인터넷은 확장성과 최선형 라우팅 서비스를 목적으로 설계되었기 때문에 보안상에 취약점을 가진다. 이에 IP spoofing과 DoS/DDoS 공격을 탐지하기 위한 다양한 공격 탐지 방법들이 제안되었다. DoS/DDoS 공격은 공격이 시작되고 짧은 시간 내에 목적을 이루기 때문에 공격 탐지 알고리즘들은 빠른 시간 내에 정확한 탐지를 하는 것이 중요하다. 공격 탐지 알고리즘들은 미탐지율과 오탐지율로 이루어진 오경고율을 가지며 공격 탐지 알고리즘의 성능을 평가하는 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 공격 탐지 알고리즘의 특징을 살펴보고 그 성능을 분석하였다. 공격 탐지 알고리즘의 성능은 미탐지율과 오탐지율을 변화시켰을 시, 공격 트래픽 및 일반 트래픽에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 각각 분석하였다. 이를 통해 전송되는 공격 패킷의 수는 미탐지율에 비례하며, 전송되는 일반 패킷의 수는 일정 치 이하의 미탐지율과 오탐지율에 반비례하는 것을 확인하였다. 또 공격 탐지 알고리즘의 미탐지율 변화에 따른 오탐지율의 변화를 분석하여 미탐지율과 오탐지율의 관계를 도출하고 공격탐지 알고리즘의 한계를 분석하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해 정확한 네트워크 상태를 판단하여 공격 탐지 알고리즘의 한계를 줄이고 성능을 개선하는 방안을 제안하였고 그 결과, 공격 탐지 알고리즘의 성능이 보다 향상됨을 확인하였다.
이 논문의 1부에 이어, 수신안테나 다양성을 쓰는 직접수열 부호분할 다중접속(direct-sequence code division multiple access: DS/CDMA) 시스템에서 의사잡음(pseudonoise: PN) 부호를 획득할 때 평균값(cell average: CA), 큰값(greatest of: GO), 작은값(smallest of: SO) 일정 오경보 확률(constant false alarm rate: CFAR) 처리기의 성능 특성을 비균질 (nonhomogeneous) 잡음 환경에서 얻고 견주어 본다. 균질 잡음 환경에서와는 다르게, 비균질 잡음 환경에서는 큰값 일정 오경보 확률 처리기가 가장 성능이 좋고, 평균값 일정 오경보 확률 처리기가 그 다음으로 성능이 좋다는 것을 볼 수 있다.
침입행위에 대한 비정상행위 탐지방법은 탐지에 대한 오판율이 높게 나타난다. 즉, 실제 침입이 아닌데 침입으로 판정하는 과탐지와 실제 침입인데 탐지하지 못하는 미탐지에 대한 오판율의 경우이다. 침입탐지의 민감도를 향상시키기 위하여 오용행위 및 비정상행위 탐지센서들 사이의 관련성을 이용하여 오판율을 감소하는 통합탐지의 방법을 연구하였다. 정상행위 및 비정상행위에 대해 하나의 탐지센서로부터의 결과가 다른 탐지센서에 의한 결과와 어떠한 관련성을 갖고 있는지의 반영비율을 오프라인에서 생성하고, 이를 실시간에 탐지된 결과에 적용하여 오판율을 감소하도록 하였다.
본 논문에서는 지상 클러터 환경에서 고속으로 접근하는 소형 표적을 정밀 감지하기 위한 오경보율 감소기법을 제안한다. CFAR 알고리즘은 균일한 잡음 환경에서는 효과적이지만, 클러터가 존재하는 비균일한 잡음 환경에서는 표적을 구별하기가 쉽지 않다. 특히 클러터 세기가 표적신호레벨과 큰 차이가 없을 때에는 높은 오경보율 때문에 표적을 정밀하게 감지하기가 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 연구에서는 CFAR 알고리즘과 정합 처리, 이진누적기법에 기반한 오경보율 감소기법을 제안한다. 각 기법의 이론적 분석을 통해 매개변수를 연구하고, 시험결과를 제시함으로써 제안하는 연구의 타당성을 검증한다.
