• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.5 no.4
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• pp.69-75
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• 2000

This paper proposes a network intrusion detection model which can detect the insertion and evasion attacks. These attacks can be prevented when some kind of information are available in the network intrusion detection system. We classified these information with three categories and used each category at setup phase and executing Phase. Within the proposed model, all necessary information which are related with networks and operating systems are maintained in the database and created as a table. This table is used during intrusion detection. The overheads of database and table may be simple in this model.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.2 no.6
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• pp.279-290
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• 2013

In digital forensics log files have been stored as a form of large data for the purpose of tracing users' past behaviors. It is difficult for investigators to manually analysis the large log data without clues. In this paper, we propose a text mining technique for extracting intrusion logs from a large log set to recommend reliable evidences to investigators. In the training stage, the proposed method extracts intrusion association words from a training log set by using Apriori algorithm after preprocessing and the probability of intrusion for association words are computed by combining support and confidence. Robinson's method of computing confidences for filtering spam mails is applied to extracting intrusion logs in the proposed method. As the results, the association word knowledge base is constructed by including the weights of the probability of intrusion for association words to improve the accuracy. In the test stage, the probability of intrusion logs and the probability of normal logs in a test log set are computed by Fisher's inverse chi-square classification algorithm based on the association word knowledge base respectively and intrusion logs are extracted from combining the results. Then, the intrusion logs are recommended to investigators. The proposed method uses a training method of clearly analyzing the meaning of data from an unstructured large log data. As the results, it complements the problem of reduction in accuracy caused by data ambiguity. In addition, the proposed method recommends intrusion logs by using Fisher's inverse chi-square classification algorithm. So, it reduces the rate of false positive(FP) and decreases in laborious effort to extract evidences manually.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1011-1014
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• 2002

최근 대규모 네트워크 데이터에 대한 패턴을 분석하기 위한 연구에 대하여 관심을 가지고 침입탐지 시스템을 개선하기 위해 노력하고 있다. 특히, 이러한 광범위한 네트워크 데이터 중에서 침입을 목적으로 하는 데이터에 대한 탐지 능력을 개선하기 위해 먼저, 광범위한 침입항목들에 대한 탐지 적용기술을 학습하고, 그 다음에 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입패턴 인식능력 및 새로운 패턴을 빠르게 인지하는 적용기술을 제안하고자 한다. 침입 패턴인식을 위해 각 네트워크에 돌아다니는 관련된 패킷 정보와 호스트 세션에 기록되어진 자료를 필터링하고, 각종 로그 화일을 추출하는 프로그램들을 활용하여 침입과 일반적인 행동들을 분류하여 규칙들을 생성하였으며, 생성된 새로운 규칙과 학습된 자료를 바탕으로 침입탐지 모델을 제안하였다. 마이닝 기법으로는 학습된 항목들에 대한 연관 규칙을 찾기 위한 연역적 알고리즘을 이용하여 규칙을 생성한 사례를 보고한다. 또한, 추출 분석된 자료는 리눅스 기반의 환경 하에서 다양하게 모아진 네트워크 로그파일들을 분석하여 제안한 방법에 따라 적용한 산출물이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.243-248
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• 2002

빠르게 변해 가는 정보화사회에서 침입 탐지 시스템은 정밀성과 적웅성, 그리고 확장성을 필요로 한다. 또한 복잡한 Network 환경에서 중요하고 기밀성이 유지되어야 할 리소스를 보호하기 위해, 더욱 구조적이고 지능적인 IDS(Intrusion Detection System)개발의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구는 이를 위한, 지능적인 IDS를 위해 침입패턴을 생성하기 위한 모델을 도출함에 목적이 있다. 침입 패턴은 방대한 양의 데이터를 갖게 되고, 이를 정확하고 효율적으로 관리하기 위해서 데이터마이닝의 주요 2분야인 Link analysis와 Sequence analysis를 이용하여 정확하고 신뢰성 있는 침입규칙을 생성하기 위한 모델을 도출해낸다 이 모델은 "Time Based Traffic Model", "Host Based Traffic Model", "Content Model"로 각각 상이한 침입 패턴을 생성하게 된다. 이 모델을 이용하면 좀더 효율적이고 안정적으로 패턴을 생성 할 수 있다, 즉 지능형 시스템기반의 침입 탐지 모델을 구현할 수 있다. 이러한 모델로 생성한 규칙은 침입데이터를 대표하는 규칙이 되고, 이는 비정상 사용자와 정상 사용자를 분류하게 된다 모델에 사용된 데이터는 KDD컨테스트의 데이터를 이용하였다. 사용된 데이터는 KDD컨테스트의 데이터를 이용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1579-1582
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• 2003

