• 정보보호학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.763-773
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• 2017

최근 몇 년 동안 지속적으로 개인정보유출, 기술유출 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 조사에 따르면 이러한 유출 사고의 주체로 가장 많은 부분을 차지하고 있는 것이 조직 내부에 있는 '내부자'로, 내부자에 의한 기술유출은 조직에 막대한 피해를 주기 때문에 점점 더 중요한 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 내부자위협을 방지하기 위해 기계학습을 이용하여 직원들의 일반적인 정상행위를 학습하고, 이에 벗어나는 비정상 행위를 탐지하기 방법에 대한 연구를 하고자 한다. Neural Network 모델 중 시계열 데이터의 학습에 적합한 Recurrent Neural Network로 구성한 Autoencoder를 구현하여 비정상 행위를 탐지하는 방법에 대한 실험을 진행하였고, 이 방법에 대한 유효성을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권3B호
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• pp.408-420
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• 2010

MANET(Mobile Ad hoc NETwork)은 고정된 네트워크 구조의 부재로 원거리 노드들 간의 통신은 다중 홉 경로를 통해 이루어지기 때문에 종단 노드 사이에 존재하는 노드들의 비정상적 행위를 탐지하고 예방하기가 어렵다. 그러므로 MANET의 성능과 보안 유지를 위해서는 비정상적 행위를 하는 중간노드들과 그에 오염된 노드를 찾아내기 위한 기법들이 필요하다. 그러나 기존에 제안된 기법들은 MANET를 구성하는 노드들이 우호적이며 상호 협력적인 관계라고 가정하고 비정상적 행위를 하는 노드를 식별하는 방법들만 제시해 왔고, 큰 규모의 MANET에 적용할 경우 많은 오버헤드가 발생한다. 따라서 이 논문에서는 MANET에서 구성요소간 안전한 통신을 제공하고 비정상 노드를 효율적으로 탐지 관리할 수 있는 Secure Cluster-based MANET(SecCBM)을 제안하였다. SecCBM은 동적인증을 통한 클러스터 기반 계층적 제어 구조를 이용하여 비정상 노드들을 MANET 구성 과정에서 식별하는 예방 단계와 네트워크를 구성하고 있는 노드들간 통신과정에서 발생하는 비정상 노드들을 FC 테이블과 MN 테이블을 이용해 탐지 관리하는 사후 단계로 구성하였다. 이를 통하여 MANET의 통신 안전성과 효율성을 향상시켰으며 시뮬레이션을 통한 성능평가에서 MANET에 적합한 기법임을 확인 할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.181-188
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• 2011

무선 네트워크와 모바일 컴퓨팅 응용의 급속한 보급과 더불어, 최근 네트워크 보안의 배경도 많은 변화를 가져왔다. 특히 이동성이 높은 차량 노드들로 네트워크 위상을 유지하는 차량 애드 혹 네트워크(Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)는 일반적으로 불안정한 통신 링크를 갖는 자기 조직화 P2P 망으로, 고정된 인프라 구조나 중앙 통제 라우팅 장비 없이 자동으로 망을 구성하고, 시간에 따라 고속으로 이동하며 망에 결합하거나 이탈하는 개방 망이므로 중앙 집중 제어 없이 누구나 접속이 허용되기 때문에 네트워크상에 해로운 비정상 행위 노드들에 대한 침입에 매우 취약하다. 본 논문에서는 VANETs에서의 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별하여 침입을 탐지할 수 있는 러프집합을 이용한 가중치 기반 침입탐지 방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차 ${\epsilon}$에 대한 비정상 행위로 인한 침입 탐지율과 거짓 경고율로 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.971-974
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• 2011

본 논문에서는 대용량 네트워크에 비정상적인 트래픽이 유입이 되거나 나가는 경우 패킷 기반의 비정상 트래픽의 탐지와 분석이 가능토록 하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 네트워크상의 이상 행위를 탐지하기 위하여, DDoS HTTP Get Flooding 공격 탐지 알고리즘을 적용하고, NetFPGA를 이용하여 라우터 단에서 패킷을 모니터링하며 공격을 탐지한다. 본 논문에서 구현한 시스템은 Incomplete Get 공격 타입의 Slowloris 봇과, Attack Type-2 공격 타입의 BlackEnergy, Netbot Vip5.4 봇에 높은 탐지율을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1066-1072
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• 2011

시스템 호출 순서에 대한 관계를 분석하는 방법은 정상적인 시스템 호출 순서를 일정한 크기로 시스템 호출 순서를 분할하여 진을 생성하여 탐지자로 사용한다. 시스템 호출의 매개변수를 고려하는 방법은 매개변수의 길이에 대한 평균과 표준편차를 이용하여 탐지자로 사용한다. 시스템 호출 순서만을 고려한 모델은 시스템 호출 순서는 정상이지만 포맷 스트링 공격과 같이 매개변수의 값만 변하는 공격을 탐지할 수 없으며, 시스템 호출 매개변수만을 고려한 모델은 매개변수 각각을 고려하므로 공격이 시작되지 않은 구간에서 획득한 정보에 의해 긍정적 결함률이 높게 나타나는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 공격과 관련된 시스템 호출의 여러 속성들을 동시에 고려하는 접근 방법으로서 연속적인 시스템 호출 순서 및 매개변수를 그룹(Group)화하여 보다 효율적으로 학습 및 탐지하는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 비정상적인 행위를 정상적인 행위로 판단하는 긍정적 결함률을 개선하기 위하여 시스템 호출 순서 및 매개변수에 시간 개념을 적용하여 시스템 호출 순서 및 매개변수의 비정상행위를 탐지한다. 실험 결과 제안 기법은 DARPA 데이터 셋을 사용한 실험에서 시스템 호출의 긍정적 결함률은 시간을 고려하지 않은 시스템 호출 순서 모델보다 시간을 고려한 시스템 호출 순서 모델의 긍정적 결함률이 13% 향상되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1027-1041
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• 2015