Generally, because received signals from radar are very bulky, the data are divided into manageable size called section, and sections are distributed into several digital signal processors. And then, target detection algorithms are applied simultaneously in each processor. CFAR(Constant False Alarm Rate) algorithm, which is the most popular target detection algorithm, can estimate accurate threshold values to determine which signals are targets or noises within center-cut of section allocated to each processor. However, its estimation precision is diminished in section edge data because of insufficient surrounding data to be referred. Especially this edge problem of CFAR is too serious if we have many sections to be processed, because it causes many false alarms in most every section edges. This paper describes false alarm issues on MCA(Minimum Cell Average)-CFAR, and proposes a false alarm elimination method by changing section size alternatively. Real received data from multi-function radar were used to evaluate a proposed method, and we show that our method drastically decreases false alarms without missing real targets, and improves detection performance.
본 논문에서는 음성 신호를 녹음하는 과정에서 발생하는 충격 잡음의 위치를 검출하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 충격 잡음의 주파수 축 특성을 반영하여 기존의 방법에 비해 높은 검출 정확도를 가지면서 음성의 피치를 충격 잡음과 구분하지 못하는 문제를 해결하였다. 또한, 시간 축, 주파수 축 파라미터의 단점을 상호 보완하여 false-alarm 문제를 최소화하는 시간-주파수 축 충격 잡음 검출 시스템을 제안하였다. 실제 녹음된 충격 잡음을 이용한 실험 결과, 제안한 시간-주파수 축 충격 잡음 검출기는 99.33 %의 가장 높은 검출 정확도와 1.49 %의 가장 낮은 false-alarm 비율을 나타내었다.
In this paper, we present an architecture of the constant false alarm rate (CFAR) detector called the generalized order statistics (GOS) CFAR detector, which covers various order statistics (OS) and cell-averaging (CA) CFAR detectors as special cases. For the proposed GOS CFAR detector, we obtain unified formulas for the false alarm and detection probabilities. By properly choosing coefficients of the GOS CFAR detector, one can utilize any combination of ordered samples to estimate the background noise level. Thus, if we use a reference window of size N, we can realize $(2^N-1)$ kinds of CFAR processors and obtain their performances from the unified formulas. Some examples are the CA, the OS, the censored mean level, and the trimmed mean CFAR detectors. As an application of the GOS CFAR detector to multiple target detection, we propose an algorithm called the adaptive mean level detector, which censors adaptively the interfering target returns in a reference window.
This paper proposes and analyzes a new CFAR(Constant False Alarm Rate) detector called the EXGO(Excision Greatest Of)-CFAR. This is the combination of the EXCA(Excision Cell Averaging)-CFAR that shows a good performance under the influence of interferences and the GO(Greatest Of)-CFAR that fights well with clutter edges. For the performance analysis, the formulas for the detection probability and the false alarm probability are derived and computed, and the results are compared with other existing CFAR detectors. Our analysis shows that the proposed EXGO-CFAR considerably improves the false-alarm-rate performance of the EXCA-CFAR at clutter edges while maintaining the high detection probability performance of the EXCA-CFAR in the homogeneous and/or interference noise environment.
본 논문에서는 주파수 영역 배열안테나의 계산량을 감소시키기 위한 센서링 부분적응 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 입력신호를 주파수 영역으로 변환한 후 CFAR(constant false alarm rate) 검파기법을 이용하여 간섭신호가 존재하는 주파수 대역을 찾아내고 이에 해당하는 가중치에 대해서만 적응 신호처리를 수행한다. 이때 CFAR 검파기의 오경보율은 출력신호의 전력 변화량을 이용하여 환경에 맞게 적응적으로 변화시켜서 최적 값으로 설정한다.
IDS에서 발생되는 경보의 수는 최근 인터넷 애플리케이션의 발달로 인하여 급격히 증가하고 있으며. 그로 인해 오 경보의 수도 함께 증가하고 있다. 발생된 경보들은 침입탐지 시스템의 성능저하와 alert flooding 의 원인이 된다. 따라서 이 논문에서는 다량의 경보 중에서 오 경보(False Alarm)의 발생을 감소시킬 수 있는 오 경보 분류 모델을 제안한다. 제안된 오 경보 분류 모델은 데이터 마이닝 기법들 중에서 분류 기법을 기반으로 구현되었다. 실험 을 통해서 IDS에서 발생하는 경보 중에서 정상데이터이나 공격으로 잘못 판단하여 발생하는 False Positive의 발생율이 현저히 감소됨을 확인할 수 있었다. 제안된 오 경보 분류 모델은 경보메시지 축약의 효과가 있으며 침입탐지 시스템의 탐지율을 높이는데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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