사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 기존의 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기에 적절하지 않다. 딥러닝(Deep Learning) 기반 침입 탐지는 새로운 탐지 규칙을 생성하는데 적절하다. 그 이유는 딥러닝은 데이터 학습을 통해 새로운 침입 규칙을 자체적으로 생성하기 때문이다. 침입 탐지 시스템 데이터 세트는 가장 널리 사용되는 KDD99 데이터와 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 본 논문에서는 1차원 벡터를 이미지로 변환하고 CNN(Convolutional Neural Network)을 적용하여 두 데이터 세트에 대한 성능을 실험했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정했다. 그 결과 LID-DS 데이터 세트의 Accuracy가 KDD99 데이터 세트의 Accuracy 보다 약 8% 높은 것을 확인했다. 또한, 1차원 벡터에 대한 데이터를 Kibana를 사용하여 데이터를 시각화하여 대용량 데이터를 한눈에 보기 어려운 단점을 해결하는 방법을 제안한다.
최근 네트워크 기술의 발달로 인해 다양한 분야에서 네트워크 기술이 사용되고 있다. 그러나 발전하는 네트워크 기술을 악용하여 공공기관, 기업 등을 대상으로 하는 공격 사례가 증가하였다. 한편 기존 네트워크 침입 탐지 시스템은 네트워크 로그의 양이 증가함에 따라 로그를 처리하는데 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 Snort를 이용한 비정형 네트워크 공격패턴 탐지를 수행하는 Spark 기반의 네트워크 로그 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 대용량의 네트워크 로그 데이터에서 네트워크 공격 패턴탐지를 위해 필요한 요소를 추출하여 분석한다. 분석을 위해 Port Scanning, Host Scanning, DDoS, Worm 활동에 대해 네트워크 공격 패턴을 탐지하는 규칙을 제시하였으며, 이를 실제 로그 데이터에 적용하여 실제 공격 패턴 탐지를 잘 수행함을 보인다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안하는 Spark 기반 로그분석 시스템이 Hadoop 기반 시스템에 비해 로그 데이터 처리 성능이 2배 이상 우수함을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.157-163
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2009
With the wide usage of internet in many fields, networks are being exposed to many security threats, such as DDoS attack and worm/virus. For enterprise network, prevention failure of network security causes the revealing of commercial information or interruption of network services. In this paper, we propose a method of prevention of DDoS attacks for enterprise network based on traceback and network traffic analysis. The model of traceback implements the detection of IP spoofing attacks by the cooperation of trusted adjacent host, and the method of network traffic analysis implements the detection of DDoS attacks by analyzing the traffic characteristic. Moreover, we present the result of the experiments, and compare the method with other methods. The result demonstrates that the method can effectively detect and block DDoS attacks and IP spoofing attacks.
침입 탐지 시스템에 대하여 많은 연구 노력들이 진행되고 있다. 그러나 침입 탐지 시스템의 모델과 성능 평가에 대한 작업은 거의 찾아 볼 수 없다. 본 논문에서는 지역적인 침입 탐지를 위한 에이전트들과 전역적인 침입 탐지를 위한 집중 데이터 분석 컴포넌트를 가지고 있는 다중 도메인 환경에서 혼합 침입 탐지를 위한 통신 프레임워크를 제안한다. 또한 전체적인 프레임워크에서 호스트 기반과 네트워크 기반 침입 탐지 시스템의 결합을 가정한다. 지역 도메인에서 경보와 로그 데이터 같은 정보 집합은 상위 레벨로 보고 된다. 계위의 루트에는 데이터 합동을 수행하는 전역 매니저가 있다. 전역 매니저는 침입 탐지 경보의 집합과 상호관련의 결과로 보안 정책을 하위 레벨로 전달하게 된다. 본 논문에서는 혼합 침입 탐지 시스템을 위한 통심 메커니즘을 모델링하고 데이터 및 정책 전달을 위한 전송 능력의 성능 평가를 위하여 OPNET 모델러를 이용한 시뮬레이터를 개발한다. 여러 가지 시나리오에 기반하여 통신 지연에 초점을 두고 모의실험 결과를 제시하고 비교한다.
In this research, a mesh connected VLSI structure is proposed for the real time computation of the generalized Hough transform(GHT). The purpose of the research is to design a generalized Hough transformer that can be realized as a single chip processor. The GHT has been modified to yield a highly parallel structure consisting of simple processing elements(PEs) and communication networks. In the proposed structure, the GHT can be computed by first assigning an image pixel to a PE and performing shift and add operations. The result of the CAD circuit simulation shows that it can be computed in the time proportional to the number of pixels in the pattern. In addition to the Hough transformer, the peak detector has been designed to reduce 1)the number of the I/O operations between the transformer and the host computer and 2) the host computer's burden for peak detection by transmitting only the local peaks detected from the transformed accumulator. It is expected that the proposed single chip Hough transformer with peak detector makes a fast and inexpensive edge based object recognition systems possible for many industrial and military applications.
