• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.449-451
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• 2003

인터넷 인구의 확산과 개방된 시스템 환경속에서 네트웍과 시스템에 대한 침해사고 건수가 날로 증가하고 있는 가운데 최근 국내 인터넷망 대부분이 다운되는 등 그 피해 규모도 점차 막대해지고 있다. 이에 따라 침해 사고에 대해 사고 발생 즉시 민첩하게 대응하여 피해를 최소화하고, 더 나아가서는 사고를 미연에 방지하기 위한 보안 관련 시스템들에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 보안관련 솔루션 중에 하나인 침입탐지시스템(IDS: Intrusion Detection System)에 대해 살펴보고, IDS의 탐지방식 중 비정상탐지(Anomaly Detection)분야에 은닉 마르코프 모델(HMM: Hidden Markov Model)을 적용하여 사용자별로 명령어 사용 패턴을 프로파일링하는 HMM 기반 비정상 침입탐지 시스템을 제안하고자 한다. 실험결과 자신의 데이터에 대해서는 평균 93% 이상의 만족할만한 탐지 정확도를 보였고, 다른 사용자의 데이터에 대해서는 모델마다 다소 차이를 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.203-207
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• 1999

본 논문에서는 연관 마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 자동생성 알고리즘을 제안한다. 현재 알려진 침입 탐지는 크게 비정상 탐지(Anomaly Detection)와 오용 탐지(Misuse Detection)로 분류되는데, 침입 판정을 위해 전자는 통계적 방법, 특징 추출, 신경망 기법 둥을 사용하며, 후자는 조건부 확률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 사용한다. 기존에 제안된 침입 탐지 알고리즘들의 경우 알려지지 않은 침입은 보안 전문가에 의해 수동적으로 시나리오를 생성ㆍ갱신한다. 본 알고리즘은 기존의 데이터 내에 있는 알려지지 않은 유효하고 잠재적으로 유용한 정보를 발견하는데 사용되는 연관 마이닝 알고리즘을 상태전이 기법에 적용하여 침입 시나리오를 자동으로 생성한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 보안 전문가에 의해 수동적으로 생성되던 침입 시나리오를 자동적으로 생성할 수 있으며, 기존 알고리즘에 비해서 새로운 침입에 대응하는 것이 용이하고 시스템 유지 보수비용이 적다는 이점이 있다.

• 융합보안논문지
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• 제1권1호
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• pp.57-68
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• 2001

컴퓨터망의 확대 및 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지시스템에 관한 연구가 활발하다. 본 논문은 멀티레벨에서 감사자료를 수집하고, 필터링하여 오용행위 탐지기법에 대한 선천성면역, 비정상행위 탐지기법에 대한 후천성 면역을 사용한 하이브리드 침입탐지 시스템이다. 다중호스트 기반에서 감사자료를 하나의 시스템으로 모아서 탐지하므로 하나의 호스트에서 탐지한 침입보다 여러 호스트에서 탐지가 가능하며, 비정상행위 탐지 기법에서 탐지한 침입은 오용행위 탐지 기법에서 신속하게 탐지할 수 있는 면역력을 가진 침입탐지 시스템의 설계 및 구현한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.75-81
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• 2004

징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2171-2180
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• 2011

센서네트워크의 다양한 응용분야에서 보안성은 대단히 중요하다. 침입탐지는 공격에 대한 방어기법 중의 하나 이지만 기존의 정형화된 침입탐지기술은 제한된 자원으로 운영되는 센서네트워크에는 적절하지 않다. 본 논문에서는 전송되는 패킷의 이상행위를 관찰하는 침입탐지시스템에서 탐지노드의 선정 및 운영에 관한 방법과 함께 침입탐지시스템의 수명을 최대화하는 노드 스케줄링 방안을 제안하였다. 제안된 최적화식에 대하여 유전자 알고리즘을 이용한 해를 개발하고 시뮬레이션을 수행하여 효율성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권5B호
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• pp.304-309
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• 2008

본 논문에서는 시계열 예측 모델을 이용하여 웡 또는 바이러스 등과 같은 공격 트래픽에 의해 네트워크상에 발생할 수 있는 트래픽 이상 징후를 탐지할 수 있는 예측 모델 기반 트래픽 이상 징후 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 비교적 정확한 예측모델로 알려져 있는 ARIMA 모델을 이용하였고 이상 징후 여부를 확률값으로 변화하여 확률 임계값에 따라 이상 징후를 탐지하도록 하여 그 성능을 극대화할 수 있도록 하였다. 이를 위해 제안 기법을 네트워크상에 발생시킨 웜과 같은 비정상 공격 트래픽을 포함한 전체 트래픽과 웹 트래픽에 적용하여 트래픽의 이상 징후를 신뢰성 있는 수준에서 탐지함을 보여주었다. 이 기법을 네트워크 기반의 침입탐지시스템에 적용할 강제 큰 효과 가져올 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권6호
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• pp.674-684
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• 2002

