• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권3호
• /
• pp.155-162
• /
• 2022

Over the last 10 years, there has been rapid growth in the use of Machine Learning (ML) techniques to automate the process of intrusion threat detection at a scale never imagined before. This has prompted researchers, software engineers, and network specialists to rethink the applications of machine ML techniques particularly in the area of cybersecurity. As a result there exists numerous research documentations on the use ML techniques to detect and block cyber-attacks. This article is a systematic review involving the identification of published scholarly articles as found on IEEE Explore and Scopus databases. The articles exclusively related to the use of machine learning in Intrusion Detection Systems (IDS). Methods, concepts, results, and conclusions as found in the texts are analyzed. A description on the process taken in the identification of the research articles included: First, an introduction to the topic which is followed by a methodology section. A table is used to list identified research articles in the form of title, authors, methodology, and key findings.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
• /
• pp.945-948
• /
• 2005

현재 침입탐지시스템(IDS:Intrusion Detection System)은 다양한 평가요소들 - 탐지율, 오탐율, 새로운 공격탐지능력, 안정성 등을 기준으로 평가되고 있고, 이러한 결과는 제품의 보호수준을 결정하거나 한 조직의 정보보호장치로 적합한지를 평가하는 벤치마킹테스트의 방법으로 활용된다. 그러나, 이러한 평가의 결과는 조직의 침입탐지시스템을 구축하고자 하는 네트워크 환경하에서 각각의 침입탐지시스템이 갖는 특성에 따라 상대적인 평가는 가능하나 해당 조직의 네트워크 인프라와 위협요소, 취약점을 고려했을 때 보다 최적의 것이 무엇인지를 평가하는 방법으로는 한계가 있다. 그러므로, 본 연구논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로서 조직의 정보보호 위험분석에서 도출된 해당 네트워크 환경의 자산, 위협, 취약성의 결과인 위험과 위험수준을 IDS 평가에 반영하여 조직의 환경하에 보다 적합한 침입탐지시스템 선정이 가능한 평가방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.2213-2216
• /
• 2003

단일 호스트 환경에 특화되어 설계되어온 기존 침입탐지 시스템(Intrusion Detection System: IDS)은 침입 시 도메인의 보호만을 그 목적으로 하는 수동적인 성격으로써, 새로운 공격 기법에 대한 탐지 및 대응, 그리고 보다 그 규모가 큰 네트워크로의 확장 면에서 구조적인 결함을 가지고 있다. 이러한 IDS의 구조적 문제점의 해결방안으로 액티브 네트워크 기반의 IDS 에 관한 연구가 진행되고 있다. 액티브 네트워크(Active network)란 패킷 스위칭 네트워크 상에 프로그램 가능한 라우터 등인 액티브 노드들을 배치하고, 사용자의 요구에 상응하는 적절한 연산을 위한 데이터와 프로그램으로 구성된 스마트 패킷(smart packet)에 대하여 수행 가능하게 하는 접근 방법이다. 본 논문에서는 이를 기반으로 자율적이며 지능적인 에이전트로 구성된 멀티 에이전트 기술을 액티브 노드에 적용함으로써 기존 IDS 보안메커니즘에서 보다 러 진보된 능동적이고 적극적인 대응을 위한 보안 메커니즘을 제공하여 네트워크 공격에 의한 피해 최소화와 신속한 대응이 가능한 멀티 에이전트 기반 공격 대응 메커니즘을 제시하고, 이를 적용 가능한 액티브 네트워크 기반 프레임 설계를 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
• /
• pp.115-117
• /
• 2011

Intrusion detection systems (IDS) are supposed to be an efficient safety measure against inside attacks. In purely distributed IDS approach, IDS agent is installed in every node. It checks abnormal behavior of neighboring nodes locally. It collects the data that it receives from nodes in its radio range. Sensor nodes audit that data and generate alerts for abnormal activity. Here, there are two ways of taking decision. First, it can take decision individually and second, it can communicate with its neighbor to find the status of the claimed compromised nodes. In this paper, we propose a collaborative decision making scheme for purely distributed detection system. The proposed scheme is light weight compared to consensus based validation methodology. It provides a better scheme to find intrusions by interacting with other nodes.

• 융합보안논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.1-7
• /
• 2004

정보통신망의 빠른 발달과 이로 인한 인터넷 사용의 급증으로 인하여 해킹, 바이러스 등의 정보통신 역기능 또한 빠르게 발전하고 있다 이를 방지하기 위해 F/W, IDS, VPN 등의 보안 제품이 많이 사용되고 있다. 그러나, 1.25 인터넷 대란에서 알 수 있듯이 현 상황은 관리자가 보안 제품들에서 발생하는 경고 메시지를 확인하고 해당 내용을 대응할 수 없을 정도로 빠른 시간에 확산된다. 따라서, IDS와 더불어 자동 대응 기능을 갖추고 있는 침입방지시스템(IPS)이 절실히 요구되어지고 있고, 널리 사용되어지고 있다. 본 논문에서는 linux 운영 체제 환경에서의 공개된 도구인 snort와 iptables를 이용하여 시스템 구축 비용이 최소화될 수 있는 방향으로 설계되었다. 또한, snort에서 발생시킨 경보 메시지를 iptables와 연계하여 자동 대응을 수행하도록 구성되었으며, 이를 통하여 관리자 개입을 최소화하고 해킹사고에 대한 피해를 최소화 할 수 있도록 제안되었다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
• /
• pp.219-222
• /
• 2006

