• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.128-131
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• 2003

최근 인터넷을 대상으로 한 네트워크 공격의 공격 경향은 분산 환경에서 다수 공격자의 대규모 분산 서비스 거부 공격(DoS)의 출현 및 해외 해커들의 국내 전산망을 우회 루트로 활용한 사례의 증가 등 고도화된 불법 행위가 점차 벙죄의 강력한 수단으로 이용되는 추세에 있다. 본 논문은 기존 네트워크 노드기반의 침입탐지시스템에서 효율성과 사용자 편의성을 보완하기 위하여 자기 복제가 가능한 이동 에이전트를 적용하여 호스트 간 자율적인 이동을 통해 관리자에게 네트워크 모니터링을 제공하고 침입을 탐지하는 침입탐지시스템을 제안하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.5 s.43
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• pp.157-164
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• 2006

The Recently, most of Internet attacks are zero-day types of the unknown attacks by Malware. Using already known Misuse Detection Technology is hard to cope with these attacks. Also, the existing information security technology reached the limits because of various attack's patterns over the Internet, as web based service became more affordable, web service exposed to the internet becomes main target of attack. This paper classifies the traffic type over the internet and suggests the Threat Management System(TMS) including the anomaly intrusion detection technologies which can detect and analyze the anomaly sign for each traffic type.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.22 no.3
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• pp.667-677
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• 2012

Vulnerable web applications have been the primary method used by the attackers to spread their malware to a large number of victims. Such attacks commonly make use of malicious links to remotely execute a rather advanced malicious code. The attackers often deploy malwares that utilizes unknown vulnerabilities so-called "zero-day vulnerabilities." The existing computer vaccines are mostly signature-based and thus are effective only against known attack patterns, but not capable of detecting zero-days attacks. To mitigate such limitations of the current solutions, there have been a numerous works that takes a behavior-based approach to improve detection against unknown malwares. However, behavior-based solutions arbitrarily introduced a several limitations that made them unsuitable for real-life situations. This paper proposes an advanced web browser based malicious behavior detection system that solves the problems and limitations of the previous approaches.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.25 no.5
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• pp.1027-1041
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• 2015

Recently, there are rapidly increasing cases of APT (Advanced Persistent Threat) attacks such as Verizon(2010), Nonghyup(2011), SK Communications(2011), and 3.20 Cyber Terror(2013), which cause leak of confidential information and tremendous damage to valuable assets without being noticed. Several anomaly detection technologies were studied to defend the APT attacks, mostly focusing on detection of obvious anomalies based on known malicious codes' signature. However, they are limited in detecting APT attacks and suffering from high false-negative detection accuracy because APT attacks consistently use zero-day vulnerabilities and have long latent period. Detecting APT attacks requires long-term analysis of data from a diverse set of sources collected over the long time, real-time analysis of the ingested data, and correlation analysis of individual attacks. However, traditional security systems lack sophisticated analytic capabilities, compute power, and agility. In this paper, we propose a Fast Data based real-time abnormal behavior detection system to overcome the traditional systems' real-time processing and analysis limitation.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.391-394
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• 2004

Change of paradigm of network attack technique was begun by fast extension of the latest Internet and new attack form is appearing. But, Most intrusion detection systems detect informed attack type because is doing based on misuse detection, and active correspondence is difficult in new attack. Therefore, to heighten detection rate for new attack pattern, visibilitys to apply human immunity mechanism are appearing. In this paper, we create self-file from normal behavior profile about network packet and embody self recognition algorithm to use self-nonself discrimination in the human immune system to detect anomaly behavior. Sense change because monitors self-file creating anomaly detector based on Negative Selection Algorithm that is self recognition algorithm's one and detects anomaly behavior. And we achieve simulation to use DARPA Network Dataset and verify effectiveness of algorithm through the anomaly detection rate.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.770-773
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• 2012

