• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.240-259
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• 2020

Analyzing network traffic is the basis of dealing with network security issues. Most of the network security systems depend on the feature selection of network traffic data and the detection ability of malicious traffic in network can be improved by the correct method of feature selection. An FAFS method, which is short for Fuzzy Association Feature Selection method, is proposed in this paper for network malicious traffic detection. Association rules, which can reflect the relationship among different characteristic attributes of network traffic data, are mined by association analysis. The membership value of association rules are obtained by the calculation of fuzzy reasoning. The data features with the highest correlation intensity in network data sets are calculated by comparing the membership values in association rules. The dimension of data features are reduced and the detection ability of malicious traffic detection algorithm in network is improved by FAFS method. To verify the effect of malicious traffic feature selection by FAFS method, FAFS method is used to select data features of different dataset in this paper. Then, K-Nearest Neighbor algorithm, C4.5 Decision Tree algorithm and Naïve Bayes algorithm are used to test on the dataset above. Moreover, FAFS method is also compared with classical feature selection methods. The analysis of experimental results show that the precision and recall rate of malicious traffic detection in the network can be significantly improved by FAFS method, which provides a valuable reference for the establishment of network security system.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.69-76
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• 2007

그룹웨어시스템 악성트래픽 차단이란 인트라넷 시스템상에서 악성트래픽의 확산과 유통을 차단하는 방법이다. 그룹웨어시스템 악성트래픽 차단방식은 전통적 구조에서 차단하지 못했던 다양한 경로와 유형의 유해트래픽을 그룹웨어 내부경로상에서 차단함으로써 보안처리 및 트래픽 과부하를 경감시킨다. 제안된 그룹웨어 시스템 방역을 시행할 경우 내부 게이트웨이와 연결된 Backbone Switch의 CPU상에 는 부하율에 큰 변화가 나타났다. 내부 게이트웨이 설치전 트래픽 급증에따라 상승하던 CPU 부하는 내부게이트웨이 설치후 상당수준 감소되었다. 이젓은 형태를 알 수 없는 다량의 유해 트래픽이 내부 네트워크를 통과하고 있음을 보여주는 것이며 평상시 네트워크 환경이 얼마나 많은 악성트래픽의 위협에 직면해있는지를 보여주는 것이다. 백본 스위치의 CPU 사용율은 일간 평균 17% 수준을 유지하다가 내부 게이트웨이 상에서 유해 트래픽을 제거한 후는 4% 로서 10% 정도 축소됨으로써 본 연구에서 제안한 내부게이트웨이 방역의 효율성을 입증해준다.

• KNOM Review
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• 제22권1호
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• pp.20-29
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• 2019

최근 유해 네트워크 트래픽을 탐지하기 위해 머신러닝 기법을 활용하는 다양한 방법론들이 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 컨볼루션 신경망 (Convolutioanl Neural Network)을 기반으로 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 기법을 소개하고 그 성능을 평가한다. 이미지 처리에 강한 컨볼루션 신경망의 활용을 위해, 네트워크 트래픽의 주요 정보를 규격화된 이미지로 변환하는 방법을 제안하고, 변환된 이미지를 입력으로 컨볼루션 신경망을 학습시켜 유해 네트워크 트래픽의 분류를 수행하도록 한다. 실제 네트워크 트래픽 관련 데이터셋을 활용하여 이미지 변환 및 컨볼루션 신경망 기반 네트워크 트래픽 분류 기법의 성능을 검증하였다. 특히, 다양한 컨볼루션 신경망 기반 네트워크 모델 구성에 따른 트래픽 분류 기법의 성능을 평가하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.69-78
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• 2023

With the global rise of digital data, the uncontrolled quantity of data is susceptible to cyber warfare or cyber attacks. Therefore, it is necessary to improve cyber security systems. This research studies the behavior of malicious acts and uses Higuchi Fractal Dimension (HFD), which is a non-linear mathematical method to examine the intricacy of the behavior of these malicious acts and anomalies within the cyber physical system. The HFD algorithm was tested successfully using synthetic time series network data and validated on real-time network data, producing accurate results. It was found that the highest fractal dimension value was computed from the DoS attack time series data. Furthermore, the difference in the HFD values between the DoS attack data and the normal traffic data was the highest. The malicious network data and the non-malicious network data were successfully classified using the Receiver Operating Characteristics (ROC) method in conjunction with a scaling stationary index that helps to boost the ROC technique in classifying normal and malicious traffic. Hence, the suggested methodology may be utilized to rapidly detect the existence of abnormalities in traffic with the aim of further using other methods of cyber-attack detection.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.579-589
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• 2017

