NIDS 구조의 근본적인 결함을 이용하는 공격기법과 또한 우회하는 공격기법이 많이 개발 되고 있다. 이러한 NIDS에 대한 공격기법의 해결로 HIDS가 사용 될 수 있으나 HIDS 또한 서비스 하는 시스템 자체 내에 탑재하기 때문에 시스템에 많은 부하를 준다. 따라서 NIDS의 많은 장점들을 유지하면서도 NIDS의 한계를 극복하고 HIDS로써 시스템에 않은 과부하를 주지 않는 새로운 HIDS 모델을 제시한다. 제안된 HIDS는 특성상 모든 곳에서의 접속을 허용하므로 보안이 취약한 Web 서버의 보안 강화를 목적으로 설계되었다. 또한, Web 서버는 Web Service라는 특정 목적안을 위해 운영되기 때문에 HIDS를 설치하더라도 Web 공격에 대해서안 고려함으로써 HIDS의 부하를 상당히 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 HIDS는 Linux 운영체제의 Kernel에서 TCP Stream을 추출하여 이를 감사 자료로써 사용하여 침입탐지를 한다. Linux 서버의 자체적인 호스트 방화벽과 연동하여 침입에 따른 대응을 한다.
NIDS 구조의 근본적인 결함을 이용하는 공격기법과 또한 우회하는 공격기법이 많이 개발되고있다. 이러한 NIDS에 대한 공격기법의 해결로 HIDS가 사용 될 수 있으나 HIDS 또한 서비스 하는 시스템 자체 내에 탑재하기 때문에 시스템에 많은 부하를 준다. 따라서 NIDS의 많은 장점들을 유지하면서도 NIDS의 한계를 극복하고 HIDS로써 시스템에 많은 과부하를 주지 않는 새로운HIDS 모델을 제시한다. 제안된 HIDS는 특성상 모든 곳에서의 접속을 허용하므로 보안이 취약한 Web 서버의 보안 강화를 목적으로 설계되었다. 또한, Web 서버는 Web Service라는 특정 목적만을 위해 운영되기 때문에 HIDS를 설치하더라도 Web 공격에 대해서만 고려함으로써 HIDS의 부하를 상당히 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 HIDS는 Linux 운영체제의 Kernel에서 TCP Stream을 추출하여 이를 감사 자료로써 사용하여 침입탐지를 한다.
C. Gentry와 A. Silverberg의 Hierarchical ID-Based Cryptography[5]에서는 Hierarchy의 깊이에 따라 암호문 길이가 선형적으로 증가한다. 본 논문에서는 Hierarchical ID-based Signature(HIDS)의 서명을 활용해 암호문의 길이를 일정하게 만드는 방법을 제안한다.
오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 지능형 지속 공격(Advanced Persistent Threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 사이버 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 사이버 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 사안으로, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 사이버 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 현재는 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 사이버 공격을 방어하는데 침입 탐지 시스템에서 생성된 데이터를 이용하고 있다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함한 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 호스트 기반 침입 탐지 데이터를 이용하여 기계학습 알고리즘에 관한 비교 연구를 진행했다. 사용한 알고리즘은 Decision Tree, Naive Bayes, MLP(Multi-Layer Perceptron), Logistic Regression, LSTM(Long Short-Term Memory model), RNN(Recurrent Neural Network)을 사용했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1-Score 지표와 오류율을 측정했다. 그 결과 LSTM 알고리즘의 정확성이 가장 높았다.
NIDS의 보급이 보편화됨에 따라 NUDS를 우회하기 위한 공격 기법 역시 많이 개발 되고 있다. 이런 공격들 중 일부는 NIDS 구조의 근본적인 결함을 이용하기 때문에 NIDS 구조에서는 해결될 수 없다. NIDS의 많은 장점들을 유지하면서도 NIDS의 한계를 극복하는 새로운 HIDS 모델을 제시한다. HIDS는 시스템에 많은 부하를 준다는 것이 가장 큰 문제점이지만, Web 서버는 특성상 모든 곳에서의 접속을 허용하므로 보안에 취약하기 때문에 어느 정도 HIDS에 의한 부하를 감수하더라도 보안을 강화해야만 한다. 또한. Web 서버는 Web 서비스라는 특정 목적만을 위해 운영되기 때문에 HIDS를 설치하더라도 Web 공격에 대해서만 고려함으로써 HIDS의 부하를 상당히 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 HIDS는 Linux 운영체제의 Kernel에서 TCP Stream을 추출하여 이를 감사 자료로써 사용하여 침입탐지를 한다.
나날이 증가하는 해킹의 위협에 따라 이를 방어하기 위한 침임 탐지 시스템과 로그 수집 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들로 인해 다양한 종류의 침임 탐지 시스템이 생겨났으며, 이는 다양한 종류의 침입 탐지 시스템에서 서로의 단점을 보안할 필요성이 생기게 되었다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 기반인 NIDS(Network-based IDS)와 호스트 기반인 HIDS(Host-based IDS)의 장단점을 가진 Hybrid IDS을 구성하기 위해 NIDS와 HIDS의 로그 데이터 통합을 위해 실시간 로그 처리에 특화된 Kafka를 이용하고, 실시간 분석에 Spark Streaming을 이용하여 통합된 로그를 분석하게 되며, 실시간 전송 도중에 발생되는 데이터 유실에 대해 별도로 저장되는 Hadoop의 HDFS에서는 데이터 유실에 대한 보장을 하는 실시간 Hybrid IDS 분석 시스템에 대한 설계를 제안한다.
C. Gentry와 A. Silverberg의 Hierarchical ID-based cryptograph $y^{[3]}$서는 계층에서 수신자의 단계가 깊어짐에 따라 암호문의 길이가 선형적으로 증가한다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 HIDS(Hierarchical m-based Signature)의 서명값을 활용해 암호문의 길이를 줄이는 새로운 방법을 제안한다.
오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 APT(Advanced Persistent threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 문제이며, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 공격을 방어하는데 현재는 침입탐지 시스템에서 생성된 데이터가 주로 사용된다. 하지만 데이터가 많이 부족하여 과거에 생성된 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency) 침입 탐지 평가 데이터 세트인 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining) 같은 데이터로 연구를 하고 있어 현대 컴퓨터 시스템 특정을 반영한 데이터의 비정상행위 탐지에 대한 연구가 많이 부족하다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함하고 있으면서 최근에 생성된 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 데이터를 이용한 분석 비교 연구를 통해 앞으로 호스트 기반 침입 탐지 데이터 시스템의 나아갈 새로운 연구 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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