• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권5호
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• pp.117-124
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• 2000

최근 세계적으로 유수한 인터넷 사이트들의 해킹으로 인해 네트워크 보안의 중요성이 강조되고 있다. 네트워크 보안을 위해 방화벽보다는 좀 더 신뢰성이 높은 네트워크 및 시스템에 대한 보안 솔루션으로 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)이 차세대 보안 솔루션으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존 의 IDS의 단점이었던 호스트 레벨에서 확장된 분산환경에서의 실시간 침입 탐지는 물론 이 기종간의 시스템에서도 탐지가 가능한 새로운 IDS 모델을 제안·설계하였다. 그리고, 프로토타입을 구현하여 그 타당성을 검증하였다. 이를 위해 서로 다른 이 기종에서 분산 침입 탐지에 필요한 감사 파일을 자동적으로 추출하기 위해 패턴 추출 에이전트를 이용하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.105-121
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• 1999

Computer security is considered important due to the side effect generated from the expansion of computer network and rapid increase of the use of computers. Intrusion Detection System(IDS) has been an active research area to reduce the risk from intruders. We propose a new IDS model, which consists of several computers with IDS, based on the immune system model and describe the design of the IDS model and the prototype implementation of it for feasibility testing and evaluate the performance of the IDS in the aspect of detection time, detection accuracy, diversity which is feature of immune system, and system overhead. The IDSs are distributed and if any of distributed IDSs detect anomaly system call among system call sequences generated by a privilege process, the anomaly system call can be dynamically shared with other IDSs. This makes the IDSs improve the ability of immunity for new intruders.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.179-191
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• 2024

With the advancement of modern technology, cyber-attacks are always rising. Specialized defense systems are needed to protect organizations against these threats. Malicious behavior in the network is discovered using security tools like intrusion detection systems (IDS), firewall, antimalware systems, security information and event management (SIEM). It aids in defending businesses from attacks. Delivering advance threat feeds for precise attack detection in intrusion detection systems is the role of cyber-threat intelligence (CTI) in the study is being presented. In this proposed work CTI feeds are utilized in the detection of assaults accurately in intrusion detection system. The ultimate objective is to identify the attacker behind the attack. Several data sets had been analyzed for attack detection. With the proposed study the ability to identify network attacks has improved by using machine learning algorithms. The proposed model provides 98% accuracy, 97% precision, and 96% recall respectively.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.93-103
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• 2004

침입 탐지시스템 (Intrusion Detection System: IDS)은 기존의 수동적인 탐지 기능에서 벗어나, 보다 다양한 형태와 방법론으로 연구되고 있다. 특히, 최근에는 대용량의 시스템 감사 데이터를 빠르게 처리하고 변형된 형태의 공격에 대비한 수 있는 내구력을 가진 형태의 방법론들이 요구되고 있으며, 이러한 조건을 만족하는 데이터마이닝이나 신경망을 이용한 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 본 논문에서는 우선. 최근의 다양한 형태의 침입경향들을 분석하고, 보다 효과적인 침입탐지를 위한 방안으로 신경망 기반의 역전파 알고리즘을 이용한 침입 탐지 시스템을 설계$.$구현 하였다. 본 연구의 시스템은 비정상행위 탐지(Anomoly Defection)와 오용탐지 (Misuse Detection)의 두 가지 방법론을 모두 수용하는 방법론을 사용하였으며, 신뢰성있는 KDD Cup ‘99의 데이터를 통한 침입패턴의 분석 및 실험을 수행 하였다. 또한 객체지향적인 네트워크 설계를 통하여 역전파 알고리즘 이외의 다른 알고리즘도 쉽게 적용이 가능하도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.893-896
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• 2002

네트워크 발달로 컴퓨터 시스템에 대한 접근이 용이해 지면서 호기심 또는 악의로 시스템을 침입 및 파괴하려는 다양한 형태의 침입 행위가 날로 증가하고 있다. 이러한 침입에 대비하여 대상 시스템에 대한 비 인가된 행위를 탐지 및 구별하고 이에 대응하는 기능을 가진 침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)에 대한 연구가 폭 넓게 진행되어 왔으며 다양한 형태의 IDS 들이 컴퓨터 및 네트워크 시스템에 적용되고 있다. 그러나 일반적인 IDS 는 단일 시스템에 대한 침입을 탐지하고 방어하는 것에 그 목적이 있으므로, 하나의 단위 네트워크 시스템을 효과적으로 보호하기 위해서는 단일 시스템에 대한 침입정보를 신속하게 상호 공유할 필요가 있다. 따라서 개별 Host 나 Network 장비에 분산되어 동작하는 다중의 IDS 에 대해서 통합 관리를 수행하는 통합 침입 관리시스템이 요구되어진다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 각 IDS 들이 침입을 탐지하는 순간 이에 대한 정보를 수집하여 다른 IDS 들에게 침입에 대한 정보를 신속하게 전달하고, 정보의 종류와 수행 기능에 따른 요구사항을 프로토콜에 적절하게 반영 할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.9-15
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• 2013