특정 기업 및 국가를 대상으로 하는 APT(Advanced Persistent Threat)공격의 경우 특정 시스템을 겨냥하여 제작되기 때문에 기존의 시그니처 기반의 악성코드 탐지 방식으로는 해당 악성코드를 탐지할 수 없다. 따라서 알려지지 않은 악성코드를 탐지할 수 있는 행위 기반의 악성코드 탐지 방식이 최근 이슈화되었다. 본 논문에서는 연구되고 있는 행위 분석 기반의 악성코드 탐지 방식들을 분석함으로써 향후 행위 기반 악성코드 탐지 기술 개발 및 연구에 기여하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.12C no.7 s.103
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• pp.1007-1014
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• 2005

A generation of rules or patterns for detecting attacks from network is very difficult. Detection rules and patterns are usually generated by Expert's experiences that consume many man-power, management expense, time and so on. This paper proposes statistical methods that effectively detect intrusion and attacks without expert's experiences. The methods are to select useful measures in measures of network connection(session) and to detect attacks. We extracted the network session data of normal and each attack, and selected useful measures for detecting attacks using relative entropy. And we made probability patterns, and detected attacks using likelihood ratio testing. The detecting method controled detection rate and false positive rate using threshold. We evaluated the performance of the proposed method using KDD CUP 99 Data set. This paper shows the results that are to compare the proposed method and detection rules of decision tree algorithm. So we can know that the proposed methods are useful for detecting Intrusion and attacks.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.1109-1112
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• 2006

DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격은 인터넷 침해가운데 가장 위협적인 공격들 중 하나이며 이러한 공격을 실시간으로 탐지하기 위한 연구는 활발히 이루어져 왔다. 하지만 기존의 탐지 메커니즘이 가지고 있는 높은 오탐지율은 여전히 보완해야할 과제로 남아 있다. 따라서 본 논문에서는 DDoS공격 탐지의 근거로 사용된 기존의 트래픽 볼륨(traffic volume), 엔트로피(entropy), 그리고 카이제곱(chi-square)을 이용한 비정상 행위탐지(Anomaly detection)방식의 침임탐지시스템이 가지는 오탐지율(false alarm rate)을 개선할 수 있는 방안을 제안한다. 또한 공격 탐지 시 프로토콜, TCP 플래그(flag), 그리고 포트 번호를 이용하여 네트워크 관리자에게 보다 자세한 공격 정보를 제공함으로써 효율적으로 공격에 대처할 수 있는 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.511-514
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• 2006

비정상행위 탐지를 위한 프로파일 기술은 침임탐지시스템의 성능 향상을 위한 핵심기술로서, 높은 공격 탐지율과 침입탐지시스템의 수행 시간 단축을 위해 반드시 요구되는 기술이다. 최근 인터넷의 보급과 활성화로 웹 어플리케이션 보안을 위한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 웹 애플리케이션의 개발 언어와 공격 특성을 반영하지 못해 그 효율성이 저하되고 있다. 본 논문에서는 웹 공격 탐지를 위해 연구 되었던 서열정렬 알고리즘을 이용한 웹 공격 탐지의 성능 개선을 위하여 웹 애플리케이션 개발에 주로 사용되는 스크립트파일을 기반으로 한 프로파일 방법을 제안하고 실험 결과를 기술하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.1285-1288
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• 2010

SIP 프로토콜은 멀티미디어 통신 세션을 생성, 삭제, 변경할 수 있는 프로토콜로 높은 간결성, 확장성 등 장점을 가지고 있다. 최근 인터넷전화의 대부분이 SIP 프로토콜을 사용하는 등 SIP 프로토콜의 사용이 많이 보편화 되었으나 그만큼 보안에 대한 위협 또한 중요한 문제가 되고있다. SIP는 응용계층 프로토콜로, 기존의 IP기반 보안 기술로는 공격 탐지/차단에 한계가 있을 수 있어 SIP 전용의 보안 기술 및 장비의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 SIP 트래픽의 응용계층 정보 통계를 통하여 DDoS 공격트래픽 행위 특성을 분석하고 이를 정상 트래픽과 구분, 탐지하는 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 자체 테스트 망 구축과 SIP DDoS 공격 에뮬레이션을 통해 검증한다.