• 제목/요약/키워드: 이상행위탐지

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온라인 데이터 수집 기반 실시간 비정상 행위 탐지 (Real-time Abnormal Behavior Detection by Online Data Collection)

  • 이명철;김창수;김익균
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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    • pp.208-209
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    • 2016
  • APT (Advanced Persistent Threat) 공격 사례가 증가하면서, 이러한 APT 공격을 해결하고자 이상 행위 탐지 기술 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 APT 공격의 탐지율을 높이기 위해서 빅데이터 기술을 활용하여 다양한 소스로부터 대규모 데이터를 수집하여 실시간 분석하는 연구들이 시도되고 있다. 본 논문은 빅데이터 기술을 활용하여 기존 시스템들의 실시간 처리 및 분석 한계를 극복하기 위한 실시간 비정상 행위 탐지 시스템에서, 파일 시스템에 수집된 오프라인 데이터 기반이 아닌 온라인 수집 데이터 기반으로 실시간 비정상 행위를 탐지하여 실시간성을 제고하고 입출력 병목 문제로 인한 처리 성능 확장성 문제를 해결하는 방법 및 시스템에 대해서 제안한다.

파일 DNA 기반의 변종 악성코드 탐지를 위한 유사도 비교에 관한 연구 (A Study on Similarity Comparison for File DNA-Based Metamorphic Malware Detection)

  • 장은겸;이상준;이중인
    • 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.

이상 탐지 모델을 활용한 사용자 행위 기반의 VR기기 사용자 인증 모델 연구 (A Study on VR Device User Authentication Model based on User Behavior using Anomaly Detection Model)

  • 전우진;김형식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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    • pp.856-858
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    • 2024
  • VR 기술의 발전은 다양한 분야에서 사용자에게 몰입감 있는 가상 현실 경험을 제공하지만, VR기기 내부에 사용자의 생체 데이터 및 금융정보와 같은 민감한 정보들이 저장되어 새로운 보안 문제를 야기하고 있다. 이에 따라 PIN, 패스워드 등과 같은 기존의 인증 방식이 VR 기기에 적용되고 있지만 이들은 shoulder-surfing attack 공격 취약하며 VR 환경에서 사용하기에 불편한 인터페이스를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이상 탐지 모델을 활용하여 외부 추론 공격에 강인하며 VR 환경에 적합한 사용자 행위 기반의 VR기기 사용자 인증 모델을 구현한다. 특정 task를 수행하는 동안 사용자의 행위 데이터를 수집 및 feature 데이터를 추출하고, 정상으로 라벨링 된 사용자의 데이터로 이상 탐지 머신러닝 모델들을 학습 후 정상 데이터와 비정상 데이터를 이용하여 인증 모델의 성능을 평가하였다. OC-SVM이 87.72%의 F1-score로 세 모델 중 가장 높은 성능을 보임을 확인하였으며, 향후 인증 모델 성능 향상을 위한 계획을 제시하였다.

랜섬웨어 방지를 위한 딥러닝 기반의 사용자 비정상 행위 탐지 성능 평가 (Deep Learning based User Anomaly Detection Performance Evaluation to prevent Ransomware)

  • 이예슬;최현재;신동명;이정재
    • 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.43-50
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    • 2019
  • IT 기술의 발달에 따라, 컴퓨터 관련 범죄가 빠르게 급증하고 있으며 특히 최근에는 국내외에서 랜섬웨어감염에 대한 피해가 급격하게 늘어나고 있다. 기존의 보안 솔루션으로는 랜섬웨어 감염을 방지하기에는 역부족이며 나날이 발전하는 악성코드 및 랜섬웨어와 같은 위협을 방지하기 위해서는 딥러닝 기술을 결합하여 비정상 행위 및 이상 징후를 탐지하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 CNN-LSTM 모델 및 다양한 딥러닝 모델을 사용하여 사용자 비정상 행위를 탐지하는 기법을 제안했으며, 그중 제안하는 모델인 CNN-LSTM 모델의 경우 액 99%의 정확도로 사용자 비정상 행위를 탐지해내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 활용하여 사용자 비정상 행위의 랜섬웨어 특징점을 파악하여 랜섬웨어를 방지하는 시스템을 마련하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