기존 침입탐지시스템에서는 구현의 용이성 때문에 오용침입탐지 기법이 주로 사용되었지만, 새로운 침입에 대처하기 위해서는 궁극적으로 비정상행위탐지 기법이 요구된다. 그 중 HMM기법은 생성메커니즘을 알 수 없는 이벤트들을 모델링하고 평가하는 도구로서 다른 침입탐지기법에 비해 침입탐지율이 높은 장점이 있다. 하지만 높은 성능에 비해 정상행위 모델링 시간이 오래 걸리는 단점이 있는데, 본 논문에는 실제 해킹에 사용되고 있는 다양한 침입패턴을 분석하여 권한이동시의 이벤트 추출방법을 이용한 모델링 기법을 제안하였고 이를 통하여 모델링 시간과 False-Positive 오류를 줄일 수 있는 지 평가해 보았다. 실험결과 전체 이벤트 모델링에 비해 탐지율이 증가하였고 시간 또한 단축됨을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.115-122
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• 2006

대부분의 침입탐지 방법은 알려진 침입 정보를 축적하고 임의의 행위 데이터에 대해 침입 여부를 결정하는 오용행위 탐지의 방법에 기반하고 있다. 그러나 생성된 공격행위 패턴은 새로운 공격 및 변형된 공격행위에 대응하는 방법에 어려움이 있다. 현실적으로 비정상행위 탐지기법의 높은 오탐을 고려하면, 대용량 순서기반 침입패턴은 알려진 공격에 대한 탐지와 함께 침입패턴의 유사도를 측정하는 방법의 보완을 통해 변형된 공격 및 새로운 공격에 대한 탐지의 가능성을 높이는 대책이 요구된다. 본 논문에서는 순서기반 침입패턴의 유사성 매칭을 위해 다중서열정렬 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 그 기법은 침입패턴 서열의 통계적 분석을 가능하게 하고 구현이 용이하며, 서열 크기의 변경에 따라 공격에 대한 탐지 경보 및 오탐의 수를 줄이는 결과를 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.179-192
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• 2023

The widespread use of Cloud Computing, Internet of Things (IoT), and social media in the Information Communication Technology (ICT) field has resulted in continuous and unavoidable cyber-attacks on users and critical infrastructures worldwide. Traditional security measures such as firewalls and encryption systems are not effective in countering these sophisticated cyber-attacks. Therefore, Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS) are necessary to reduce the risk to an absolute minimum. Although IDPSs can detect various types of cyber-attacks with high accuracy, their performance is limited by a high false alarm rate. This study proposes a new technique called Fuzzy Logic - Objective Risk Analysis (FLORA) that can significantly reduce false positive alarm rates and maintain a high level of security against serious cyber-attacks. The FLORA model has a high fuzzy accuracy rate of 90.11% and can predict vulnerabilities with a high level of certainty. It also has a mechanism for monitoring and recording digital forensic evidence which can be used in legal prosecution proceedings in different jurisdictions.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5574-5591
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• 2017

Inspired by the idea of Artificial Immune System, many researches of wireless sensor network (WSN) intrusion detection is based on the artificial intelligent system (AIS). However, a large number of generated detectors, black hole, overlap problem of NSA have impeded further used in WSN. In order to improve the anomaly detection performance for WSN, detector generation mechanism need to be improved. Therefore, in this paper, a Differential Evolution Constraint Multi-objective Optimization Problem based Negative Selection Algorithm (DE-CMOP based NSA) is proposed to optimize the distribution and effectiveness of the detector. By combining the constraint handling and multi-objective optimization technique, the algorithm is able to generate the detector set with maximized coverage of non-self space and minimized overlap among detectors. By employing differential evolution, the algorithm can reduce the black hole effectively. The experiment results show that our proposed scheme provides improved NSA algorithm in-terms, the detectors generated by the DE-CMOP based NSA more uniform with less overlap and minimum black hole, thus effectively improves the intrusion detection performance. At the same time, the new algorithm reduces the number of detectors which reduces the complexity of detection phase. Thus, this makes it suitable for intrusion detection in WSN.