• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.33-40
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• 2012

본 논문은 HTTP Outbound Traffic의 감시를 통해 다양한 웹 공격의 침입 경로에 대응하고, 학습 효율성을 높여 변종 또는 새로운 기법을 이용한 비정상 행위에 대한 오탐을 낮춘 기법을 제안한다. 제안 기법은 HMM(Hidden Markov Model)을 적용하여 HTML 문서속의 태그와 자바스크립트의 학습을 통한 정상 행위 모델을 생성한 후, HTTP Outbound Traffic속의 정보를 정상 행위 모델과 비교하여 웹 공격을 탐지한다. 실제 침입된 환경에서의 검증 분석을 통해, 제안기법이 웹 공격에 대해 0.0001%의 오탐율과 96%의 우수한 탐지능력을 보임을 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.387-399
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• 2009

이동 무선망은인증의 절도와 침입에 의해 계속 고통을 받고 있다. 그러한 두 문제 모두 2가지 다른 방법: 오용 탐지 또는 비정상 행위 기반 탐지로 해결될 수 있다. 이 논문에서, 우리는 이동 무선망의 이동 패턴과 같은 정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 비유사도 기반 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서, 정상 프로파일은 이동 무선망에서 이동 사용자들의 정상 이동 패턴으로부터 구축되어진다. 구축된 정상 프로파일로부터, 가중 비유사도 측정으로 비유사도가 계산되어진다. 만일 가중 비유사도 측정치가 시스템 매개변수인 비유사도 임계치보다 크면, 경고 메시지가 발생된다. 제안된 방법의 성능은 모의실험을 통하여 평가되었다. 그 결과, 제안하는 방법의 성능이 비유사도 측정을 사용하는다른 비정상 행위 탐지 방법의 성능 보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.77-83
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• 2010

차량 애드 혹 망 (Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)은 일반적으로 이동성이 높은 차량 노드들로 구성되어 매우 짧은 시간 망 위상이 지속되므로 불안정한 통신 링크를 갖는 자기 조직화 P2P 망이다. VANETs은 고정된 인프라 구조나 중앙 통제 라우팅 장비 없이 자동적으로 망구조를 구성하고, 차량 노드들은 시간에 따라 고속으로 이동하며 망에 결합하거나 이탈하는 개방 망이므로 중앙 집중식 제어 없이 누구나 접속을 허용하기 때문에 망상에 해롭고 비정상 행위 노드들에 대한 침입에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 VANETs에서의 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 러프집합기반 비정상 행위 탐지방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차에 대한 비정상 행위 탐지율과 거짓 경고율로 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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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

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권6호
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• pp.831-840
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• 2002

컴퓨터와 통신 기술의 발달고 사용자에게 많은 정보가 편리하게 제공되는 반면, 컴퓨터 침입 및 범죄로 인한 피해가 증가하고 있다. 특히, 고객 개인 정보, 기업 기밀과 같은 주요 정보가 저장되어 있는 데이터베이스의 보안을 위해서 데이터베이스 관리 시스템의 기본적인 보안 기능 및 기존의 오용 탐지 모델이 사용되고 있다. 하지만, 다양한 시스템 침입 유형에 대한 분석 격과에 따르면 외부 침입자에 의한 시스템 파괴보다는 내부 사용자에 의한 기밀 정보 유출과 같은 권한 오용 행위에 의한 손실이 더 큰 문제가 되고 있다. 따라서, 효과적으로 데이터베이스 보안을 유지하기 위해서 사용자의 비정상 행위 판정 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는, 연관 규칙 마이닝 방법을 이용하여 데이터베이스 로그로부터 사용자 정상 행위 프로파일을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 데이터베이스 로그를 의미적인 패턴 트리로 구조화하여 생성된 정상 행위 프로파일을 온라인에서 발생된 해당 사용자의 트랜잭션과 비교하여 온라인 데이터베이스 작업에 대한 비정상 행위 여부를 탐지할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제시된 알고리즘의 효용성을 분석하고 결과를 제시하였다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.927-930
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• 2002