최근 침입 탐지 시스템은 공격의 수가 극적으로 증가하고 있기 때문에 컴퓨터 네트워크 시스템에서 아주 중요한 기술이다. 어려운 침입에 대한 감시데이터를 분석하기 때문에 침입 탐지 방법의 대부분은 실시간적으로 침입을 탐지하지 않는다. 네트워크 침입 탐지 시스템은 개별 사용자, 그룹, 원격 호스트와 전체 시스템의 활동을 모니터링하고 그들이 발생할 때, 내부와 외부 모두에서 의심 보안 위반을 탐지하는 데 사용한다. 그것은 시간이 지남에 따라 사용자의 행동 패턴을 학습하고 이러한 패턴에서 벗어나는 행동을 감지한다. 본 논문에서 알려진 시스템의 취약점 및 침입 시나리오에 대한 정보를 인코딩하는 데 사용할 수 있는 규칙 기반 구성 요소를 사용한다. 두 가지 방법을 통합하는 것은 침입 탐지 시스템 권한이 있는 사용자 또는 센서 침입 탐지 시스템 (IDS)에서 데이터를 수집 RFM 분석 방법론 및 모니터링을 사용하여 비정상적인 사용자 (권한이 없는 사용자)에 의해 침입뿐만 아니라 오용을 탐지하기위한 포괄적인 시스템을 만든다.

• ETRI Journal
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• 제37권3호
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• pp.502-511
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• 2015

Intrusion detection plays a key role in detecting attacks over networks, and due to the increasing usage of Internet services, several security threats arise. Though an intrusion detection system (IDS) detects attacks efficiently, it also generates a large number of false alerts, which makes it difficult for a system administrator to identify attacks. This paper proposes automatic fuzzy rule generation combined with a Wiener filter to identify attacks. Further, to optimize the results, simplified swarm optimization is used. After training a large dataset, various fuzzy rules are generated automatically for testing, and a Wiener filter is used to filter out attacks that act as noisy data, which improves the accuracy of the detection. By combining automatic fuzzy rule generation with a Wiener filter, an IDS can handle intrusion detection more efficiently. Experimental results, which are based on collected live network data, are discussed and show that the proposed method provides a competitively high detection rate and a reduced false alarm rate in comparison with other existing machine learning techniques.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제3권3호
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• pp.91-96
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• 2016

Network security is an interesting area in Information Technology. It has an important role for the manager monitor and control operating of the network. There are many techniques to help us prevent anomaly or malicious activities such as firewall configuration etc. Intrusion Detection System (IDS) is one of effective method help us reduce the cost to build. The more attacks occur, the more necessary intrusion detection needs. IDS is a software or hardware systems, even though is a combination of them. Its major role is detecting malicious activity. In recently, there are many researchers proposed techniques or algorithms to build a tool in this field. In this paper, we improve the performance of IDS. We explore and analyze the impact of activation functions applying to recurrent neural network model. We use to KDD cup dataset for our experiment. By our experimental results, we verify that our new tool of IDS is really significant in this field.

• 정보보호학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.71-84
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• 1999

기존의 침입 탐지 방법은 침입이 발생했을 때 침입을 바로 탐지하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 실시간 침입탐지에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 침입 탐지 시스템들은 대부분 호스트 레벨의 시스템이기 때문에 분산환경과 같은 네트워크 레벨에서 사용하는 경우에는 기존 침입탐지 시스템을 다른 시스템으로 이식하거나 확장하기가 어렵다. 또한 침입 탐지 시스템들간에 메시지를 주고받을 때 메시지의 비밀성 등을 제공해주어야 한다. 본 논문은 에이전트를 이용한 실시간 침입 탐지 모델을 제안한다. 이 실시간 침입 탐지 모델은 에이전트의 확장성과 에이전트간의 통신 메커니즘을 이용하여 분산 환경에 적용하여 사용할 수 있으며, 기존의 침입탐지시스템의 이식성이나 확장성, 비밀성들을 제공한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권12C호
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• pp.1707-1721
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• 2004

본 논문에서는 네트워크 차원의 종합적인 보안관리가 가능한 침입탐지시스템의 분산 통신모델을 제안하고 보안노드와 분산 시스템 레벨에서 각각 모델링하고 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 노드 레벨에서는 하드웨어기반 침입탐지를 수행하는 기가비트 보안 노드의 구조분석을 기반으로 경보 메시지의 전달 성능을 평가한다. 분산 시스템 레벨에서는 보안정책을 기반으로 네트워크 수준에서 분산 침입방지시스템의 컴포넌트 사이에 전달되는 탐지 및 경보 정보의 전달 성능을 모의실험을 통하여 성능평가를 수행한다. 제안된 모델에서 통신 메커니즘의 결정요인들을 적용하여 성능 평가를 수행하고 시스템의 정량적인 이해를 하기 위하여 결과를 제시한다.