적합한 침입탐지 시스템을 설계/구현하고자 한다.

• Convergence Security Journal
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• v.13 no.1
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• pp.59-70
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• 2013

Along with the rapid development of the wireless network (Wireless Network) technology for secure wireless communications, security problems have emerged as an important issue. In order to operate the wireless network intrusion detection system detects the agent installed on each wireless node should be. Ad-hoc network structures scattered in the AP over a wireless network without the node is a structure that makes it possible to communicate to connect. Intrusion detection agent to be installed on the node, and the corresponding energy consumption occurs when the survival time is reduced. On a node that can monitor a lot of traffic in order to increase the effect of intrusion detection, an intrusion detection agent should be placed. Therefore, in this paper, by taking advantage of the structure of Ad-hoc wireless network, considering the maximum living time of the network, while at the same time, the effectiveness of intrusion detection and intrusion detection by proposing a plan for installing the agent. Also improve the system performance by reducing the network load on each network, a system designed for data aggregation to reduce data redundancy, network energy consumption by reducing.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.304-306
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• 2004

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

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.6
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• pp.43-53
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• 2007

Intrusion detection system(IDS) has recently evolved while combining signature-based detection approach with anomaly detection approach. Although signature-based IDS tools have been commonly used by utilizing machine learning algorithms, they only detect network intrusions with already known patterns, Ideal IDS tools should always keep the signature database of your detection system up-to-date. The system needs to generate the signatures to detect new possible attacks while monitoring and analyzing incoming network data. In this paper, we propose a new outlier cluster detection algorithm with density (or influence) function, Our method assumes that an outlier is a kind of cluster with similar instances instead of a single object in the context of network intrusion, Through extensive experiments using KDD 1999 Cup Intrusion Detection dataset. we show that the proposed method outperform the conventional outlier detection method using Euclidean distance function, specially when attacks occurs frequently.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.401-403
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• 2003

최근 네트워크 환경이 고속화 됨에 따라 네트워크 상의 침입 공격이나 인터넷 웹의 활동이 급속도로 증가하고 있다. 이러한 네트워크 상의 침입이나 바이러스를 방어하기 위한 기술적 관건은 침입여부를 판단하기 위한 근거를 어디에서, 얼마나 정확하게, 그리고 신속하게 찾을 수 있느냐에 달려있다. 본 논문에서는 속도 면에서 매우 우수하고 적응력이 뛰어난 신경망 알고리즘인 Fuzzy ART엔진을 탑재한 침입탐지 에이전트를 구성하여 분산된 네트워크 환경에서 협동적인 실시간 침입 탐지와 조기 경보가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.763-765
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• 2001

전통적인 네트워크기반 침입탐지시스템은 네트워크에 흐르는 모든 패킷을 수집하여 이를 가공, 분석, 보고하는 과정을 거친다. 하자만, 네트워크에서 과도한 트래픽의 발생이나 침입탐지시스템에 대한 의도적인 Dos(Denical of Service) 공격은 침입탐지시스템이 침입으로 간주될 수 있는 패킷을 처리하지 못하도록 함으로써 불법적인 접근을 얻어낼 수 있는 방법이 된다. 본 논문에서는 자체 개발한 내장형 리눅스 기반의 라우터에서 패킷의 필터링 작업을 수행함으로써 일차적으로 내부 네트워크와 네트워크 센서로의 트래픽을 줄이고, 이차적으로 정책기반 라우팅을 이용하여 네트워크 센서에게 직접 라우팅 하도록 함으로써 네트워크센서가 모든 트래픽을 수집하지 않고, 침입을 방지하고자 하는 정책에 기반하여 보내지는 패킷만을 수집, 분석 토록 함으로써 네트워크 센서에 집중되는 부하를 최소화하는 시스템의 구성을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1011-1014
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• 2002

최근 대규모 네트워크 데이터에 대한 패턴을 분석하기 위한 연구에 대하여 관심을 가지고 침입탐지 시스템을 개선하기 위해 노력하고 있다. 특히, 이러한 광범위한 네트워크 데이터 중에서 침입을 목적으로 하는 데이터에 대한 탐지 능력을 개선하기 위해 먼저, 광범위한 침입항목들에 대한 탐지 적용기술을 학습하고, 그 다음에 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입패턴 인식능력 및 새로운 패턴을 빠르게 인지하는 적용기술을 제안하고자 한다. 침입 패턴인식을 위해 각 네트워크에 돌아다니는 관련된 패킷 정보와 호스트 세션에 기록되어진 자료를 필터링하고, 각종 로그 화일을 추출하는 프로그램들을 활용하여 침입과 일반적인 행동들을 분류하여 규칙들을 생성하였으며, 생성된 새로운 규칙과 학습된 자료를 바탕으로 침입탐지 모델을 제안하였다. 마이닝 기법으로는 학습된 항목들에 대한 연관 규칙을 찾기 위한 연역적 알고리즘을 이용하여 규칙을 생성한 사례를 보고한다. 또한, 추출 분석된 자료는 리눅스 기반의 환경 하에서 다양하게 모아진 네트워크 로그파일들을 분석하여 제안한 방법에 따라 적용한 산출물이다.