• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.1
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• pp.75-81
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• 2004

Signature based intrusion detection system (IDS), having stored rules for detecting intrusions at the library, judges whether new inputs are intrusion or not by matching them with the new inputs. However their policy has two restrictions generally. First, when they couldn`t make rules against new intrusions, false negative (FN) errors may are taken place. Second, when they made a lot of rules for maintaining diversification, the amount of resources grows larger proportional to their amount. In this paper, we propose the learning algorithm which can evolve the competent of anomaly detectors having the ability to detect anomalous attacks by genetic algorithm. The anomaly detectors are the population be composed of by following the negative selection procedure of the biological immune system. To show the effectiveness of proposed system, we apply the learning algorithm to the artificial network environment, which is a computer security system.

• Convergence Security Journal
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• v.5 no.2
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• pp.65-74
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• 2005

The hacking accident is increasing repidly according to development of latest computer network and the method becomes various. But, to correspond to hacking, it is lot of difficulties to cope gear and security element between product because most radiant mercuries apply technology between individual digenomic species and It is real condition that great setup, equipment, manpower disturbance are enlarged to apply this. Designed and embody Site-Based executive system that can integrate security element about IDS information between digenomic species to solve these problem and correspond efficiently from hacking.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.72-76
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• 2001

인터넷이 생활의 중요한 요소로 자리잡기 시작하면서 네트워크의 침해 사고가 급증하고 있는 현실이다. 이러한 침해 사고를 예방하기 위해 침입 탐지 시스템(IDS)과 방화벽(Firewall)이 많이 사용되고 있다. 방화벽과 침입 탐지 시스템은 연동은 서로의 단점을 보완하여 더 강력하게 네트워크를 보호할 수 있다. 방화벽과 침입 탐지 시스템을 위한 시뮬레이션 모델은 DEVS (Discrete Event system Specification) 방법론을 사용하여 구성하였다. 본 논문에서는 실제 침입 데이터를 발생시켜 실제 침입에 가까운 상황 가운데 침입 행위를 판별하도록 구성하였다. 이렇게 구성된 시뮬레이션 모델을 사용하여 침입탐지 시스템의 핵심 요소인 침입 판별이 효과적으로 수행되는지를 시뮬레이션 할 수 있다. 현재의 침입은 광범위해지고, 복잡하게 되어 한 침입 탐지 시스템이 독립적으로 네트워크의 침입을 판단하기 어렵게 되었다. 이를 위해 네트워크 내에 여러 침입 탐지 시스템 에이전트를 배치하였고, 에이전트들이 서로 정보를 공유함으로써 공격에 효과적으로 대응할 수 있도록 하였다. 침입 탐지 시스템이 서로 협력하여 침입을 탐지하고, 이런 정보를 침입 차단 시스템에게 넘겨주게 된다. 이와 같은 구성을 통해서 공격자로부터 발생된 패킷이 네트워크 내로 들어오는 것을 원천적으로 막을 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.214-217
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• 2010

DDoS(distributed denial of service)공격은 1990년 중반에 처음 나타나기 시작하여 1,2세대 네트워크 자체에 대한 트래픽 폭주형태의 공격에서부터 3세대 봇넷을 이용하여 특정 서버와 특정서비스를 마비시키기 위한 공격을 거쳐 4세대의 분산 형식의 C&C를 이용하는 공격의 유형으로 발전 하고 있다. DDoS공격은 점점 지능화 되고 있으며 기존의 IDS(Intrusion Detection System) 시스템을 이용한 탐지방법으로 공격을 탐지하기에는 어려움이 존재한다. 본 논문은 IDS시스템을 보다 더 지능화시키기 위한 논문으로 IDS는 내부시스템으로부터 쿼리를 넘겨받아 업데이트를 수행하고 업데이트를 수행함과 동시에 라우터에게 C&C서버로부터 나오는 패킷을 차단하도록 알려 준다. 즉, IDS에서 일어나는 False Negative문제를 줄여줌으로써 DDoS 공격에 대하여 Zombie시스템을 생성하지 못하도록 하고자 하는데 그 목적이 있으며 점점 지능화되어 가고 있는 DDoS공격에 대하여 차단을 하고자 하는 방향성을 제시하고 있다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.12C no.6 s.102
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• pp.855-864
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• 2005

