• Title/Summary/Keyword: 침입방지시스템

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시스템을 호출 추적을 통한 Linux 시스템에서의 침입 탐지 (Intrusion Detection on Linux System via System Call Traces)

  • 신동철;조성제
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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    • pp.120-122
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    • 1999
  • 최근 Linux 시스템의 사용이 급격히 증가함에 다라 Linux 시스템에서의 보안이 큰 문제로 대두되고 있으며 그에 대한 대응책으로 침입 탐지 및 방지를 위하여 여러 가지 방안들이 나오고 있다. 그러나 대부분의 침입 탐지 및 방지 시스템이 쉘이나 응용 수준에서 이루어지며 이 경우 침입자가 그 쉘 또는 응용 등을 회피하면 그 효용성이 없어진다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Linux 시스템의 커널 수준에서 명령들의 시스템 호출 과정을 추적하여 침입을 탐지하고 보안을 강화시켜 주는 시스템인 LiSID(Linux System Intrusion Detector)를 제안하였다.

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통합 로그트리를 이용한 침입분석 (Intrusion Analysis using Integrated Log Tree)

  • 김홍철;김건우;박보석;장희진;박정현;김상욱
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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    • pp.169-171
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    • 2000
  • 최근 전산망 컴퓨터 침입사고를 미연에 방지하고 사고 발생 시에 대처하는 전산망 보안 시스템의 필요성이 그 어느 때보다 높아지고 있다. 그러나 해킹기술의 발달, 컴퓨터 전산망의 복잡성 및 대규모화, 그리고 TOP/IP Internet Protocol Suite가 가지고 있는 근본적인 보안상의 문제점으로 인해 전산망 침입을 미연에 방지하고 대처하는 것이 현실적으로 매우 힘들다. 본 논문에서는 호스트 컴퓨터 시스템의 각 로그파일에 대한 로그트리를 하나의 로그트리로 통합하여 시스템 정보를 수집하고 침입자의 행동을 효율적으로 분석하는 기능을 가지고 있는 서버-에이전트 기반의 침입 분석 에이전트 시스템을 제시한다.

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서비스 거부 공격에서의 퍼지인식도를 이용한 침입 방지 모델 (An Intrusion Prevention Model Using Fuzzy Cognitive Maps on Denial of Service Attack)

  • 이세열;김용수;심귀보;양재원
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.258-261
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    • 2002
  • 최근 네트워크 취약점 검색 방법을 이용한 침입 공격이 증가하는 추세이며 이런 공격에 대하여 적절하게 실시간 탐지 및 대응 처리하는 침입방지시스템(IPS: Intrusion Prevention System)에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 시스템에 허락을 얻지 않은 서비스거부 공격(Denial of Service Attack) 기술 중 TCP의 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스로 종단간에 이루어지는 3-Way Handshake를 이용한 Syn Flooding Attack에 대하여 침입시도패킷 정보를 수집, 분석하고 퍼지인식도(FCM : Fuzzy Cognitive Maps)를 이용한 침입시도여부결정 및 대응 처리하는 네트워크 기반의 실시간 탐지 및 방지 모델(Network based Real Time Scan Detection & Prevention Model)을 제안한다.

침입시도정보 클러스터링의 과도한 일반화 방지를 위한 AOI 알고리즘 개선 방법에 대한 연구 (A Study on Modification of Attribute Oriented induction to Prevent Over-generalization)

  • 김정태;서정택;이은영;박응기;이건희;김동규
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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    • pp.484-486
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    • 2004
  • 현재 침입탐지시스템이 직면하고 있는 문제점 중 하나는 침입탐지시스템이 발생시키는 경보의 수가 실제공격 횟수에 비해 너무 많다는 점이다. 따라서 침입시도 정보관리자의 경보 분석을 도와 줄 수 있는 침입시도 정보 클러스터링 기법들이 최근 소개되고 있다. AOI를 이용한 기법 또한 그중 하나이다 하지만 기존 AOI 알고리즘은 속성 칸에 대한 과도한 일반화를 발생시키는 문제점이 있다 이에 본 논문에서는 AOI 알고리즘의 속성 일반화 단계 수정을 통한 과도한 일반화 방지에 대한 방법을 제시하였다.