In this paper an intrusion detection system technique of wireless Ad Hoc network is explained and the advantage of making them work in IEEE 802.15.4/ZigBee wireless standard is also discussed. The methodology that is mentioned here is intrusion detection architecture based on a local intrusion database [1]. An ad hoc network is a collection of nodes that is connected through a wireless medium forming rapidly changing topologies. Due to increased connectivity (especially on the Internet), and the vast spectrum of financial possibilities that are opening up, more and more systems are subject to attack by intruders. An ideal IDS should able to detect an anomaly caused by the intruders quickly so that the misbehaving node/nodes can be identified and appropriate actions (e.g. punish or avoid misbehaving nodes) can be taken so that further damage to the network is minimized

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제10C권5호
• /
• pp.525-532
• /
• 2003

이 논문은 모바일 에이전트를 이용해서 보안규칙을 관리하는 방안을 제시하였다. 침입탐지 시스템(IDS : Intrusion Detection System)은 침입탐지 모델을 기반으로 비정상적인 행위 탐지(anomaly detection)와 오용 침입탐지(misuse detection)로 구분할 수 있다. 오용 침입탐지(misuse detection)는 알려진 공격 방법과 시스템의 취약점들을 이용한 공격들은 탐지가 가능하지만, 알려지지 않은 새로운 공격을 탐지하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는, 계속적으로 인터넷 상을 이동하는 모바일 에이전트를 이용해서 안전하게 보안규칙을 관리하는 방안을 오용탐지의 단점을 해결하는 방안으로 제시하였다. 이러한 모바일 에이전트 메커니즘을 이용해서 보안규칙을 관리하는 것은 침입탐지 분야에서는 새로운 시도이며, 모바일 에이전트를 이용해서 보안규칙을 관리하는 방법의 유효성을 증명하기 위해서 기존의 방식과 작업부하 데이터(workload data)를 수식적으로 비교하였고, NS-2(Network Simulator)를 이용하여 시간에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권9호
• /
• pp.55-64
• /
• 2023

The Internet of Things (IoT) is the combination of the internet and various sensing devices. IoT security has increasingly attracted extensive attention. However, significant losses appears due to malicious attacks. Therefore, intrusion detection, which detects malicious attacks and their behaviors in IoT devices plays a crucial role in IoT security. The intrusion detection system, namely IDS should be executed efficiently by conducting classification and efficient feature extraction techniques. To effectively perform Intrusion detection in IoT applications, a novel method based on a Conventional Neural Network (CNN) for classification and an improved Genetic Algorithm (GA) for extraction is proposed and implemented. Existing issues like failing to detect the few attacks from smaller samples are focused, and hence the proposed novel CNN is applied to detect almost all attacks from small to large samples. For that purpose, the feature selection is essential. Thus, the genetic algorithm is improved to identify the best fitness values to perform accurate feature selection. To evaluate the performance, the NSL-KDDCUP dataset is used, and two datasets such as KDDTEST²¹ and KDDTEST⁺ are chosen. The performance and results are compared and analyzed with other existing models. The experimental results show that the proposed algorithm has superior intrusion detection rates to existing models, where the accuracy and true positive rate improve and the false positive rate decrease. In addition, the proposed algorithm indicates better performance on KDDTEST⁺ than KDDTEST²¹ because there are few attacks from minor samples in KDDTEST⁺. Therefore, the results demonstrate that the novel proposed CNN with the improved GA can identify almost every intrusion.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제5권8호
• /
• pp.781-790
• /
• 2004

이 논문은 모바일 에이전트를 이용해서 보안규칙을 관리하는 방안을 제시하였다. 침입탐지시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 침입탐지 모델을 기반으로 비정상적인 행위 탐지(anomlay detection)와 오용 침입탐지 (misuse detection)로 구분할 수 있다. 오용 침입탐지는 알려진 공격방법과 시스템의 취약점들을 이용한 공격들은 탐지가 가능하지만, 알려지지 않은 새로운 공격을 탐지하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는, 계속적으로 인터넷 상을 이동하는 모바일 에이전트를 이용해서 안전하게 보안규칙을 관리하는 방안을 오용탐지의 단점을 해결하는 방안으로 제시하였다. 이러한 모바일 에이전트 메커니즘을 이용해서 보안규칙을 관리하는 것은 침입탐지분야에서는 새로운 시도이며, 모바일 에이전트를 이용해서 보안규칙을 관리하는 방법의 유효성을 증명하기 위해서 기존의 방식과 작업부하 데이터 (workload data)를 수식적으로 비교하였고, NS-2 (Network Simulator)를 이용하여 시간에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권10호
• /
• pp.5023-5038
• /
• 2017

Big data is an emerging technology which deals with wide range of data sets with sizes beyond the ability to work with software tools which is commonly used for processing of data. When we consider a huge network, we have to process a large amount of network information generated, which consists of both normal and abnormal activity logs in large volume of multi-dimensional data. Intrusion Detection System (IDS) is required to monitor the network and to detect the malicious nodes and activities in the network. Massive amount of data makes it difficult to detect threats and attacks. Sequential Pattern mining may be used to identify the patterns of malicious activities which have been an emerging popular trend due to the consideration of quantities, profits and time orders of item. Here we propose a sequential pattern mining algorithm with fuzzy logic feature selection and fuzzy weighted support for huge volumes of network logs to be implemented in Apache Hadoop YARN, which solves the problem of speed and time constraints. Fuzzy logic feature selection selects important features from the feature set. Fuzzy weighted supports provide weights to the inputs and avoid multiple scans. In our simulation we use the attack log from NS-2 MANET environment and compare the proposed algorithm with the state-of-the-art sequential Pattern Mining algorithm, SPADE and Support Vector Machine with Hadoop environment.