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.
호스트 기반 침입탐지 기법에는 시스템 호출 순서를 고려하는 방법과 시스템 호출 파라미터를 고려하는 방법이 있다. 이 두 방법은 프로세스의 시스템 호출이 일어나는 전 구간에서 시스템 호출 순서에 이상이 있거나 시스템 호출 파라미터의 순서 및 길이 등에 이상이 있는 경우에 적합하지만 긍정적 결함율과 부정적 결함율이 높은 단점이 있다. 이 논문에서는 시스템 호출을 이용한 방법에서 발생하는 긍정적 결함율과 부정적 결함율을 줄이기 위해서 단위 시간을 도입한 타임 윈도우 기반의 T-N2SCD 탐지 모델을 제안한다. 제안 모델의 실험에 사용된 데이터는 DARPA에서 제공된 데이터이며, 실험 결과 제안 모델은 다른 시간 간격 보다 1000ms 시간 간격으로 실험하였을 경우가 긍정적 결합률과 부정적 결합률이 가장 낮았다.
사회분야 전반이 전산화되면서 전산시스템에 대한 효과적인 침입방지와 탐지가 중요한 문제로 대두되었다. 침입행위도 정상사용행위와 마찬가지로 전산시스템 서비스를 사용하므로 호출된 서비스의 순서로 나타난다. 본 논문에서는 정상사용행위에 대한 서비스 호출순서를 모델링 한 후 사용자의 사용패턴을 정상행위와 비교해서 비정상행위(anomaly)를 탐지하는 접근방식을 사용한다. 정상 행위 모델링에는 순서정보를 통계적으로 모델링하고 펴가하는데 널리 쓰이고 있는 HMM(Hidden Markov Model)을 사용하였다. Sun사의 BSM 모듈로 얻어진 3명 사용자의 사용로그에 대하여 본 시스템을 적용한 결과, 학습되지 않은 u2r 침입에 대해 2.95%의 false-positive 오류에서 100%의 탐지율을 보여주었다.
컴퓨터망의 확대 및 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자들로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지시스템에 관한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 컴퓨터 면역 시스템을 바탕으로 한 새로운 IDS 모델을 제안하고, 이를 설계하고 프로토타입을 구현하는 그 타당성을 보인다. 제안한 모델에서 IDS들은 여러 컴퓨터에 분산되고, 분산된 IDS들 중 어느 하나가 특권 프로세스(Privilege process)에 의해 발생된 시스템 호출 순서 중 비정상적인 시스템 호출을 탐지한 경우 이를 다른 IDS들과 서로 동적으로 공유하여 새로운 침입에 대한 면역력을 향상시킨다.
프로그램 언어의 수행순서는 종속성으로 인해 결정된다. 병렬 수행을 위해서는 수행 단위 사이의 종속성을 제거해야 한다. 함수 간의 종속성을 발생시키는 주요 요인으로는 전역 변수가 있다. 본 논문의 자동 병렬 수행 시스템은 순차 C언어 프로그램을 병렬 수행하여 순차 C언어 프로그램과 동일한 결과를 내게 한다. 전역 변수를 위한 프레임이 프로세서 내의 지역 메모리에 할당되며 전역 변수의 최종 결정 값을 프로세서 간에 메시지로 전달하고 복사하여 전역변수의 부작용이 발생하지 않도록 한다. 또한 피호출 함수가 수행중인 호출 함수에서는 최종 결정된 전역 변수의 값을 피호출 함수로부터 받아오기까지는 전역 변수를 참조할 수 없고 봉쇄 상태가 되는데 피호출 함수가 복귀하지 않아도 전역 변수에 대해 더 이상의 값 변경이 없음을 알게 되면 곧바로 그 값을 호출 프로세서에 전달함으로써 전역 변수 참조로 인한 수행 지연을 최대한 줄이는 방법을 제안한다.