This paper describes the development of the SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) system which can be controlled via the Internet. In this paper, the SCADA system is composed of a number of microprocessor-based RTU(Remote Terminal Unit)s, a MMI(Man Machine Interface) host, a SCADA server, and SCADA clients. There are two protocols used in the system. Each RTU and the MMI host are connected by a RS-485 line and CSMA/CD(Carrier Sense Multiple Access / Collision Detection) protocol is used to communicate with each other. TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol) is used among the MMI host, the SCADA server, and SCADA clients. The equipments installed in the field are controlled by a number of RTUs. The function of the MMI host is to acquire real-time data from RTUs and control them. The SCADA server supports data transfer between the networked MMI host and the SCADA client on the web-server through TCP/lP. Data transfer is possible regardless of the type of network only if there are TCP/lP Winsock-compatible stack driver. The SCADA client is implemented as the shape of web-page by means of JAVA language. Therefore, it runs on a web-browser such as Netscape and Explorer, and allows a number of users to access this SCADA system.
This paper presents the design of an automated EEG analyzing system. The design considerations including processing speed, A/D conversion, filtering, and waveforms detection, are overviewed with the description of the associated EEG characteristics. The architecture of the currently implemented system consists of a p-controller based front-end signal processing unit and a host computer system. The data acquisition procedures are described along with a couple of illustrations of the acquired EEG/EOG signal.
최근, Verizon(2010), 농협(2011), SK컴즈(2011), 그리고 3.20 사이버 테러(2013)와 같이 소중한 정보가 누출되고 자산에 피해가 발생한 후에야 보안 공격을 인지하는 APT (Advanced Persistent Threat) 공격 사례가 증가하고 있다. 이러한 APT 공격을 해결하고자 이상 행위 탐지 기술 관련 연구가 일부 진행되고 있으나, 대부분 알려진 악성 코드의 시그너쳐 기반으로 명백한 이상 행위를 탐지하는데 초점을 맞추고 있어서, 장기간 잠복하며 제로데이 취약점을 이용하고, 새로운 또는 변형된 악성 코드를 일관되게 사용하는 APT 공격에는 취약하여, 미탐율이 굉장히 높은 문제들을 겪고 있다. APT 공격을 탐지하기 위해서는 다양한 소스로부터 장기간에 걸쳐 대규모 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 기술과, 데이터를 수집 즉시 실시간 분석하는 기술, 그리고 개별 공격들 간의 상관(correlation) 분석 기술이 동시에 요구되나, 기존 보안 시스템들은 이러한 복잡한 분석 능력이나 컴퓨팅 파워, 신속성 등이 부족하다. 본 논문에서는 기존 시스템들의 실시간 처리 및 분석 한계를 극복하기 위해, 패스트 데이터 기반 실시간 비정상 행위 탐지 시스템을 제안한다.
최근 경제적 이윤을 목적으로 한 해킹조직들이 국가 주요 웹사이트 및 포털사이트, 금융 관련 웹사이트 등을 해킹하여 국가적 혼란을 야기 시키거나 해킹한 웹사이트에 악성코드를 설치함으로서 해당 웹사이트를 접속하는 행위만으로도 악성코드에 감염되는 이른바 'Drive by Download' 공격이 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 이러한 웹사이트를 공격목표로 하는 사이버 위협에 대한 대응방안으로 웹사이트 위 변조 탐지 시스템이 주목을 받고 있으며, 국내에서는 국가사이버안전센터(NCSC)를 중심으로 분야별 사이버 보안을 담당하는 부문 보안관제센터에서 해당 시스템을 구축 운영하고 있다. 그러나 기존 위 변조 탐지기술의 대부분은 위 변조 탐지 시간이 오래 걸리고 오탐율 또한 높기 때문에, 신속성 및 정확성이 중요한 보안관제 분야에서는 직접적 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문은 웹사이트 위 변조 탐지시스템의 오탐률을 최소화하고 실시간 보안관제에 활용하기 위해 이미지 및 코드 분석기반의 웹사이트 위 변조 탐지 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 웹크롤러에 의해 비교검증의 대상이 되는 정보만을 수집하고 정규화를 통해 위 변조 판별에 영향을 미치는 이미지 및 코드를 추출하여 유사도를 분석하고 이를 시각화함으로서 보안관제요원의 직관적인 탐지 및 웹사이트 위 변조에 대한 신속성 및 정확성을 향상하는데 목적을 둔다.
A polymerase chain reaction (PCR)-based method was developed to detect the DNA of Ralstonia solanacearum, the causal agent of bacterial wilt in various crop plants. One pair of primers (RALSF and RALSR), designed using cytochrome c1 signal peptide sequences specific to R. solanacearum, produced a PCR product of 932 bp from 13 isolates of R. solanacearum from several countries. The primer specificity was then tested using DNA from 21 isolates of Ralstonia, Pseudomonas, Burkholderia, Xanthomonas, and Fusarium oxysporum f. sp. dianthi. The specificity of the cytochrome c1 signal peptide sequences in R. solanacearum was further confirmed by a DNA-dot blot analysis. Moreover, the primer pair was able to detect the pathogen in artificially inoculated soil and tomato plants. Therefore, the present results indicate that the primer pair can be effectively used for the detection of R. solanacearum in soil and host plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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