공격 방법의 다양화와 지능화에 대응하기 위해 침입탐지시스템(IDS)의 성능도 향상되고 있다. 특히, 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템은 기존 침입탐지시스템의 많은 문제점을 개선시켰다. 그러나 데이터 마이닝에 기반한 침입탐지시스템의 탐지 정확도가 트레이닝 데이터(training data)에 포함된 속성(features)과 선택된 axis 및 reference 속성에 의해 결정됨에도 불구하고 현재의 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템은 트레이닝 데이터에 포함된 고유의 속성만을 고려하기 때문에 탐지 정확도를 향상시키는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 마이닝에 기반한 침입탐지시스템의 탐지 정확도를 향상시키기 위하여 기존 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템이 고려했던 고유의 속성 외에 침입과 밀접하게 관련되고 axis및 reference속성으로도 사용될 수 있는 새로운 속성을 제안한다.
본 논문에서는 네트워크 기반 분산 침입탐지 시스템을 위한 커널 수준 침입탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 탐지분석으로 침입탐지 과정을 분리하고 침입탐지 규칙 생성 요구에 대한 침입탐지 자료구조로의 변환을 사용자 응용 프로그램 수준에서 수행하며 생성된 자료구조의 포인터 연결을 커널 수준에서 수행한다. 침입탐지 규칙 변경은 노드를 삭제하지 않고 삭제표시만 수행하고 새로운 노드를 추가하는 삭제마크 띤 노드추가 방식 통하여 수행한다 제안하는 기법은 탐지과정의 분리를 통해 분산 네트워크 환경에 효율적으로 적용할 수 있으며 커널기반 침입탐지 방식을 사용하여 사용자 응용 프로그램으로 동작하는 에이전트기반의 침입탐지 기법에 비해 탐지속도가 빠르다. 침입탐지 규칙 변경은 삭제마크 및 노드추가 방식을 통해서 규칙변경과 침입탐지를 동시에 수행하기 위한 커널의 부하를 줄일 수 있다. 이를 통해 다양한 네트워크 공격에 대하여 신속하게 대응할 수 있다. 그러므로, 서비스거부 공격과 같이 네트워크 과부하가 발생하는 환경에서도 신속한 침입탐지와 탐지효율을 증가시킬 수 있다는 장점을 가진다.
최근 봇넷은 금전적 이득을 원하는 범죄 집단에 의해 사이버 공격의 수단으로서 크게 확산되고 있다. 봇넷의 탐지는 이전부터 꾸준히 연구되었지만, 구성과 기능이 점차 진화되고 있는 봇넷을 탐지하기에는 큰 어려움이 따르고 있다. 봇넷의 탐지는 호스트 기반의 정적인 악성 코드 분석이나 네트워크 트래픽 분석등 어떠한 특정 시스템에 의존해서는 효율적인 탐지를 기대하기 어렵기 때문에 다양한 정보를 종합하여 탐지하여야 한다. 본 연구에서는 기존에 알려진 봇넷 정보와 악성 봇 바이너리 분석을 통해 알려진 정보와 네트워크 기반의 탐지 정보를 분석하여 전체적인 봇넷의 구성을 탐지할 수 있는 네트워크 기반의 경량 봇넷 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 탐지 시스템은 대규모의 네트워크 환경에서도 단편적으로 알려진 봇넷의 부분 정보를 기반으로 전체적인 봇넷의 구성을 탐지할 수 있다.
악성코드 사고 조사에서 가장 중요한 것은 신속하게 악성코드를 탐지하고 수집하는 것이다. 기존의 조사 방법은 시그니쳐 기반의 안티바이러스 소프트웨어를 이용하는 것이다. 시그니쳐 기반의 탐지는 실행파일 패킹, 암호화 등을 통해 쉽게 탐지를 회피할 수 있다. 그렇기 때문에 악성코드 조사에서 패킹을 탐지하는 것도 중요한 일이다. 패킹탐지는 패킹 시그니쳐 기반과 엔트로피 기반의 탐지 방법이 있다. 패킹 시그니쳐기반의 탐지는 새로운 패킹을 탐지하지 못하는 문제가 있다. 그리고 엔트로피 기반의 탐지 방법은 오탐의 문제가 존재한다. 본 논문에서는 진입점 섹션의 엔트로피 통계와 패킹의 필수적인 특징인 'write' 속성을 이용하여 패킹을 탐지하는 기법을 제시한다. 그리고 패킹 PE 파일을 탐지하는 도구를 구현하고 도구의 성능을 평가한다.
단일 센서 기반의 표적 탐지 문제에서 센서의 한계 요소에 의해 탐지 성능이 제한된다. 따라서, 최근 단일 센서 기반의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위한 방안으로 각 센서의 강점을 효과적으로 융합하는 다중 센서 정보 융합 기반의 표적 탐지 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 정보 융합을 위해서는 각 센서별 영상 획득, 각 영상의 기하학적 정합, 센서 정보 융합 기반의 표적 탐지 기술이 필요하며, 본 논문에서는 이에 대한 기술 및 개발 동향을 소개한다.
현재까지 IDS는 관리자의 개입 없이는 효과적인 운용이 불가능하고, IDS를 사용하더라도 여전히 침입 발생 가능성이 있고, 다양한 우회 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 기존에 제안된 침입탐지 시스템을 분석하고, C-Box에 규정된 정책을 이용한 데이타소스 기반의 침입탐지 시스템을 설계하여 이를 실험하였다. 본 연구는 데이터 소스 기반에서 침입 탐지 방법 기준의 비정상적인 형태에 의한 탐지와 오류에 의한 탐지기법을 적용하였으며, IDS에 침입 탐지 정책을 설계하였고, 규정에 의한 정책중심의 침입탐지 기법을 정상적인 동작과 비정상적인 동작을 구분하는 경계를 정의한다. 또한, 침입탐지 정책을 이용한 호스트기반 IDS를 설계하고 구현함으로서 정보시스템의 취약성을 보완할 수 있었다. 침입탐지 실험을 위한 시스템 호출 기술은 커널에 프로세스들의 특성을 자세하게 정의하고, 이를 실행할 수 있도록 기반을 구축함으로서 가능하게 하였다.