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리눅스 기반 침입방지 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Linux-based Intrusion Prevention System)

  • 장희진;박민호;소우영
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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    • pp.32-35
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    • 2003
  • 최근 국내외적으로 침해 공격 사고율이 증가에 대한 방안으로 여러 보안 기술이 개발되어 왔다. 그 중 방화벽은 내부의 중요한 자원과 외부 네트워크와의 경계를 생성하고, 정책기반의 접근제어를 효과적으로 제공하고 있지만 DoS공격, 변형 프로토콜을 통한 공격에는 효과적으로 막지 못한다. 또한 침입탐지 시스템은 공격, 침입, 원하지 않는 트래픽을 구별할 수 있다는 점에서 가치가 있지만 정확한 시점에 공격을 차단하지 못하며 침입탐지 이후에 생기는 불법행동에 대한 커다란 위협이 따르며, 실질적인 방어는 관리자의 수동적인 개입을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 이에 대한 해결 방안으로 방화벽의 침입차단 기능과 침입탐지 시스템의 실시간 침입탐지 기능을 갖춘 리눅스 기반의 공개 보안 툴을 결합한 침입방지 시스템을 설계 및 구현한다.

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네트워크 침입방지 시스템을 위한 고속 패턴 매칭 가속 시스템 (A High-speed Pattern Matching Acceleration System for Network Intrusion Prevention Systems)

  • 김선일
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제12A권2호
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    • pp.87-94
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    • 2005
  • 패턴 매칭(Pattern Matching)은 네트워크 침입방지 시스템에서 가장 중요한 부분의 하나며 많은 연산을 필요로 한다. 날로 증가되는 많은 수의 공격 패턴을 다루기 위해, 네트워크 침입방지 시스템에서는 회선 속도로 들어오는 패킷을 처리 할 수 있는 다중 패턴 매칭 방법이 필수적이다. 본 논문에서는 현재 많이 사용되고있는 네트워크 침입방지 및 탐지 시스템인 Snort와 이것의 패턴 매칭 특성을 분석한다. 침입방지 시스템을 위한 패턴 매칭 방법은 다양한 길이를 갖는 많은 수의 패턴과 대소문자 구분 없는 패턴 매칭을 효과적으로 다룰 수 있어야 한다. 또한 여러 개의 입력 문자들을 동시에 처리 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 Shift-OR 패턴 매칭 알고리즘에 기반을 둔 다중 패턴 매칭 하드웨어 가속기를 제시하고 여러 가지 가정 하에서 성능 측정을 하였다. 성능 측정에 따르면 제시된 하드웨어 가속기는 현재 Snort에서 사용되는 가장 빠른 소프트웨어 다중 패턴 매칭 보다 80배 이상 빠를 수 있다.

CC V3.1 기반의 무선침입방지시스템(WIPS) 보안기능 요구사항에 관한 연구 (A Study of WIPS(Wireless Intrusion Prevention System)'s Security Functional Requirements based on Common Criteria Version 3.1)

  • 이현정
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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    • pp.85-90
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    • 2010
  • 무선은 편리함만큼 위험성도 높다. 누구나 편리하게 접속할 수 있는 것은 장점이지만, 이 누군가가 악의적 목적의 공격자라면 장점이 아닌 단점으로 순식간에 변화할 수 있는 것이다. 이에 무선 네트워크를 보호할 수 있는 방안 마련은 무선랜 활성화의 선행과제로 꼽힌다. 무선랜 보안의 한 축으로 무선침입탐지시스템(WIDS) 혹은 무선침입방지시스템(WIPS)이라고 불리는 보안시스템 구축에 대한 요구가 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 논문에서는 무선침입방지시스템에 대한 보안기능 요구사항을 개발한다. 개발된 보안기능 요구사항은 WIPS 제품 개발자, 제품 도입자 및 WIPS 제품 평가자가 시스템 평가 및 도입 시 참고자료로 충분히 활용될 수 있다.

