• 제목/요약/키워드: 통합탐지

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통합 네트워크 환경에서의 침입탐지 시스템의 설계 (Design of the Intrusion Detection System in a Integrated Network Environment)

  • 곽인섭;강흥식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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    • pp.907-910
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    • 2002
  • 인터넷에 정보화가 급속도로 진전되고 정보통신망에 대한 의존도가 확산됨에 따라 정보시설에 대한 침입피해 사례가 급증하고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 침입탐지 및 방화벽 시스템이 현재까지 연구되어 사용하고 있다. 하지만 무수히 많은 제품이 개인/개별 호스트 상의 침입탐지 시스템이므로 단일 네트워크 시스템에서는 어느 정도 보안 기능을 수행 할 수 있었으나, 네트워크가 대규모로 확장되면서 개인/개별 호스트의 침입탐지 시스템만으로는 각종 사이버 공격 및 해킹으로부터 안전할 수가 없다. 본 논문에서는 단일 시스템 구조 환경에서 발생하는 문제점을 보완하기 위한 방법으로서 에이전트를 이용하여 침입탐지 시스템을 통합관리(integration management) 할 수 있는 시스템 모델을 제안한다.

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대규모 조직에 적합한 계층적 구조의 통합보안관리시스템에 관한 연구 (A Study on the Hierarchical Integrated Security Management System for the Large Scale Organization)

  • 박준홍;남길현
    • 한국정보보호학회:학술대회논문집
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    • 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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    • pp.348-352
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    • 2001
  • 본 논문은 다양한 침입행위를 탐지하고 보안시스템의 효율적 관리를 보장하는 국방전산망과 같은 대규모 네트워크 환경에 적합한 계층적 구조의 통합보안관리시스템 모델에 대한 연구이다. 전산망 위협요소 및 공격유형에 따른 취약점을 분석하여 필요한 전산망 보호기술을 판단하고 침입차단/탐지시스템, 안티바이러스 시스템, 취약점분석 시스템 등의 보안시스템과 상호연동 모델을 분석하여, 도출된 요구사항을 기반으로 대규모 조직에 적합한 계층구조의 통합보안관리시스템의 구축 방안을 제시하였다.

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베이지안 네트워크와 통합 감사 자료를 이용한 사용자의 비정상행위 탐지에 관한 연구 (A study of user's anomalous behavior analysis using Bayesian Network and integrated audit data)

  • 정일안;노봉남
    • 한국정보보호학회:학술대회논문집
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    • 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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    • pp.269-272
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    • 2001
  • 본 논문에서는 베이지안 네트워크와 통합 감사자료를 이용하여 시스템 사용자에 대한 비정상행위를 탐지하고 분석하는데 효과적인 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 리눅스 시스템에서의 여러 가지 감사자료들을 통합한 감사자료로부터 사용자의 행위에 대해 베이지안 네트워크로 구성하고자 한다. 베이지안 네트워크를 구성할 때 효율적인 학습이 가능한 Sparse Candidate 알고리즘을 적용하고, 감사자료의 일부가 결여되어 있는 경우에도 추론이 가능하도록 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)의 일종인 Gibbs Sampling 방법을 적용한다.

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블랙보드 구조와 다중 에이전트 구조의 통합 (Integration of Blackboard Architecture into Multi-Agent Architecture)

  • 장혜진
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.355-363
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    • 2012
  • 다중 에이전트 구조와 블랙보드 구조를 통합하면 두 구조의 특징들과 장점들을 필요로 하는 응용 분야에 대응할 수 있는 가능성이 생긴다. 본 논문은 Rete 네트워크에 기반을 둔 블랙보드 이벤트 탐지 메커니즘과 블랙보드 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 함께 사용하여 다중 에이전트 구조에 블랙보드 구조를 통합하는 방안을 제안한다. 다중 에이전트 구조에 블랙보드 구조를 통합하기 위하여 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 사용하는 것은 구성 요소들 간의 결합도(coupling)의 감소와 지식 원천 에이전트들의 제어의 융통성의 증대 등의 면에서 바람직하다. 하지만 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴 자체는 그것을 사용하는 구조의 성능을 고려하고 있지 않다. 본 논문이 제안하는 통합 구조의 성능을 향상시키려면 지식 원천 에이전트들을 활성화시킬 수 있는 블랙보드 이벤트들의 발생을 신속하게 탐지할 수 있어야 한다. 본 논문이 제안하는 통합 방안은 Rete 네트워크 기반의 블랙보드 이벤트 탐지 메커니즘을 사용하여 블랙보드 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 이용한 통합 구조에서 지식 원천 에이전트들을 활성화시킬 수 있는 블랙보드 이벤트들이 효율적으로 탐지될 수 있도록 한다.

