• 제목/요약/키워드: 침입 분류

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베이지안 네트워크 기반의 변형된 침입 패턴 분류 기법 (Modificated Intrusion Pattern Classification Technique based on Bayesian Network)

  • 차병래;박경우;서재현
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.69-80
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    • 2003
  • 프로그램 행위 침입 탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로파일을 구축하여 변형된 공격을 효과적으로 탐지한다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크와 다중 서열 정렬을 이용하여 여러 프로세스의 시스템 호출간의 관계를 표현하고, 프로그램 행위를 모델링하여 변형된 이상 침입 행위를 분류함으로써 이상행위를 탐지한다. 제안한 기법을 UNM 데이터를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.

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침입탐지를 위한 네트웍 트래픽 데이터 도시 (Graphical Representation of Network Traffic Data for Intrusion Detection)

  • 곽미라;조동섭
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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    • pp.529-532
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    • 2003
  • 침입 탐지를 위하여 수집되는 네트웍 트래픽은 보통 분석 처리 프로그램으로 입력되기 위해 수치적으로 표현된다. 이러한 데이터로부터 그 가운데 드러나는 경향을 한 눈에 발견하는 데에는 어려움이 있어, 이에 대해 프로토콜, 서비스 및 세션 등을 기준으로 분류하는 처리를 수행한 결과를 바탕으로 세세한 분석과정을 거치는 것이 일반적이다. 네트웍 트래픽 데이터를 도시하여 그 추이를 직관적으로 살필 수 있게 한다면 여러 기준에 따라 분류된 각 트래픽이 가지는 특징을 쉽게 발견할 수 있다. 이러한 트래픽 추이와 특징 파악의 용이함은 트래픽에서 비정상적인 부분을 식별해내는 것을 쉽게 한다 이것은 시스템 관리자가 현재 해당 시스템에 설치되어 작동되고 있는 침입탐지 시스템이나 방화벽 시스템에 대해 독립적으로 편리하게 네트웍 트래픽의 특징을 살피고 이상을 발견할 수 있도록 하며, 경고되거나 차단되지 않은 이상에 대해 신속히 대응할 기회를 준다. 이에 본 연구에서는 네트웍 트래픽들의 특징을 설명할 수 있는 요소들을 조합하여 표현함으로써 네트웍 트래픽의 특징과 이상 파악에 편리한 데이터 도시 방법을 제안한다.

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한국 미기록 귀화식물: 마늘냉이(십자화과) (First record of invasive species Alliaria petiolata (M. Bieb.) Cavara & Grande (Brassicaceae) in Korea)

  • 조성현;김영동
    • 식물분류학회지
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    • 제42권4호
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    • pp.278-281
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    • 2012
  • 마늘냉이(Alliaria petiolata (M. Bieb.) Cavara & Grande)는 유럽과 서남아시아 원산의 십자화과 침입식물로서 현재 북미의 삼림 하부를 교란시키고 있는 것으로 알려져 있다. 이 종이 강원도 삼척시의 길가 숲을 따라 침입하여 우리나라에도 자라고 있는 것으로 확인되었다. 국내 확산을 막기 위한 기초 정보를 제공하기 위해 이 종에 대한 확인 결과를 보고하고자 한다.

스마트홈 환경에서 활동 데이터를 활용한 랜덤포레스트 기반 침입탐지 기법 (Random Forest Based Intrusion Detection Method using Activity Data in Smart Home Environment)

  • 이필원;신용태
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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    • pp.193-195
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    • 2020
  • 최근 IoT 기술의 발전을 통해 스마트홈 서비스가 사용자에게 활발하게 보급이 되고 있다. 스마트홈 서비스에서 발생하는 데이터는 개인정보를 내포하고 있으므로 보안이 매우 중요한 요소이다. 그러나 매해 스마트홈 해킹 신고가 증가하고 있으며 기존 네트워크 침입탐지 시스템은 관리자 계정을 탈취 당했을 경우 대응할 방법이 미비하다. 본 논문에서는 스마트홈 환경에서 발생하는 활동 데이터를 인공지능 알고리즘의 종류 중 하나인 랜덤포레스트를 통해 학습하고 분류모델을 구현했다. 구현한 모델은 87%이상의 높은 정확도로 측정되었다. 따라서 활동 데이터를 통해 분류를 시행하므로 네트워크에 이미 침입한 사용자를 탐지하여 대응할 수 있다.

무선 애드혹 네트워크 상에서의 침입 감내 방안 (Intrusion Tolerance Scheme in Wireless Ad-Hoc Networks)

  • 김경자;홍성옥;장태무
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.245-247
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    • 2003
  • Ad Hoc망은 이동 호스트들로만 구성된 네트워크로서, 토폴로지의 작은 변화나 중앙 집중화 된 모니터링과 관리면에서의 기술 부족으로 인해 많은 취약점을 가지고 있다. 반면에 유선 네트워크에서 개발된 많은 침입 탐지 기술은 새로운 환경에서는 적절치가 않다. 따라서, 본 논문에서는 무선 Ad Hoc 네트워크상에서 이동 에이전트를 호스트 모니터링과 네트워크 모니터링의 기능을 분류하여 네트워크 망 내에서 연결된 개수에 따라 노드의 역할을 분담하여 침입을 감내 할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.

