현재 정부기관이나 은행 등과 같이 침입 탐지의 보안 서비스를 필요로 하는 곳에서는 주로 CCTV(Closed Circuit TV)와 DVR(Digital Video Recording)과 같은 보안 장비들이 사용되고 있다. 하지만 이러한 장비들은 고가이므로 일반 가정이나 소규모 사업장에 이를 도입하는 것은 어렵다. 이에 본 논문에서는 CCTV나 DVR과 같은 고가의 보안 장비를 저렴하게 대체할 수 있는 인터넷 카메라를 이용한 침입탐지 시스템인 IDS(Intrusion Detection System)를 설계 및 구현하였다. IDS는 침입 탐지 보안 시스템이 기본적으로 갖춰야 하는 모니터링, 녹화, 재생. 침입 탐지 등의 기능을 제공할 뿐만 아니라 인터넷을 이용하므로 거리상의 제약점을 극복하였으며, TCP/IP를 이용한 인터넷 카메라를 사용하여 CCTV나 DVR보다 매우 저렴하게 설치 가능하다.
본 논문에서는 대규모 네트워크 환경에서의 분산된 침입탐지 시스템(Intrusion Detection System: IDS)을 망관리의 표준 프로토콜인 SNMP(Simple Network Management Protocol)와 이동 에이전트를 이용해서 진보된 형태의 다중호스트/네트워크 기반의 침입탐지 시스템 프레임워크를 제시하였다. SNMP 에이전트는 호스트 기반의 침입탐지를 수행하며 분산된 호스트들에서의 이동 에이전트는 플랫폼 독립적인 네트워크 기반의 침입탐지를 함으로써 시스템의 유연한 확장성 결함허용 및 시스템의 동적인 구성을 가능케한다.
빠르게 변해 가는 정보화사회에서 침입 탐지 시스템은 정밀성과 적웅성, 그리고 확장성을 필요로 한다. 또한 복잡한 Network 환경에서 중요하고 기밀성이 유지되어야 할 리소스를 보호하기 위해, 더욱 구조적이고 지능적인 IDS(Intrusion Detection System)개발의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구는 이를 위한, 지능적인 IDS를 위해 침입패턴을 생성하기 위한 모델을 도출함에 목적이 있다. 침입 패턴은 방대한 양의 데이터를 갖게 되고, 이를 정확하고 효율적으로 관리하기 위해서 데이터마이닝의 주요 2분야인 Link analysis와 Sequence analysis를 이용하여 정확하고 신뢰성 있는 침입규칙을 생성하기 위한 모델을 도출해낸다 이 모델은 "Time Based Traffic Model", "Host Based Traffic Model", "Content Model"로 각각 상이한 침입 패턴을 생성하게 된다. 이 모델을 이용하면 좀더 효율적이고 안정적으로 패턴을 생성 할 수 있다, 즉 지능형 시스템기반의 침입 탐지 모델을 구현할 수 있다. 이러한 모델로 생성한 규칙은 침입데이터를 대표하는 규칙이 되고, 이는 비정상 사용자와 정상 사용자를 분류하게 된다 모델에 사용된 데이터는 KDD컨테스트의 데이터를 이용하였다. 사용된 데이터는 KDD컨테스트의 데이터를 이용하였다.
본 논문에서는 무선 센서네트워크 환경에 적용할 수 있는 불법 침입자를 감지하는 시스템으로 GPS의 위성시간과 단말기 노드 내부의 암호화 동기 시간 설정 알고리즘을 혼합하여 시간 중심의 암호화 인증시스템을 설계하여 불법적인 외부노드의 침입을 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 GPS의 시간 정보와 RTC(Real Time Clock) 칩과 동기화 하여 시간 정보를 실내에서도 사용할 수 있으며, 마이크로프로세서 내부 타이머 설정 시간 등을 고려하여 다중화된 시간 정보를 이용하여 보다 높은 수준의 침입 감지 시스템을 개발하여 효율성을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 센서(센서 파일, 센서 데이터 등)를 이용한 침입 탐지 시스템인 SbIDS(Sensor based Intrusion Detection System)를 제안한다. 리눅스 시스템에 구현된 SbIDS는 호스트 기반 침입탐지 기법과 네트워크 기반 침입탐지 기법이 통합된 시스템으로, 일차적으로 커털 수준에서 침입을 감지하고 대응하는 KMOD 모듈과 이차적으로 네트워크 수준에서 침입을 감지하고 대응하는 NetMOD 모듈로 구성되어 있어 호스트 내에서의 침입과 네트워크를 통한 침입을 동시에 탐지할 수 있다. SbIDS를 이용한 침입 탐지를 위해 먼저 주요 디렉토리에는 센서 파일을, 주요 파일에는 센서 데이터를 설치한다. 그 다음, 침입자에 의해 센서가 접근될 때마다 위기 상황으로 보고 커널 수준과 네트워크 수줄에서 로그를 작성하며, 공격자를 식별하여 추적할 수 있고 침입으로 판단될 경우 해당 프로세스를 조기에 종료시킬 수 있도록 구현하였다.
