• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10a
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• pp.833-836
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• 2000

지금까지 침입탐지시스템은 침입행위를 어떻게 판단할 것인가 하는 부분에 많은 연구가 진행되었다. 고속 네트워크과 다양한 사용자의 요구는 침입탐지시스템이 더 많은 데이터의 처리를 요구하게 되었고, 많은 크래커들에 의해서 더욱 새롭고 다양한 침입방법이 소개되었다. 침입탐지시스템은 새로운 침입 방법과 더 많은 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서는 고성능의 그리고 지능형의 데이터 처리 기술이 절실하다. 본 논문은 실시간 데이터 처리와 새로운 침입 방법에 대해서 능동적인 대처를 위해서 멀티 에이전트 기반의 분산 침입탐지기술과 데이터 중심의 비정상행위 탐지 기술인 커널 기반의 침입탐지기술의 혼합형 침입탐지시스템을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11b
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• pp.949-952
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• 2002

비정상 행위를 탐지하는 네트워크 기반 침입탐지 시스템은 다른 네트워크 환경에서도 같은 학습정확도와 탐지 성능을 보여야 한다. 그러나 학습을 통한 패턴생성 알고리즘의 특성에 따라 정확도의 불일치가 나타날 수 있으며, 이에 따른 탐지 성능 또한 네트워크 환경에 따라 다르게 보고될 수 있는 가능성을 가진다. 본 논문은 침입탐지를 위한 학습 알고리즘으로 Instance 기반의 알고리즘인 IBL(Instance Based Learning)을 선택하여 학습시간의 단축과 패턴생성에 따른 분류근거의 명확성을 고려하였으며, 학습 환경 즉, 네트워크 환경의 차이에서 나타날 수 있는 정확도의 저하를 고려하여 COBWEB 과 C4.5 로 구성된 평가 요소를 침입탐지 모델에 추가함으로써 네트워크 보안관리자에게 좀더 유연한 비정상 행위 수준 탐지결과를 보고할 수 있게 하였다.

• Convergence Security Journal
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• v.19 no.2
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• pp.3-9
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• 2019

Most of security countermeasures have been implemented to cope with continuous increase leakage of technology, but almost security countermeasures are focused on securing the boundary between inside and outside. This is effective for detecting and responding to attacks from the outside, but it is vulnerable to internal security incidents. In order to prevent internal leakage effectively, this study identifies activities corresponding to technology leakage activities and designes technology leakage activity detection items. As a design method, we analyzed the existing technology leakage detection methods based on the previous research and analyzed the technology leakage cases from the viewpoint of technology leakage activities. Through the statistical analysis, the items of detection of the technology leakage outcomes were verified to be appropriate, valid and reliable. Based on the results of this study, it is expected that it will be a basis for designing the technology leaking scenarios based on future research and leaking experiences.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.306-308
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• 1999

사회분야 전반이 전산화되면서 전산시스템에 대한 효과적인 침입방지와 탐지가 중요한 문제로 대두되었다. 침입행위도 정상사용행위와 마찬가지로 전산시스템 서비스를 사용하므로 호출된 서비스의 순서로 나타난다. 본 논문에서는 정상사용행위에 대한 서비스 호출순서를 모델링 한 후 사용자의 사용패턴을 정상행위와 비교해서 비정상행위(anomaly)를 탐지하는 접근방식을 사용한다. 정상 행위 모델링에는 순서정보를 통계적으로 모델링하고 펴가하는데 널리 쓰이고 있는 HMM(Hidden Markov Model)을 사용하였다. Sun사의 BSM 모듈로 얻어진 3명 사용자의 사용로그에 대하여 본 시스템을 적용한 결과, 학습되지 않은 u2r 침입에 대해 2.95%의 false-positive 오류에서 100%의 탐지율을 보여주었다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.4
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• pp.417-422
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• 2017

Anomaly detection is the identification of data that do not conform to a normal pattern or behavior model in a dataset. It can be utilized for detecting errors among data generated by devices or user behavior change in a social network data set. In this study, we proposed a new approach using rank correlation coefficient to efficiently detect abnormal data in devices of a building. With the increased push for energy conservation, many energy efficiency solutions have been proposed over the years. HVAC (Heating, Ventilating and Air Conditioning) system monitors and manages thousands of sensors such as thermostats, air conditioners, and lighting in large buildings. Currently, operators use the building's HVAC system for controlling efficient energy consumption. By using the proposed approach, it is possible to observe changes of ranking relationship between the devices in HVAC system and identify abnormal behavior in social network.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.11
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• pp.3445-3461
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• 2000

