• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1913-1916
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• 2003

오용행위와 비정상행위 그리고 알려지지 않은 공격을 탐지하기 위해 필요한 규칙들을 추출하는 방법이 계속 연구되고 있다. 기존의 네트워크 공격에 대한 침입탐지시스템의 탐지 패턴은 전문가의 수작업에 의해 생성되어 왔고, 수정이 필요할 경우 수작업을 필요로 했다. 그러나 네트워크 공격은 매시간 다양화되고 변형되기 때문에 적절한 대응이 필요하다. 본 논문에서는 이같은 문제를 결정트리를 사용하여 네트워크 패킷 내에서 공격형태를 패턴화하여 자동으로 탐지 패턴을 추출하는 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.29 no.6
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• pp.674-684
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• 2002

Anomaly detection techniques have teen devised to address the limitations of misuse detection approach for intrusion detection. An HMM is a useful tool to model sequence information whose generation mechanism is not observable and is an optimal modeling technique to minimize false-positive error and to maximize detection rate, However, HMM has the short-coming of login training time. This paper proposes an effective HMM-based IDS that improves the modeling time and performance by only considering the events of privilege flows based on the domain knowledge of attacks. Experimental results show that training with the proposed method is significantly faster than the conventional method trained with all data, as well as no loss of recognition performance.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.11
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• pp.4553-4562
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• 2010

With developing networks, information security is going to be important and therefore lots of intrusion detection system has been developed. Intrusion detection system has abilities to detect abnormal behavior and unknown intrusions also it can detect intrusions by using patterns studied from various penetration methods. Various algorithms are studying now such as the statistical method for detecting abnormal behavior, extracting abnormal behavior, and developing patterns that can be expected. Etc. This study using clustering of data mining and association rule analyzes detecting areas based on two models and helps design detection system which detecting abnormal behavior, unknown attack, misuse attack in a large network.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.680-683
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• 2001

As the rapid information communication technique, internet users have been continuously increasing every year, but on the other hand many damages have occurred on the internet because of dysfunction for computer system intrusion. To reduce damages, network and system security mechanism is variously developed by researcher, IDS(Intrusion Detection System) is commercialized to security technique. In this paper we describe for intrusion detection based on network, we design and implement IDS to detect illegal intrusion using misuse detection model. Implemented IDS can detect various intrusion types. When IDS detected illegal intrusion, we implemented for administrator to be possible management and control through mechanisms of alert message transmission, mail transmission, mail at the remote.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.9C no.6
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• pp.831-840
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• 2002

Due to the advance of computer and communication technology, intrusions or crimes using a computer have been increased rapidly while tremendous information has been provided to users conveniently Specially, for the security of a database which stores important information such as the private information of a customer or the secret information of a company, several basic suity methods of a database management system itself or conventional misuse detection methods have been used. However, a problem caused by abusing the authority of an internal user such as the drain of secret information is more serious than the breakdown of a system by an external intruder. Therefore, in order to maintain the sorority of a database effectively, an anomaly defection technique is necessary. This paper proposes a method that generates the normal behavior profile of a user from the database log of the user based on an association mining method. For this purpose, the Information of a database log is structured by a semantically organized pattern tree. Consequently, an online transaction of a user is compared with the profile of the user, so that any anomaly can be effectively detected.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.10 no.4
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• pp.59-71
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• 2000

Due to the advance of computer and communication technology, intrusions or crimes using a computer have been increased rapidly while various information has been provided to users conveniently. As a results, many studies are necessary to detect the activities of intruders effectively. In this paper, a new association algorithm for the anomaly detection model is proposed in the process of generating user\`s normal patterns. It is that more recently observed behavior get more affection on the process of data mining. In addition, by clustering generated normal patterns for each use or a group of similar users, it is possible to identify the usual frequency of programs or command usage for each user or a group of uses. The performance of the proposed anomaly detection system has been tested on various system Parameters in order to identify their practical ranges for maximizing its detection rate.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.661-663
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• 2001

침입탐지 시스템은 내부자의 불법적인 사용, 오용 또는 외부 침입자에 의한 중요 정보 유출 및 변경을 알아내는 것으로서 각 운영체제에서 사용자가 발생시킨 키워드, 시스템 호출, 시스템 로그, 사용시간, 네트워크 패킷 등의 분석을 통하여 침입여부를 결정한다. 본 논문에서 제안하는 침입탐지시스템은 권한 이동 관련 이벤트 추출 기법을 이용하여 사용자의 권한이 바뀌는 일정한 시점만큼 기록을 한 후 HMM모델에 적용시켜 평가한다. 기존 실험에서 보여주었던 데이터의 신뢰에 대한 단점을 보완하기 위해 다량의 정상행위 데이터와 많은 종류의 침입유형을 적용해 보았고, 그 밖에 몇 가지 단점들을 수정하여 기존 모델에 비해 향상된 성능을 보이는지를 평가하였다 실험 결과 호스트기반의 침입에 대해서 매우 좋은 탐지율을 보여 주었고 F-P error(false positive error) 또한 매우 낮은 수치를 보여 주었다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.14 no.5
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• pp.69-78
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• 2004

The change of attack techniques paradigm was begun by fast extension of the latest Internet and new attack form appearing. But, Most intrusion detection systems detect only known attack type as IDS is doing based on misuse detection, and active correspondence is difficult in new attack. Therefore, to heighten detection rate for new attack pattern, the experiments to apply various techniques of anomaly detection are appearing. In this paper, we propose an behavior profiling method using Bayesian framework based on graphics from audit data and visualize behavior profile to detect/analyze anomaly behavior. We achieve simulation to translate host/network audit data into BF-XML which is behavior profile of semi-structured data type for anomaly detection and to visualize BF-XML as SVG.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.714-717
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• 2011

스마트그리드(Smart Grid)는 기존의 단방향 전력망인 자동화 검침 장치(Automated Meter Reading, AMR)에서 발전하여 양방향으로 실시간 정보를 교환하는 '지능형 전력망'이다. 스마트그리드 환경에서는 수요 반응(Demand Response) 서비스를 이용하여 전력 사용을 효과적으로 분산 할 수 있다. 하지만 보안에 대한 대비가 충분하지 않을 시에는 데이터의 삽입, 변조에 의해 시스템이 오용될 수 있다. 본 논문에서는 스마트 미터의 검침 값이 네트워크를 통해 전력정보처리시스템(Meter Data Management System, MDMS)까지 전달되는 과정에서 데이터 변조의 발생여부를 탐지할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문의 탐지 방법을 통해 신뢰성 있는 수요 반응 서비스를 제공할 수 있으며, 이는 효율적인 전력 사용을 유도할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.40-44
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• 2000

최근의 네트워크를 통한 침입과 유형은 갈수록 다양화되고 있으며, 지능적으로 변하고 있다. 그러나 외부의 침입자뿐만 아니라 내부의 권한 오용으로 인한 침입의 탐지도 중요시되고 있으며, 그에 따른 운영체제와 네트워크 분야의 보안에 관한 연구 또한 활발히 진행되어 어느 정도의 성과를 얻고 있다. 그러나 데이터베이스의 보안은 데이터베이스 관리시스템에 거의 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 정상행위를 효과적으로 모델링하기 위해서 데이터마이닝 기법인 연관규칙과 순차패턴을 이용하여 사용자의 정상행위 패턴을 추출하였다. 결과적으로 외부침입자 및 내부의 권한 오용자에 대한 비정상행위를 효과적으로 판정할 수 있다.