최근, Verizon(2010), 농협(2011), SK컴즈(2011), 그리고 3.20 사이버 테러(2013)와 같이 소중한 정보가 누출되고 자산에 피해가 발생한 후에야 보안 공격을 인지하는 APT (Advanced Persistent Threat) 공격 사례가 증가하고 있다. 이러한 APT 공격을 해결하고자 이상 행위 탐지 기술 관련 연구가 일부 진행되고 있으나, 대부분 알려진 악성 코드의 시그너쳐 기반으로 명백한 이상 행위를 탐지하는데 초점을 맞추고 있어서, 장기간 잠복하며 제로데이 취약점을 이용하고, 새로운 또는 변형된 악성 코드를 일관되게 사용하는 APT 공격에는 취약하여, 미탐율이 굉장히 높은 문제들을 겪고 있다. APT 공격을 탐지하기 위해서는 다양한 소스로부터 장기간에 걸쳐 대규모 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 기술과, 데이터를 수집 즉시 실시간 분석하는 기술, 그리고 개별 공격들 간의 상관(correlation) 분석 기술이 동시에 요구되나, 기존 보안 시스템들은 이러한 복잡한 분석 능력이나 컴퓨팅 파워, 신속성 등이 부족하다. 본 논문에서는 기존 시스템들의 실시간 처리 및 분석 한계를 극복하기 위해, 패스트 데이터 기반 실시간 비정상 행위 탐지 시스템을 제안한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.445-448
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• 2008

최근의 비디오 영상을 사용한 상황 판단 기법들은 사용자의 인식과 판단에 의존하고 있을 뿐만아니라 실시간 대응이 어렵다는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 순차패턴을 이용하여 실시간으로 영상에 나타나는 객체들의 비정상 행위를 탐지하는 자동화 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.85-94
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• 2014

본 논문에서는 사용자 시스템이 악성 프로그램에 의해 피해를 입은 후 시그니처나 보안 패치가 나오기 전에 피해를 최소화하기 위한 방법으로 파일 DNA 기반의 행위 패턴 분석을 통한 탐지 기법을 연구하였다. 기존의 네트워크 기반의 패킷 탐지기법과 프로세스 기반 탐지 기법의 단점을 보완하여 제로데이 공격을 방어하고 오탐지를 최소화하기 위해 파일 DNA 기반 탐지기법을 적용하였다. 파일 DNA 기반 탐지기법은 악성코드의 비정상 행위를 네트워크 관련 행위와 프로세스 관련 행위로 나누어 정의하였다. 사용자 시스템에서 작동되는 프로세스의 중요한 행위와 네트워크 행위를 정해진 조건에 의해 검사 및 차단하며, 프로세스 행위, 네트워크 행위들이 조합된 파일 DNA를 기반하여 악성코드의 행위 패턴의 유사도를 분석하여 위험경고 및 차단을 통한 대응 기법을 연구하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.1027-1037
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• 2019

기존의 사이버 공격 탐지 솔루션은 일반적으로 시그니처 기반 내지 악성행위 분석을 통한 방식의 탐지를 수행하므로, 알려지지 않은 방식에 의한 공격은 탐지하기 어렵다는 한계가 있다. 시스템에서는 상시로 발생하는 다양한 정보들이 시스템의 상태를 반영하고 있으므로, 이들 정보를 수집하여 정상상태를 학습하고 이상상태를 탐지하는 방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문은 정상상태 학습 및 탐지에 활용하기 위하여 문자열을 그 순서와 의미를 보존하며 정량적 수치로 변환하는 머신러닝 임베딩(Embedding) 기법과 이상상태의 탐지를 위하여 다수의 정상데이터에서 소수의 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 이상치 탐지(Novelty Detection) 기법을 이용하여 사이버 공격에 의한 시스템 이상상태를 탐지하는 방안을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.2057-2060
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• 2003

현재 구현중인 침입탐지 시스템인 Secure Fortress에 대해 그 특성과 구조에 대해서 살펴보고 시스템의 개선을 위해 새로운 침입탐지 기술인 유전알고리즘, 신경망, 면역시스템을 조사 및 분석하여 연구 동향이나 발전 가능성 등의 요소에 비추어 개선 방향을 정한다. 유전 알고리즘은 다윈의 자연선택설을 바탕으로 선택, 재생 및 교배, 돌연변이의 과정을 통해 솔루션을 도출하는 방식이며 면역시스템은 생물학적인 면역 체계에서처럼 시스템이 스스로를 보호한다는 개념에서 출발하여 유닉스의 시스템 콜을 이용하여 시스템 프로세스 중심의 지식베이스를 구성하고 침입행위를 규정한다. 또한 신경망은 감시대상이 되는 요소에 따라 통계정보를 등급화 하는 일련의 과정을 통해 비정상적인 행위를 초기 학습 후 시스템에 순응하는 기술을 사용하여 고정적인 규칙에서 탈피한 여러 가지 장점을 갖는다 차후에는 이 알고리즘의 도입을 위한 서비스별 침입대상 요소 선정 등의 준비 작업이 필요하다.