본 논문에서는 중요 프로세스(privileged process)의 시스템 호출 순서(system call sequence)를 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구의 정상행위 기반 침입탐지 시스템은 정상행위를 모델링하여 시스템을 구성하고, 이와 비교를 통해 프로세스의 이상(anomaly) 여부를 결정한다. 이러한 방법은 모델링되지 않은 미지의 행위에 대한 적절한 판단을 행할 수 없으므로, 높은 오류율(false-positive/negative)을 보인다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 공격에서 공통적으로 나타나는 윈도우들을 수집하여 침입예상윈도우를 구축하고, 이를 기존의 침입탐지 시스템에 부가적으로 사용하여 효과적으로 오류율(false-positive/negative)을 낮출 수 있음을 보인다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 침입탐지는 기존의 방법에 비해 공격 탐지율은 증가하고 정상행위에 대한 오류율은 감소하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.524-527
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• 2009

최근 감시, 상황판단, 정보전달에 있어서 비디오 영상의 사용이 점점 증가하고 있다. 그러나 비디오 영상에 나타나는 객체들의 비정상행위를 탐지하는 것은 사용자에게 의존한다. 따라서 사용자가 비정상 행위를 놓치기 쉽고, 상황에 대한 대처가 늦어진다는 문제가 발생한다. 이러한 점을 개선하기 위해 실시간 영상 마이닝 기법을 이용한 비정상행위 탐지법이 연구되었으나, 제약 조건이 심하고, 불필요하게 추적되는 데이터가 많아 효율이 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하여 3차원 환경에서의 객체의 추적에 대한 정확도를 높이고 일반적인 상황에서도 적용이 가능한 비디오 마이닝을 이용한 비정상 행위 탐지 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.88-90
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• 2003

비정상 행위와 정상행위를 구별하여 침입을 탐지하는 기법 중 오토마타를 이용해 정상 행위를 프로파일링 하는 기법이 연구되어왔다. 최근엔 다중 서열 정합(multiple sequence alignment)방법을 이용하여 오토마타 생성을 자동화하는 방법이 소개되었다. 그러나 이 방법은 시스템 콜의 서열을 정열하기 위해 추가적인 상태가 들어가게 때문에 오토마타가 너무 커지는 단점이 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 정상 서열을 인식하는 오토마타를 생성하는 방법을 제안한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.361-364
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• 2009

침입의 방법이 점차 치밀해지고 다양해짐에 따라 새로운 방식의 침입 탐지 기법 역시 지속적으로 요구되어진다. 기존의 오용 탐지 방법론은 탐지율은 뛰어나지만 새로운 침입형태에 대한 대응 능력이 부족하다. 이러한 단점을 보완하고자 등장한 것이 비정상 행위 탐지 방법론이다. 하지만 현재까지의 연구는 네트워크나 서버 OS, 데이터베이스 등 각 개별 분야에 대해서만 진행되고 있어 그 탐지 능력에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하고자 사용자의 네트워크 및 운영체제 로그를 통합 하고, 데이터마이닝 기법 중 빈발 패턴 마이닝 기법을 이용한 보다 정확한 비정상 행위 탐지 기술을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권6호
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• pp.674-684
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• 2002

기존 침입탐지시스템에서는 구현의 용이성 때문에 오용침입탐지 기법이 주로 사용되었지만, 새로운 침입에 대처하기 위해서는 궁극적으로 비정상행위탐지 기법이 요구된다. 그 중 HMM기법은 생성메커니즘을 알 수 없는 이벤트들을 모델링하고 평가하는 도구로서 다른 침입탐지기법에 비해 침입탐지율이 높은 장점이 있다. 하지만 높은 성능에 비해 정상행위 모델링 시간이 오래 걸리는 단점이 있는데, 본 논문에는 실제 해킹에 사용되고 있는 다양한 침입패턴을 분석하여 권한이동시의 이벤트 추출방법을 이용한 모델링 기법을 제안하였고 이를 통하여 모델링 시간과 False-Positive 오류를 줄일 수 있는 지 평가해 보았다. 실험결과 전체 이벤트 모델링에 비해 탐지율이 증가하였고 시간 또한 단축됨을 알 수 있었다.