최근 세계적으로 유수한 인터넷 사이트들의 해킹으로 인해 네트워크 보안의 중요성이 강조되고 있다. 네트워크 보안을 위해 방화벽보다는 좀더 신뢰성이 높은 네트워크 및 시스템에 대한 보안 솔루션으로 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)이 차세대 보안 솔루션으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존의 IDS의 단점이었던 호스트 레벨에서 확장된 분산환경에서의 실시간 침입 탐지는 물론 이기종간의 시스템에서도 탐지가 가능한 새로운 IDS 모델을 제안 설계하였다. 그리고, 프로토타입을 구현하여 그 타당성을 검증하였다. 이를 위해 서로 다른 이기종에서 분산 침입 탐지에 필요한 강사 파일을 자동적으로 추출하기 위해서 패턴 추출 에이전트를 이용하였다.
노트북, 스마트 기기 및 다양한 IoT 장비를 통한 서비스 환경은 매우 빠르게 발달하고 있다. 이러한 인터넷 환경에서 최근의 보안 대책은 주로 네트워크 응용 수준의 보안 대책인 방화벽(침입 차단 시스템-Firewall)과 IDS(침입 탐지 시스템-Intrusion Detection System)으로 이루어지고 있다. 또한, 최근에는 다양한 보안 데이터의 현장 활용이 이루어지고 있고 이런 보안 데이터의 관리와 파기에 대한 이슈 소요가 제기되고 있다. 이러한 보안 데이터의 관리를 위해 문서보안(DRM:Digital Rights Management)이나 데이터 손실 방지 솔루션(DLP:Data Loss Prevention)과 같은 제품이 사용되고 있다. 그러나 이런 보안 대책에도 사용성 문제로 인해 현장에서 사용하기 위해 반출된 데이터 보안 대책은 대부분 환경에서 해당 데이터를 암호화하여 전달하고 저장하는 정도로 운영되고 있으며, 암호키 관리나 데이터의 파기에 관한 대책이 미흡한 것이 현실이다. 이러한 문제점을 기반하여 OS 기반의 보안 모듈을 제공함으로써 사용자는 동일한 인터페이스로 보안 데이터를 관리 운영할 수 있는 SecureOS Module을 제시하고자 한다.
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.
전문가의 침입 분석 지식을 기반으로 한 Misuse IDS는 침입 탐지 비율은 우수하지만 도한 오경보를 생성하여 관리 효율성이 낮다. 우리는 패킷 정보 중심의 사례 기반 학습을 Misuse IDS와 결합하여 그 행동 특성에 따라 오경보를 줄이는 모형을 제안하고 실험하였다. 또 기존의 IBL(교stance Based Learner)을 개선한 XIBL(Extended Instance Based Learner)을 이용하여 Snort의 alarm을 패킷 수준에서 역 추적 분석하여, 그 alarm이 실제로 보내질 가치가 있는지를 검사한다. 실험 결과 진성경보와 오경보 사이에는 XIBL의 행동상 분명한 차이가 드러나며, 네트워크 상의 공격이 비록 여러 패킷의 결합된 형태로 나타나지만, 개별 패킷에 대한 정상/비정상 의사 결정도 Misuse IDS와 결합하면 전체 시스템의 성능을 향상하는 데에 기여할 수 있음을 실증적으로 보여주었다.
Snort는 Sourcefire, Combining에 의해 개발된 signature, protocol and anomaly-based 탐지방식의 공개 침입탐지 및 침입방지 소프트웨어이다. Snort는 30만의 등록 가입자와 백만의 다운로드를 통해 세계에서 가장 널리 알려진 IDS/IPS 기술이다. Snort는 네트워크 상에서 패킷의 전송과정의 패킷을 검사하여 침입여부를 판별한다. 본 논문에서는 윈도우 환경에서 Snort를 활용한 Forensic 기법을 이용하여 디지털 문서 및 증거 자료에 분석방안을 제안한다. 순서는 Snort를 활용할 경우 Snort 기법과 Forensic 기법에 대해 알아보고 정보보호를 위한 윈도우 환경의 Snort 기법을 활용한 디지털 Forensic 기법 적용한 시스템을 설계해 보고자 한다. 이를 위해 IDS가 어떻게 작동하는지, Snort를 어디에 설치하는지, Snort의 요구사항, Snort의 설치방법, Snort의 사양을 윈도우 환경에서 적용 하므로서 침입탐지 방법을 제안하고 이를 Forensic 기법에 적용하는 모델을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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