분산 환경에서의 침입방지를 위한 통합보안 관리 시스템 설계 (Design of Enterprise Security Management System for Intrusion Prevention in Distributed Environment)

  • 이창우;송정길;김석훈
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.75-82
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    • 2006
  • 인터넷의 사용자 증가와 네트워크 환경이 점점 복잡해지고 제공되는 서비스 및 사용자의 요구사항들이 다양해짐에 따라 안정적이고 효과적인 환경을 유지하기 위한 서비스 운용관리는 점점 어려워지고 있다. 또한 초창기 보안은 침입차단시스템에 국한되었지만, 최근에는 침입탐지시스템(IDS), 침입차단시스템(Firewall), 시스템 보안, 인증 등 관련 솔루션이 대거 등장함에 따라 통합 관리가 중요시되어 지고 있다. 따라서 대규모 네트워크 환경에서 다양한 형태의 침입을 탐지하기 위해서는 호스트 혹은 네트워크 기반에서의 감시 및 탐지, 침입 여부에 대한 판정과 더불어, 각 시스템이 제공하는 침입 정보의 통합 분석을 통하여 광범위한 분석을 가능하게 하는 통합 보안 관리 시스템의 개발이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 보안 시스템간의 통합보안 관리를 위하여 각 시스템 사이에 침입 정보를 교환하고 정보 전송을 제어할 수 있는 통합 보안 관리 시스템을 제안하고자 한다.

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통합 로그 분석 시스템을 위한 통계학적 예측 엔진 개발 (Development of Statistical Prediction Engine for Integrated Log Analysis Systems)

  • 고광만;권범철;김성철;이상준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.638-639
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    • 2013
  • Anymon Plus(ver 3.0)은 통합 로그 분석 시스템으로 대용량 로그 및 빅데이터의 실시간 수집 저장 분석할 수 있는 제품(초당 40,000 이벤트 처리)으로서, 방화벽 로그 분석을 통한 비정상 네트워크 행위 탐지, 웹 로그 분석을 통한 사용 패턴 분석, 인터넷 쇼핑몰 사기 주문 분석 및 탐지, 내부 정부 유출 분석 및 탐지 등과 같은 다양한 분야로 응용이 확대되고 있다. 본 논문에서는 보안관련 인프라 로그를 분석하고 예측하여 예상 보안사고 시기에 집중적 경계를 통한 선제적 대응을 모색하기 위해 통계적 이론에 기반한 통합 로그 분석 시스템을 개발하기 위해, 회귀분석 및 시계열 분석이 가능한 예측 엔진 시스템을 설계하고 구현한다.

시.공간특징에 대해 적응할 수 있는 ROI 탐지 시스템 (An Adaptive ROI Detection System for Spatiotemporal Features)

  • 박민철;최경주
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.41-53
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    • 2006
  • 본 논문에서는 동영상에서 시간과 공간특징을 선택적으로 사용한 ROI(Region of Interest) 탐지 시스템을 소개한다. 동영상에서 명암도, 색상 등과 같은 공간특징을 사용한 공간상의 현저도 뿐만 아니라 시간상의 현저도도 얻기 위하여 모션이라는 시간특징을 사용하였다. 본 시스템에서는 동영상이 입력되면 공간특징 및 시간특징을 탐지하고, 이 특징과 관련된 기존의 심리학적 연구결과를 바탕으로 이들을 분석한다. 이렇게 분석된 결과는 하나로 통합되어 이를 기반으로 ROI 영역을 탐지한다. 일반적으로 비디오 영상에서 움직이는 개체나 영역은 같은 영상 안의 다른 개체나 영역보다 먼저 주의가 가게 되므로, 본 시스템에서는 분석된 결과를 통합하는 데 있어 시간특징인 모션을 공간특징보다 우선하여 통합한다. 시스템의 성능 분석을 위하여 동일한 실험영상을 가지고 인간을 대상으로 한 심리학적 실험을 우선 수행하였으며, 이 결과를 기준으로 본 시스템에서 얻어진 결과를 비교하여 모형의 성능을 분석하였다. 실험결과 공간특징만을 사용했을 때 보다 시간특징을 같이 사용함으로써 시스템의 성능을 보다 향상시킬 수 있었다.