가중 특징 값을 고려한 러프 집합 기반 비정상 행위 탐지방법의 설계 및 평가 (Design and Evaluation of a Rough Set Based Anomaly Detection Scheme Considering Weighted Feature Values)

  • 배인한;이화주;이경숙
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권8호
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    • pp.1030-1036
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    • 2006
  • 무선 네트워크의 급속한 확산과 이동 컴퓨팅 응용은 네트워크 보안에 대한 전망을 변화시켰다. 비정상 행위 탐지는 시스템으로 모니터 되는 알 수 없는 행위나 이상한 행위에 대한 패턴 인식 작업이다. 본 논문에서는 셀룰러 이동 망에서 유해한 내부 공격 위장자를 효율적으로 식별할 수 있는 효율적인 러프 집합 기반 비정상 행위 탐지 방법을 제안한다. 제안하는 비정상 행위 탐지 방법에서는 특징 값으로 사용자의 무선 응용 계층의 추적 데이터를 사용한다. 특징 값을 기초로, 이동 사용자의 사용 패턴이 러프 집합에 의해 얻어지고, 그리고 모바일의 비정상 행위는 가중 특징 값을 고려한 러프 소속 함수에 적용하여 효과적으로 탐지될 수 있다. 제안하는 방법의 성능은 모의실험으로 평가하였다. 모의실험 결과, 중요도에 따라 특징 속성에 다른 가중치를 부여하는 방법이 비정상 행위를 더 잘 탐지한다는 것을 확인하였다.

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HTTP 트래픽 기반의 비정상행위 탐지 시스템 (HTTP Traffic Based Anomaly Detection System)

  • 김효남;장성민;원유헌
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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    • pp.313-315
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    • 2006
  • 최근 인터넷 공격은 웹 서비스 환경에서 다양한 공격 유형들이 인터넷상에서 나타나고 있는 실정이다. 특히 인터넷 웜이나 기타 알려지지 않은 공격이 대중을 이루고 있어 기존의 정보 보호 기술로는 한계에 다다르고 있으며 이미 알려진 공격을 탐지하는 오용탐지 기술로는 적절하게 대응하기 어려워진 상태이다. 또한, 웹 서비스 이용이 확대되고 사용자 요구에 맞게 변화하면서 인터넷상의 노출된 웹 서비스는 공격자들에게 있어 주공격 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 웹 기반의 트래픽 유형을 분석하고 각 유형에 따른 이상 징후를 파악할 수 있는 비정상 탐지 모델을 정의하여 정상 트래픽 모델과 비교함으로써 현재 트래픽의 이상 정도를 평가하고 탐지 및 규칙생성, 추가하는 HTTP 트래픽 기반의 비정상행위 탐지 시스템을 설계하고 구현하였다.

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그래프 데이터베이스 기반 악성코드 행위 탐지 기법 (Graph Database based Malware Behavior Detection Techniques)

  • 최도현;박중오
    • 융합정보논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.55-63
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    • 2021
  • 최근 악성코드 발생률은 약 수만 건이 넘는 추세로, 전부 탐지/대응하는 것은 불가능에 가깝다고 알려졌다. 본 연구는 새로운 악성코드 대응방법으로 그래프 데이터베이스 기반 다중행위 패턴 탐지 기법을 제안한다. 기존 동적 분석기법과는 다른 새로운 그래프 모델을 설계하고, 대표적인 악성코드 패턴(프로세스, PE, 레지스트리 등)의 그래프 연관관계를 분석하는 방법을 적용했다. 패턴 검증 결과 기본 악성 패턴에 대한 행위 탐지와 기존 분석이 어려웠던 변종 공격행위(5단계 이상)의 탐지를 확인했다. 또한, 성능 분석결과 5단계 이상의 복잡한 패턴에 대하여 관계형 데이터베이스 대비 약 9.84배 이상 성능이 향상되었음을 확인하였다.