Although many different intrusion detectionsystems have been developed there have not been enough researches on the methodology for evaluating these intrusion delection systems. With this understanding,in this paper we present a methodology for evaluating infrusion detection systems from the view point of performance and robustness, both of which are considered the most important criteria Current research on evaluating the performance f intrusion detection systems mostly foduson the in issuse detection but not on the anormaly detection. Regarding evalieting robustness it is not easy to apply off -line methodologies and methods for testing robustness hae not been proposed in on -line methodolomes, In this paper we provide an systematic way of classifyin and generating anomalies and using this reult, present an methodology for evaluating the pertormance of intrusion detection systems in detecting anomaalies ans well as misuses . Moreover, ww study the factors that can damage the robustness of intrusion detection systems and suggest an methodology for assessing the robustness of intrusion detection systems.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.820-821
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• 2017

최근 전자상거래의 활성화로 인해 전자금융거래에서 불법/이상 행위로 인한 피해규모가 증가하고 그 수법이 다양해지고 있다. 본 논문에서는 동적 그래프 처리 기술인 스트리밍 그래프 데이터에 대한 서브그래프 매칭 기술과 그래프 가시화 기술을 활용하여 불법/이상 행위를 탐지하는 클라이언트-서버 아키텍처 기반의 프레임워크를 설계한다. 그리고 불법/이상 행위를 탐지하는데 활용될 수 있는 기반 기술인 동적 그래프 매칭 기술과 그래프 가시화 기술의 최신 동향을 리뷰하고 최신 기술이 가진 한계 및 이슈를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.616-620
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• 2006

한 해에도 수많은 해킹 사고가 발생하고 있고, 이 중에서 웹 해킹이 차지하는 비율은 급격하게 증가하고 있다. 또한 최근의 해킹 동향을 분석해 보았을 때 웹 해킹의 비율은 더욱 증가할 것이라고 예상된다. HTTP 프로토콜을 이용한 공격의 특성 상 정상행위와 비정상 행위의 구분이 어렵다. 따라서 웹 서비스에 특화된 침입탐지 시스템이 요구된다. 또한 웹 사이트 관리자는 빠른 탐지와 대응을 위해 이상 행위에 대한 신속하고 정확한 인식을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 필요성을 기반으로 Location-based Visualization Tool을 제안한다. 웹 사용 현황 및 이상행위에 대해 시각적인 정보를 제공하기 위해 웹 서버의 access log를 분석하여 이상 행위를 탐지하였고, IP정보를 기반으로 지역 정보의 시각화를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.45-46
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• 2017

본 논문은 사람에 의하여 발생하는 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴과의 차이점을 인지함으로써 BAD USB 탐지하는 방안을 제안한다. BAD USB는 펌웨어를 조작하여 악의적인 행위를 수행하는 공격으로, BAD USB를 탐지하기 위한 많은 연구가 진행되었지만, 펌웨어 내부에 존재하는 악성코드를 효과적으로 탐지하기에는 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람에 의하여 나타나는 행위에 대한 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴을 구분하여 악의적인 행위를 인지함으로써 BAD USB를 탐지하는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.238-240
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• 2000

침입탐지시스템은 침입탐지 기법에 따라 크게 오용탐지시스템과 비정상행위탐지시스템으로 나뉜다. 비정상 행위 탐지시스템은 정상사용행위를 모델링한 후 현재 관찰중인 행위가 정상에서 벗어나는지를 검사한다. 시스템 사용시 발생하는 각 이벤트는 동시에 여러 가지 정보를 담고있으므로 여러 각도에서 모델링될 수 있다. 따라서 여러 결과를 종합해서 판정의 안정성을 높을 수 있다. 본 논문에서는 이벤트의 시스템호출에 평가결과와 BSM감사정보 중 시스템호출관련 정보, 파일 접근관련 정보, 이 둘을 모두 고려한 정보를 통합한 평가결과를 투표방식으로 결합하여 판정하는 기법을 제안하였다. 실험결과 두 모델을 별도로 적용하는 경우보다 나아진 판정성능을 보여주었다.