점차 네트워크상의 침입 시도가 증가되고 다변화되어 침입탐지에 많은 어려움을 주고 있다. 시스템에 새로운 침입에 대한 탐지능력과 다량의 감사데이터의 효율적인 분석을 위해 데이터마이닝 기법이 적용된다. 침입탐지 방법 중 비정상행위 탐지는 모델링된 정상행위에서 벗어나는 행위들을 공격행위로 간주하는 기법이다. 비정상행위 탐지에서 정상행위 모델링을 하기 위해 연관규칙이나 빈발에피소드가 적용되었다. 그러나 이러한 기법들에서는 시간요소를 배제하거나 패턴들의 발생순서만을 다루기 때문에 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 시간연관규칙과 분류규칙을 이용한 비정상행위 탐지 모델을 제안하였다. 즉, 발생되는 패턴의 주기성과 달력표현을 이용, 유용한 시간지식표현을 갖는 시간연관규칙을 이용해 정상행위 프로파일을 생성하였고 이 프로파일에 의해 비정상행위로 간주되는 규칙들을 발견하고 보다 정확한 비정상행위 판별 여부를 결정하기 위해서 분류기법을 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.410-412
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• 2003

공격이 다양해짐에 따라 침입탐지 기술기법에 관한 연구도 활발히 진행되고 있으나, 전반적인 연구 흐름에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 침입탐지 분야에서 오랜 기간 연구를 수행하여 대표적인 침입탐지시스템 프레임워크까지 제안한 세 그룹(SRI, UC Davis, Purdue)에서의 연구 내용을 분석했다. 그 결과 ‘The First IDS’. ‘Multi Target IDS’, ‘IDS Framework’, ‘IDS Framework Component and Application’의 4단계로 분류했으며, 이에 대한 각 그룹의 세부적인 연구 내용을 기술하고 각 기법들간의 발전 원인 및 전체적인 연구 방향을 살펴보고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Traditional Landscape Architecture
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• v.40 no.2
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• pp.44-58
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• 2022

Bunhwangsa Temple, Baekryulsa Temple and Sambulsa Temple are not famous cultural heritage area, but they are visited by many tourists and are located in Gyeongju National Park and Gyeongju Historic Areas, so environmental and cultural preservations are required. The purpose of this study is to manage the unique environment and landscape of cultural assets by analysing the invasive alien plant of traditional temple of Gyeongju. The whole flora were summarized as 188 taxa including 73 families, 136 genera, 154 species, 3 subspecies, 11 varieties, 4 forms, 5 hybrids and 12 cultivars., and the landscape plants were 163 taxa and 38 taxa of the invasive alien plants. The 13 taxa of invasive alien plants were planted in three temples. The ecosystem disturbance species were 3 taxa including Rumex acetosella, Lactuca seriola and Symphyotrichum pilosum. Invasive alien plants have artificial causes such as landscape planting, but there are also those that are introduced naturally from outside. The parking lot of the temple is expected to be a major propagation path for invasive alien plants due to the large amount of interference and disturbance. Based on the results of this study, the management plans are suggested as follows. First, it is necessary to use native species suitable for the natural environment and traditional landscape of Korea for landscape planting of traditional temples, and development of planting guidelines centered on cultural properties is required. Second, it is necessary to refrain from planting invasive alien plants because traditional temples are located in an important environment and historically. Third, for the preservation of the temple environment, it is necessary to promptly remove the ecosystem disturbance species. Fourth, in order to express the landscape characteristics of traditional temples, a unique planting plan should be established in consideration of the location environment and historicity.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.385-389
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• 2001

인터넷 기술이 발전되고 활성화됨에 따라 인터넷에 연결된 호스트들과 네트워크는 외부의 악의적인 침입자에 의해 공격받을 수 있는 잠재성이 나날이 증가하고 있다. 이러한 이유로 네트워크 및 호스트 보안에 대한 관심과 연구활동이 활발해 졌으며, 대표적인 보안 솔루션 중의 하나인 침입탐지시스템이 각광을 받고 있다. 탐지 기술적 분류에 따라 크게 네트워크 기반 침입탐지시스템과 호스트 기반 침입탐지시스템이 존재하며, 한편으로 네트워크 규모의 증대로 다수의 침입탐지시스템의 운용이 필요하다. 이와 같이 이질적인 다수의 침입탐지시스템을 운용하는 경우, 관리의 복잡성과 관리비용의 증대라는 문제점을 내포한다. 본 논문에서는 이질적인 다수의 침입탐지에이전트들을 통합 관리하기 위한 중앙통제 시스템의 구현을 설명하고, 여기에 확장성과 유연성을 부여하기 위한 관리 자료 구조의 설계에 대해 기술한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.5
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• pp.778-787
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• 2003

Intrusion detection systems based on rules are not efficient for mutated attacks, because they need additional rules for the variations. In this paper, we propose an intrusion detection system using the time delay neural network. Packets on the network can be considered as gray images of which pixels represent bytes of them. Using this continuous packet images, we construct a neural network classifier that discriminates between normal and abnormal packet flows. The system deals well with various mutated attacks, as well as well known attacks.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.30 no.1
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• pp.97-116
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• 2003

Frequency of attacks on web services and the resulting damage continue to grow as web services become popular. Techniques used in web service attacks are usually different from traditional network intrusion techniques, and techniques to protect web services are badly needed. Unfortunately, conventional intrusion detection systems (IDS), especially those based on known attack signatures, are inadequate in providing reasonable degree of security to web services. An application-level IDS, tailored to web services, is needed to overcome such limitations. The first step in developing web application IDS is to analyze known attacks on web services and characterize them so that anomaly-based intrusion defection becomes possible. In this paper, we classified known attack techniques to web services by analyzing causes, locations where such attack can be easily detected, and the potential risks.