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최신 네트워크 보안 기술 동향 분석 (Trend Analysis for Network Security Technologies)

  • 오승희;남택용
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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    • pp.688-690
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    • 2003
  • 현대인의 삶에서 인터넷에 대한 의존도는 나날이 높아지고 있고 더불어 시스템의 취약성을 공격하는 해킹방식은 대규모의 트래픽을 발생하는 형태로 네트워크 자체에 대해 위협적인 존재로 발전하고 있다. 따라서 이러한 사이버 위협을 차단하고 미연에 예방하기 위해서 다양한 네트워크 보안 제품들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 보안 기술의 흐름을 파악하기 위하여 현재의 네트워크 보안 기술을 트래픽 제어 기술과 네트워크 보안이 접목된 기술, 침입차단 기술. VPN 기술, 침입탐지 및 침입방지 기술, 정책 기반 관리 기술로 분류하여 동향 및 제품들을 비교하고, 이를 통해 네트워크 보안 기술의 향후 발전 방향을 예측한다.

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연관 규칙을 이용한 네트워크 기반 침입 탐지 패턴생성 기술 (Pattern Generation Technique for Network-based Intrusion Detection using Association Rules)

  • 소진;이상훈
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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    • pp.619-621
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    • 2002
  • 네트워크 기반 컴퓨터 시스템은 현대사회에 있어서 매우 중요한 역할을 담당하고 있기 때문에 이들은 정보 범죄들로부터 안정적이면서 효율적인 환경을 제공하는 것은 매우 중요한 일이다. 현재의 침입탐지 시스템은 네트워크 상에서 지속적으로 처리되는 대량의 패킷에 대하여 탐지속도가 떨어지고, 새로운 침입유형에 대한 대응방법이나 인지능력에도 한계가 있기 때문이다. 따라서 다양한 트래픽 속에서 탐지율을 높이고 탐지속도를 개선하기 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지 능력을 개선하기 위해 먼저, 광범위한 침입항목들에 대한 탐지 적용기술을 학습하고, 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입패턴 인식능력 및 새로운 패턴을 생성하는 적용기술을 제안하고자 한다. 침입 패턴생성을 위해 각 네트워크에 돌아다니는 관련된 패킷 정보와 호스트 세션에 기록되어진 자료를 필터링하고, 각종 로그 화일을 추출하는 프로그램들을 활용하여 침입과 일반적인 행동들을 분류하여 규칙들을 생성하였다. 마이닝 기법으로는 학습된 항목들에 대한 연관 규칙을 찾기 위한 연역적 알고리즘을 이용하였다. 또한, 추출 분석된 자료는 리눅스기반의 환경 하에서 다양하게 모아진 네트워크 로그파일들을 본 논문에서 제안한 방법에 따라 적용한 결과이다.

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Bi-LSTM VAE 기반 차량 CAN 침입 탐지 시스템 (Bi-LSTM VAE based Intrusion Detection System for In-Vehicle CAN)

  • 김용수;강효은;김호원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.531-534
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    • 2022
  • 승차 공유, 카풀, 렌터카의 이용률이 증가하면서 많은 사용자가 동일한 차량에 로컬 액세스 할 수 있는 시나리오가 더욱 보편화됨에 따라 차량 네트워크에 대한 공격 가능성이 커지고 있다. 차량용 CAN Bus Network에 대한 DoS(Denial of Service), Fuzzy Attack 및 Replay Attack과 같은 공격은 일부 ECU(Electronic Controller Unit) 비활성 및 작동 불능 상태를 유발한다. 에어백, 제동 시스템과 같은 필수 시스템이 작동 불가 상태가 되어 운전자에게 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 차량 네트워크 침입 탐지를 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 기존 화이트리스트를 이용한 탐지 방법은 새로운 유형의 공격이 발생하거나 희소성이 높은 공격일 때 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망 기반의 CAN 버스 네트워크 침입 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 침입 탐지 기법은 2단계로 나누어 진다. 1단계에서 정상 패킷 분포를 학습한 VAE 모형이 이상 탐지를 수행한다. 이상 패킷으로 판정될 경우, 2단계에서 인코더로부터 추출된 잠재변수와 VAE의 재구성 오차를 이용하여 공격 유형을 분류한다. 분류 결과의 신뢰점수(Confidence score)가 임계치보다 낮을 경우 학습하지 않은 공격으로 판단한다. 본 연구 결과물은 정보보호 연구·개발 데이터 첼린지 2019 대회의 차량 이상징후 탐지 트랙에서 제공하는 정상 및 3종의 차량 공격시도 패킷 데이터를 대상으로 성능을 평가하였다. 실험을 통해 자동차 제조사의 규칙이나 정책을 사전에 정의하지 않더라도 낮은 오탐율로 비정상 패킷을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있다.

연관마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 탐지를 위한 상태전이 알고리즘 (State Transition Algorithm for Penetration Scenarios Detection using Association Mining Technique)

  • 김창수;황현숙
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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    • pp.720-723
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    • 2001
  • 현재 인터넷 환경에서 크래킹은 보편화되어 있다. 이러한 크래킹을 탐지하거나 방어하기 위한 기법들은 대부분 기존의 불법 침입 유형을 분석하여 대응 알고리즘을 개발하는 것이 대부분이다. 현재 알려진 침입 탐지 기법은 비정상 탐지(Anomaly Detection)와 오용 탐지(Misuse Detection)로 분류할 수 있는데, 전자는 통계적 방법, 특징 추출 등을 이용하며, 후자는 조건부 화률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 적용한다. 본 연구에서는 상태전이 기반의 연관 마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 의사결정지원시스템에서 많이 적용한 연관 마이닝 기법을 여러 가지 불법 침입과 연관된 상태 정보를 분석할 수 있는 수정된 상태전이 알고리즘을 제시한다.

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