LSTM(Long Short-term Memory)은 이전 상태의 정보를 기억하여 현재 상태에 반영해 학습하는 순환신경망(Recurrent Neural Network) 모델이다. 악성코드에서 선형적 순서 정보는 각 시점에서 호출되는 함수로서 정의 가능하다. 본 논문에서는 LSTM 모델의 이전 상태를 기억하는 특성을 이용하며, 시간 순서에 따른 악성코드의 함수 호출 정보를 입력으로 사용한다. 그리고 실험으로서 우리가 제시한 방법이 악성코드 분류가 가능함을 보이고 순서 정보의 길이 변화에 따른 정확률을 측정한다.
전자 해도 정보 시스템(ECDIS: Electronic Chart and Display Infomation System)에서 항로의 기준선에서 선박이 떨어져 있는 거리인 항로 이탈 거리(XTD: Cross Track Distance)를 구하기 위해서는 선박이 변침점 간의 몇 번째 경로에 있는지 판단해야 한다. 본 논문에서는 변침점 간 경로상의 순서를 파악하기 위하여 기존의 알고리즘과 수학적으로 같으며 계산량을 줄이는 새로운 접근법을 제시하였다. 그 결과로 기존보다 삼각함수 호출 수를 75%로 줄였다.
본 논문은 SOM과 HMM을 이용하여 시스템 호출 수준에서 순서기반의 비정상행위 탐지 센서를 구현하였다. 그리고, 시스템 호출에서 중요한 정보가 무엇이고 임계값은 어떻게 설정해야하는 지를 분석하였다. 본 논문에서 사용한 SOM의 새로운 필터링 규칙과 축약 규칙은 HMM의 입력 크기를 줄일 수 있었다. 이러한 축약은 HMM기반 비정상행위 탐지의 실시간 처리능력을 보장해 준다. 또한, 비정상행위 수라는 개념을 도입하여 HMM의 탐지결과에 대한 민감성을 둔화시켜서, 사용자가 탐지결과를 쉽게 이해하고 false-positive를 줄이는 효과가 있었다. 그리고, 능동적으로 threshold 값을 조정하여 시스템 상황에 따라 탐지센서가 적응할 수 있도록 하였다.
침입탐지시스템은 침입탐지 기법에 따라 크게 오용탐지시스템과 비정상행위탐지시스템으로 나뉜다. 비정상 행위 탐지시스템은 정상사용행위를 모델링한 후 현재 관찰중인 행위가 정상에서 벗어나는지를 검사한다. 시스템 사용시 발생하는 각 이벤트는 동시에 여러 가지 정보를 담고있으므로 여러 각도에서 모델링될 수 있다. 따라서 여러 결과를 종합해서 판정의 안정성을 높을 수 있다. 본 논문에서는 이벤트의 시스템호출에 평가결과와 BSM감사정보 중 시스템호출관련 정보, 파일 접근관련 정보, 이 둘을 모두 고려한 정보를 통합한 평가결과를 투표방식으로 결합하여 판정하는 기법을 제안하였다. 실험결과 두 모델을 별도로 적용하는 경우보다 나아진 판정성능을 보여주었다.
컴퓨터의 확대 및 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자들로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지시스템에 관한 연구가 활발하다. 더욱이 보안을 요구하는 시스템들의 환경이 다양하여 그에 적합한 보안정책을 수립하여 관리하기가 어려워지고 있다. 따라서 침입자들로부터 위험을 줄이기 위해 침입탐지 및 대응 위한 보안정책기반 모텔에 관한 연구가 활발하다. 본 논문은 오늘날의 정보통용용에서 침입 탐지요구사항의 복잡한 문제를 해결하기 위한 침입탐지 메카니즘의 설계 방안을 제시한다. 탐지대상을 특권프로세스가 수행할 때 발생하는 시스템 호출 순서 중 비정상적인 시스템 호출을 탐지하여 이를 분산된 각각의 침입탐지 시스템들아 서로 동적으로 공유하여 침입에 대한 대응력을 향상시키는 침입탐지시스템을 설계하고 프로토타입으로 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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