다시기 위성 영상을 이용한 변화탐지 분석은 인간 활동의 변화를 직접 반영하는 지표이다. 변화탐지는 크게 화소 기반 변화탐지(PBCD: Pixel-Based Change Detection)와 객체 기반 변화탐지(OBCD: Object-Based Change Detection)로 구분한다. 화소 기반 변화탐지는 알고리즘이 간단하고 비교적 쉽게 정량적 분석이 가능해 전통적으로 많이 쓰여온 기법이나 고해상도 영상에서의 화소 기반 변화탐지는 오탐지나 노이즈(noise)가 발생하기 때문에 고해상도 영상에서의 활용도가 떨어진다. 또한, 고해상도 다시기 영상은 취득 당시 센서의 자세나 지형적 특성으로 인해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 지형적 불일치가 발생한다. 등록오차(registration noise)라고 불리는 이 지형 불일치는 고해상도 다시기 영상 활용을 위한 공간정보 추출 시 정확도를 떨어뜨리는 방해요인으로 작용한다. 이에 본 연구에서는 등록오차를 고려한 고해상도 영상의 객체 기반 변화탐지를 수행하였다. 이 때, 다양한 화소 기반 변화탐지 결과를 모두 고려한 객체 기반 변화탐지 결과를 도출하였으며 이 과정에서 분할 영상(segmentation image)과의 major voting을 적용하였다. 제안 기법과 화소 기반 변화탐지 결과, 그리고 화소 기반 변화탐지 결과를 객체 기반 변화탐지로 확장한 결과의 비교를 통해 제안 기법의 우수성을 평가하였다.
현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 안개가 끼거나 비가 오는 날 또는 방중에 촬영한 RGB 영상은 흐리거나 잘 보이지 않아 높지 않은 객체 탐지 결과를 보여줄 수 있다. 열 적외선 영상은 열 센서로 인해 만들어지든 영상으로 RGB 영상에 비해 기상조건이나 촬영 시간대에 상관없이 취득 될 수 있다. 본 논문에서는 RGB 영상과 열 적외선 영상을 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 수행하고 각 영상에 따른 객체 탐지 성능을 비교한다. 야간에 취득한 RGB 영상과 열 적외선 영상에 객체 탐지를 수행하였으며, 열 적외선 영상 기반 결과가 RGB 영상 기반일 때 보다 더 높은 정확도를 보여주었다. 추가적으로 밤 시간대의 RGB 영상과 열 적외선 영상을 선정하여 객체 탐지 네트워크를 튜닝하였으며, fine-tuned 네트워크를 이용하여 객체 탐지한 실험 결과 역시 열 적외선 영상이 RGB 영상보다 더 높은 객체 탐지 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
정보시스템에 대한 침입탐지는 네트워크 기반의 침입탐지시스템에 의존하였으나, 네트워크 규모의 확대와 암호사용의 증가로 인하여 호스트 기반의 침입탐지시스템을 중심으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 CB(Check-Box)에 규정된 정책을 이용한 호스트 기반의 침입탐지 시스템을 설계하여 이를 실험하였다. 침입탐지 실험을 위한 시스템호출 기술은 커널에 프로세스들의 특성을 자세하게 정의하고, 이를 실행할 수 있도록 기반을 구축함으로서 가능하게 하였다. 이러한 기법의 특성은 실행 가능한 프로세스가 시스템에 자원에 정당하게 접근할 수 있는 정책을 자세하게 규정해야 하며, 규정을 기술하기 위한 언어는 보안영역을 효과적으로 표현하고 번역될 수 있어야 한다. 본 연구는 Linux의 커널에서 침입탐지기법에 대한 모형을 제시하고, 공격에 대한 탐지와 탐지결과를 검증할 수 있는 정책을 설정하였다. 제안된 시스템은 커널의 변화에 대한 영향력을 최소화하도록 함으로서 새로운 커널을 쉽게 설치할 수 있기 때문에 정책에 의한 호스트기반의 침입탐지시스템은 운영 탐지 분석을 통하여 침입을 예방할 수 있는 방안을 마련할 수 있다.
시그너쳐 기반 침입탐지 기술은 과탐지(false positive)가 많고 새로운 공격이나 변형된 유형의 공격을 감지하기 어렵다 우리는 앞선 논문[1]을 통해 시그너쳐 기반 침입 탐지 시스템과 기계학습 기반 침입 탐지 시스템을 Alpha-cut 방법을 이용하여 결합한 모델을 제시 하였다. 본 논문은 Alpha-cut의 후속연구로 기존 모델에서 감지하지 못하는 미탐지(false negative)를 줄이기 위한 Beta-pick 방법을 제안한다. Alpha-cut은 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 공격 탐지결과에 대한 정확성을 높이는 방법인 반면에, Beta-rick은 공격을 정상으로 판단하는 경우를 줄이는 방법이다. Alpha-cut과 Beta-pick을 위해 사용된 기계학습 알고리즘은 XIBL(Extended Instance based Learner)이며, C4.5를 적용했을 때와 차이점을 결과로서 제시한다. 제안한 방법의 효과를 설명하기 위해 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 탐지결과에 Alpha-cut과 Beta-pick을 적용하여 오경보(false alarm)가 감소함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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