클라우드 환경은 하이퍼바이저 기반으로 다수의 가상머신들이 상호 연결된 형태로 악성코드의 전파가 용이하기 때문에 다른 환경에 비해 악성코드에 감염될 경우 그 피해규모가 상대적으로 크다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 안전한 클라우드 환경을 위한 악성트래픽 동적 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라우드 환경에서 발생하는 악성트래픽을 판별하여 악성행위를 격리된 가상네트워크 환경에서 지속적으로 모니터링 및 분석한다. 또한, 분석된 결과를 추후 발생하는 악성트래픽의 판별과 분석에 반영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 클라우드 환경에서 발생하는 신 변종 악성트래픽 탐지 및 대응을 목적으로 클라우드 환경에서의 악성트래픽 분석환경을 구축함으로써 안전하고 효율적인 악성트래픽 동적 분석을 제공한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.87-97
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• 2009

Internet network routing system is used to prevent spread and distribution of malicious data traffic. This study is based on analysis of diagnostic weakness structure in the network security domain. We propose an improved integrated multi-level protection domain for in the internal route of groupware. This paper's protection domain is designed to handle the malicious data traffic in the groupware and finally leads to lighten the load of data traffic and improve network security in the groupware. Infrastructure of protection domain is transformed into five-stage blocking domain from two or three-stage blocking. Filtering and protections are executed for the entire server at the gateway level and internet traffic route ensures differentiated protection by dividing into five-stage. Five-stage multi-level network security domain's malicious data traffic protection performance is better than former one. In this paper, we use a trust evaluation metric for measuring the security domain's performance and suggested algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.211-219
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• 2006

무선 네트워크의 확대로 무선 트래픽에 대한 침입 탐지/차단 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 캠퍼스 망에서 무선망을 통하여 유선망을 공격하는 트래픽들을 탐지하고 분석된 결과를 통합적으로 관리하여 공격 트래픽을 효과적으로 차단하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 무선 트래픽의 침입 탐지를 위해 기존의 W-Sensor 기능을 소프트웨어 형태로 개발하고 탐지된 공격 트래픽을 차단하는 통합 보안 관리 시스템 W-TMS를 개발하여 연동하게 하였다. 개발된 W-Sensor SW를 통해 무선 트래픽의 공격에 대해 효율적인 탐지 기능을 수행하고 변화되는 공격 유형에 대해 신속하게 대응할 수 있다. 또한 노트북 등에 SW를 설치함으로써 기존 AP 기반 시스템에 비해 이동성을 증가시킬 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.37-44
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• 2011

최근 발생하는 인터넷 상의 악성 행위는 많은 부분 악성 봇넷과 관련이 있다. DDoS 공격이나 스팸 발송, 악성코드 전파, 개인 정보 유출, 피싱 등 대부분의 악성 행위들이 봇넷에 의해 행해지고 있다. 이러한 봇넷을 탐지하고자 네트워크 단에서 악성 봇넷 탐지 시스템이 활발히 연구되고 있지만 특정한 프로토콜이나 행위, 공격을 수행하는 봇넷에만 적용 가능하다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 악성 봇넷을 탐지하기 위한 척도 선정에 관한 연구를 진행하였다. 연구를 위해 악성 봇넷의 트래픽을 수집 및 분석하여 분석된 네트워크 트래픽의 특징에 기반 한 척도를 선정하였다. 본 연구를 통해 악성 봇넷을 탐지하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 융합보안논문지
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• 제6권4호
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• pp.49-57
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• 2006

과거에는 IP기반으로 허가되지 않은 네트워크 접근을 차단하는 침입차단시스템, 그리고 악성 코드 패턴을 통해 알려진 공격을 탐지하는 침입탐지시스템이 정보보호시스템의 주류를 이루었다. 그러나 최근들어 웜과 같은 악성코드의 확산속도와 피해가 급속히 증가하면서, 알려지지 않은 이상 트래픽에 대한 탐지관련 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 개별시스템이 아닌 네트워크 관점에서의 트래픽 통계정보를 이용하는 탐지 방법들이 주류를 이루고 있는데, 실제 검증을 위한 네트워크 트래픽 Raw 데이터나 실험에 적합한 통계정보를 확보하는데는 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 논문에서는 연구에서 도출된 공격탐지 기법을 검증하기 위한 네트워크 트래픽 Raw 데이터와 시계열 같은 통계정보 추출 기법을 제시한다. 또한 혼합된 트래픽의 유효성을 확인하여, 탐지실험에 적합함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.305-306
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• 2016

최근에 게임 플레이어들을 노리는 악성코드가 발견돼 사용자들의 주의가 필요하다. 게임 플레이어를 노리는 악성코드는 이전부터 존재해왔지만 이번에 발견된 악성코드는 게임 콘텐츠로 위장한 사례로, 직.간접적으로 게임을 즐기는 불특정 다수를 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 게임 콘텐츠를 위장하여 악성코드를 이용한 사이버 공격에 대한 사전 차단을 위하여 악성코드 탐지엔진에서 수집된 트래픽 정보로부터 악성링크를 판단할 수 있는 실시간 악성링크 탐지 기능을 제안한다.