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자동 지식베이스 추출 기반 스미싱 SMS 탐지 (Automatic knowledgebase extraction based smishing SMS detection)

  • 백성빈;이근배
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.564-567
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    • 2021
  • 스미싱은 SMS 문자를 통해 피해자를 현혹시켜 개인정보나 금전 등을 갈취하는 범죄이다. 발전하는 스미싱 범죄 수법에 대응하기 위해선 새로운 스미싱 범죄 사례에서 데이터를 추출하고, 추출한 데이터를 기존 시스템에 통합하여 빠르게 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 빠른 스미싱 대응을 위해 전처리를 하지 않은 SMS 문자 텍스트에서 지식베이스를 자동으로 추출하고 저장하는 자동 지식베이스 추출 모듈을 제안하며, 추출 시스템 지식베이스를 바탕으로 입력된 SMS가 스미싱인지 판별하는 스미싱 SMS 탐지 모듈을 통합한 자동 지식베이스 추출 기반 스미싱 SMS 탐지 시스템을 제시한다. 제시된 스미싱 SMS 탐지 모델은 UCI SMS Spam Collection Dataset을 기준으로 90.9 (F1 score)의 성능을 보여주었다.

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캠퍼스 망에서의 무선 트래픽 침입 탐지/차단을 위한 Wireless Sensor S/W 개발 (Development of the Wireless Sensor S/W for Wireless Traffic Intrusion Detection/Protection on a Campus N/W)

  • 최창원;이형우
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.211-219
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    • 2006
  • 무선 네트워크의 확대로 무선 트래픽에 대한 침입 탐지/차단 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 캠퍼스 망에서 무선망을 통하여 유선망을 공격하는 트래픽들을 탐지하고 분석된 결과를 통합적으로 관리하여 공격 트래픽을 효과적으로 차단하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 무선 트래픽의 침입 탐지를 위해 기존의 W-Sensor 기능을 소프트웨어 형태로 개발하고 탐지된 공격 트래픽을 차단하는 통합 보안 관리 시스템 W-TMS를 개발하여 연동하게 하였다. 개발된 W-Sensor SW를 통해 무선 트래픽의 공격에 대해 효율적인 탐지 기능을 수행하고 변화되는 공격 유형에 대해 신속하게 대응할 수 있다. 또한 노트북 등에 SW를 설치함으로써 기존 AP 기반 시스템에 비해 이동성을 증가시킬 수 있다.

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성능 향상을 위한 통합 침입 탐지시스템에 대한 연구 (A Study on Combined IDS Model For Performance Improving)

  • 홍성길;원일용;송두헌;이창훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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    • pp.1843-1846
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    • 2003
  • 네트워크 기반의 공격 및 비정상 행위를 정확히 탐지하고 판단하기 위한 기존의 탐지 모델은 공격 룰셋의 패턴매칭 기반인 Misuse Detection System을 사용하고 있다. 그러나 이 시스템의 특성상 새로운 공격의 미탐지 및 공격 오인등으로 False Positive 가 높다는 단점이 있다. 본 논문은 전체 시스템의 성능을 판정하는 False Positve 에러율을 줄여 성능을 향상하기 위해 Meachine Learning기반의 Anomaly Detection System 을 결합한 새로운 탐지 모델을 제안하고자 한다. Anomaly Detection System 은 정상행위에 대한 비교적 높은 탐지율과 새로운 공격에 대한 탐지가 용이하다. 본 논문에서는 각 시스템의 탐지모델로 Snort 와 인스턴스 기반의 알고리즘인 IBL 을 사용했으며, 결합모델의 타당성을 검증하기 위해서 각 탐지 모델의 False Positive와 False Negative 에러율을 측정하였다.

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