In this paper, we propose an intrusion detection system(IDS) architecture which can detect and respond against the generation of abnormal traffic such as malicious code and Internet worms. We model the system, design and implement a simulator using OPNET Modeller, for the performance analysis on the response capacity of alert information in the proposed system. At first, we model the arrival process of alert information resulted from abnormal traffic. In order to model the situation in which alert information is intensively produced, we apply the IBP(Interrupted Bernoulli Process) which may represent well the burstiness of traffic. Then we perform the simulation in order to gain some quantitative understanding of the system for our performance parameters. Based on the results of the performance analysis, we analyze factors which may hinder in accelerating the speed of security node, and would like to present some methods to enhance performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.427-429
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• 2004

인터넷상에서 해킹도구들을 구할 수 있게 되고 이러한 정보들이 쉽고 빠르게 전파됨에 따라 쉽게 해킹을 시도할 수 있게 되었고 이로 인해 침입시도의 수가 급증하고 있다. 그 결과 침입탐지시스템(Intrusion Detection System, IDS)에서 발생하는 침입시도정보의 수도 늘어나고 있다. 또한 이렇게 생성되는 많은 침입시도정보들에서 긍정오류(false positive)와 같은 잘못된 침입시도정보들이 큰 문제이다. 침입으로 오인된 정보가 너무 많음으로 인해 네트워크 관리자가 정확하게 판단을 하여 대응하는데 많은 노력이 요구된다. 이러한 노력을 줄여주기 위하여 긍정오류와 반복되는 침입시도정보를 줄여주는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 필터링 시스템을 제안한다. 시스템 정보를 이용하여 위험이 될 수 없는 공격을 제거하여 관리자에게 정확한 정보를 전달하고 동일한 공격들을 제거하여 침입 시도정보의 수를 줄여 주는 방법을 제안한다.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.14 no.2
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• pp.11-17
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• 2018

IDS/IPS and networked computer systems are playing an increasingly important role in our society. They have been the targets of a malicious attacks that actually turn into intrusions. That is why computer security has become an important concern for network administrators. Recently, various Detection/Prevention System schemes have been proposed based on various technologies. However, the techniques, which have been applied in many systems is useful for existing intrusion patterns on standard-only systems. Therefore, probe detection of private clouds using BlockChain has become a major security protection technology to detection potential attacks. In addition, BlockChain and Probe detection need to take into account the relationship between the various factors. We should develop a new probe detection technology that uses BlockChain to fine new pattern detection probes in cloud service security in the end. In this paper, we propose a probe detection using Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Self Adaptive Module(SAM) based on service security using BlockChain technology.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.6 no.5
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• pp.45-56
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• 2005

The weak foundation of the computing environment caused information leakage and hacking to be uncontrollable, Therefore, dynamic control of security threats and real-time reaction to identical or similar types of accidents after intrusion are considered to be important, h one of the solutions to solve the problem, studies on intrusion detection systems are actively being conducted. To improve the anomaly IDS using system calls, this study focuses on neural networks learning using the soundex algorithm which is designed to change feature selection and variable length data into a fixed length learning pattern, That Is, by changing variable length sequential system call data into a fixed iength behavior pattern using the soundex algorithm, this study conducted neural networks learning by using a backpropagation algorithm. The backpropagation neural networks technique is applied for anomaly detection of system calls using Sendmail Data of UNM to demonstrate its performance.

• Information and Communications Magazine
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• v.17 no.3
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• pp.97-110
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• 2000

인터넷은 본질적으로 신뢰할 수 없는 네트웍들의 집합체로, 정보의 흐름을 통제하기가 대단히 어렵기 때문에, 인터넷에 산재한 자원을 충분히 활용하면서, 내부의 중요한 자원을 인터넷으로부터 보호해 줄 수 있는 인터넷 보안이 가장 심각한 문제로 대두되고 있다. 본 고에서는 현재 인터넷 보안의 주류를 이루는 있는 가상사설망(VPN : Virtual Private Network)과 방화벽(Firewall), 그리고 방화벽의 부족한 부분을 보강해 줄 수 있는 침입탐지시스템(IDS: Intrusion Detection System)에 대한 기본 구현 기술들을 비교 분석해 본다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.10 no.2
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• pp.58-63
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• 2003

본 고에서는 1.25 인터넷 대란과 같은 버퍼오버플로우를 이용해 침투하는 인터넷 웜 및 DOS (Denial of Service) 공격을 Secure OS(보안운영체제), IDS(Intrusion Detection System : 침입탐지시스템), Scanner(취약성진단도구), Firewall(침입차단시스템)의 지능형 상호연동 스킴을 이용해, 근본적인 대응이 가능한 지능형 다단계 정보보호체계를 제시하였다. 본 고에서 제시한 정보보호대응책은 고도로 지능화하고 있는 인터넷 웜 및 DoS(Denial of Service 서비스거부) 공격을 미연에 예방하고, 실시간으로 대응할 수 있는 시스템이 될 것이다.