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적응적 규칙 추정에 의한 네트워크기반 침입탐지시스템 우회공격 방지 기법 (Adaptive Rule Estimation (ARE) Algorithm against Eluding NIDS)

  • 최병철;서동일;손승원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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    • pp.975-978
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    • 2002
  • 본 연구는 네트워크 기반 침입탐지 시스템(NIDS)의 우회공격 방지를 위한 적응적 규칙 추정 알고리즘(ARE; Adaptive Rule Estimation)을 제안한다. 네트워크 기반 침입탐지 시스템에서 가장 많이 사용하는 침입탐지 방법은 규칙 기반의 패턴 매칭 기법이며, 이 방법은 삽입과 삭제에 의한 우회 공격에 많은 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 삽입과 삭제에 의한 우회 공격을 방지 하고자 하는 취지에서 제안된 알고리즘이다. 적응적 규칙 추정에 의한 침입 탐지 알고리즘은 두 개의 과정으로 구성되며, 전처리 부분에서는 최적의 규칙을 선택하고, 주처리 부분에서 적응적으로 규칙 패턴의 변형된 위치를 찾아서 비교 판단하는 과정으로 이루어져 있다. 제안된 적응적 규칙 추정 알고리즘은 기존의 규칙 기반 패턴 매칭에서 우회공격이 가능한 것들이 탐지되며, 미탐지 확률을 줄일 수 있다.

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침입감내 시스템의 분류 (Classify of Intrusion Tolerant System)

  • 김기한;조현철;윤영태
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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    • pp.448-450
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    • 2002
  • 현재의 보안활동은 침입방지, 침입탐지 및 패치 제공과 같은 수동적인 보안이 주로 수행된다. 그러나 소프트웨어에서 취약성이 존재하지 않는다는 것을 증명하는 것은 불가능한 일이다. 침입감내 시스템은 수동적인 보안이 아닌 적극적인 보안의 개념으로 침입이 발생하더라도 시스템이 제공하는 서비스를 지속적으로 제공하는 것을 목표로 하고 무결성과 가용성을 강조하는 개념이다. 본 논문에서는 현재 진행 중인 침입감내 시스템에 대한 프로젝트에 대해 알아보고 침입감내 시스템에 대해 계층기반과 복제기반으로 분류를 수행한다. 그리고 계층기반과 복제기반은 프로그램과 데이터의 관점에서 나누어 분류하고 각 4가지 분류에서 고려해야할 기술적 기능적 특징을 알아본다.

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서비스 거부 공격에서의 퍼지인식도를 이용한 네트워크기반의 지능적 침입 방지 모델에 관한 연구 (A Study on Network based Intelligent Intrusion Prevention model by using Fuzzy Cognitive Maps on Denial of Service Attack)

  • 이세열;김용수;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.148-153
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    • 2003
  • 서비스 거부 공격은 침입을 위한 침입시도 형태로 나타나며 대표적인 공격으로 Syn Flooding 공격이 있다. Syn Flooding 공격은 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스인 TCP의 종단간에 3-way handshake의 취약점을 이용한 공격이다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 지능적 침입 방지 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Syn Flooding 공격을 탐지하기 위하여 패킷 정보를 수집하고 분석한다. 이 모델은 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Maps)를 적용한 결정모듈의 분석 결과를 활용하여 서비스 거부 공격의 위험도를 측정하고 공격에 대응하도록 대응모듈을 학습시킨다. 제안하는 모델은 Syn Flooding 공격의 위험을 격감 또는 방지하는 네트워크 기반의 지능적 침입 방지 모델이다.