이상행위 분석을 위한 제어명령 수집 시스템 구현 (An Implementation of Control Command Acquisition System for Analysis of Abnormal Behavior)

  • 이진흥;안바울
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.137-140
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    • 2019
  • 본 논문에서는 자동 제어 시스템의 이상행위를 분석하기 위하여 MODBUS 프로토콜 기반의 제어 명령을 수집 분류하여 등록된 화이트리스트 기반으로 이를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 구현 시스템은 자동 제어 시스템 기반으로 다양한 생산설비를 동작시키는 스마트팩토리 시스템을 비롯하여 국가기간 산업에 활용 가능하며, 생산설비의 이상 작동을 확인하기 위하여 생산설비의 동작 신호를 주기적으로 수집 분석하여 정상적인 작업형태에서 벗어나는 이상 작업을 판단할 수 있도록 구성하였다. 또한, 소형화된 공장 자동화 설비를 구성하여 실제 스마트팩토리 환경에서 제어명령을 수집하고, 수집된 신호로부터 이상 작동을 검출하는 제안 시스템의 구현 결과를 설명한다.

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피싱 금융사기 예방을 위한 이상거래탐지 분석 방법

  • 김정선
    • 정보보호학회지
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    • 제23권6호
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    • pp.41-48
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    • 2013
  • 전자금융 사기범이 전화, SMS, 이메일을 통하여 통신회사, 경찰청, 검찰청 및 금융감독당국 등을 사칭하여 피해자로 하여금 사칭기관의 위장 홈페이지로 유도하여 피해자의 금융 정보를 불법적으로 취득하여 피해자의 금융자산을 인출해나가는 금융 분야에서 발생하는 특수 사기범죄의 피해가 줄지 않고 있다. 이에 대한 대책으로 금융감독당국과 금융회사는 지연인출제도, 카드론 취급 강화, 공인인증서 재발급 및 사용절차 강화, 대포통장종합관리시스템 구축 및 홍보 강화를 하고 있지만 이들 방법은 전자금융사고 피해가 추정되는 고객뿐만 아니라 그렇지 않은 대다수 정상적인 전자금융거래 이용자에 대한 전자금융거래의 불편을 야기하고 있으며 전자금융사고 발생중의 실시간 이상증후 탐지를 반영하고 있지 않다. 본 논문에서는 금융회사 홈페이지에서의 전자금융거래 이용자의 접속행위, 공인인증서 사용행위, 온라인 송금행위 측면에서 거래행위를 분석하여 전자금융사고 혐의 이상증후에 대해 금융회사의 실시간적이고 능동적으로 대응하는 방안을 제시한다.

에너지 데이터의 순위상관계수 기반 건물 내 오작동 기기 탐지 (Rank Correlation Coefficient of Energy Data for Identification of Abnormal Sensors in Buildings)

  • 김나언;정시현;장보연;김종권
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권4호
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    • pp.417-422
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    • 2017
  • 비정상행위 탐지는 데이터로부터 특징을 추출하여 정상 행위 모델을 만들어, 이 정상 모델로부터 얼마나 벗어나 있는 가를 찾아내어 탐지하는 기법이다. 즉, 특정 기기가 생성하는 데이터를 기반으로 기기의 오류를 탐지하거나 사회망 데이터에서의 사용자 행위 변화를 찾아내어 비정상행위를 탐지하는 데 활용할 수 있다. 본 논문에서는 순위 상관 계수를 이용하여 건물 내의 기기의 비정상적인 데이터를 탐지하고자 한다. 에너지 절약 문제에 대한 관심이 높아짐에 따라 에너지를 효율적으로 사용하기 위해 여러방법들이 제안되었다. IT 기술의 발달과 더불어 공조 시스템(HVAC)이 건물에 도입되어 활용되고 있으며, 이 시스템을 통하여 에너지 소비의 문제점을 찾고 에너지를 효율적으로 관리할 수 있다. 따라서 본 논문은 공조 시스템에 속한 각 기기간의 순위 관계 변화를 관찰함으로써 이상 현상 탐지의 효율성을 높이는 방법을 제안하며, 사회망 데이터 내에서의 비정상행위 탐지 가능성도 함께 제안한다.