• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.15-25
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• 2008

이동 에드 혹 네트워크와 센서 네트워크의 차이 때문에 이동 에드 혹 네트워크를 위한 pre-existing autoconfiguration를 센서 네트워크에 간단히 적용할 수 없다. 그러나, 아직 지역적으로 효과적인 유일한 주소 할당이 필요한 메커니즘이 있다. 본 논문은 지역적인 센서 네트워크의 하이브리드 방식의 아이디 할당 계획안을 제안한다. 이러한 하이브리드 방식은 proactive IDs assignment와 reactive IDs assignment를 결합한 방식이다. 제안된 계획안은 reactive IDs assignment을 사용하여 효율적인 통신을 고려하고, zone-based self-organized clustering with Byzantine Agreement를 사용하여 공격에 대한 안전을 고려한다. 따라서 본 논문은 네트워크 트래픽을 최소화하고 센서 네트워크의 이탈한 노드로부터 네트워크를 회복하는 문제를 해결한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.83-92
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• 2001

For the prevention of the network intrusion from damaging the system, both IDS (Intrusion Detection System) and Firewall are frequently applied. The collaboration of IDS and Firewall efficiently protects the network because of making up for the weak points in the each demerit. A model has been constructed based on the DEVS (Discrete Event system Specification) formalism for the simulation of the system that consists of IDS and Firewall. With this model we can simulation whether the intrusion detection, which is a core function of IDS, is effectively done under various different conditions. As intrusions become more sophisticated, it is beyond the scope of any one IDS to deal with them. Thus we placed multiple IDS agents in the network where the information helpful for detecting the intrusions is shared among these agents to cope effectively with attackers. If an agent detects intrusions, it transfers attacker's information to a Firewall. Using this mechanism attacker's packets detected by IDS can be prevented from damaging the network.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권4호
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• pp.165-172
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• 2019

Machine-learning techniques have been actively employed to information security in recent years. Traditional rule-based security solutions are vulnerable to advanced attacks due to unpredictable behaviors and unknown vulnerabilities. By employing ML techniques, we are able to develop intrusion detection systems (IDS) based on anomaly detection instead of misuse detection. Moreover, threshold issues in anomaly detection can also be resolved through machine-learning. There are very few datasets for network intrusion detection compared to datasets for malicious code. KDD CUP 99 (KDD) is the most widely used dataset for the evaluation of IDS. Numerous studies on ML-based IDS have been using KDD or the upgraded versions of KDD. In this work, we develop an IDS model using CSE-CIC-IDS 2018, a dataset containing the most up-to-date common network attacks. We employ deep-learning techniques and develop a convolutional neural network (CNN) model for CSE-CIC-IDS 2018. We then evaluate its performance comparing with a recurrent neural network (RNN) model. Our experimental results show that the performance of our CNN model is higher than that of the RNN model when applied to CSE-CIC-IDS 2018 dataset. Furthermore, we suggest a way of improving the performance of our model.

• 융합보안논문지
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• 제1권1호
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• pp.37-45
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• 2001

In this paper, separated and optimized pattern database model is proposed. In order to improve efficiency of Network-based IDS, pattern database is classified by proper basis. Classification basis is decided by the specific Intrusions validity on specific target. Using this model, IDS searches only valid patterns in pattern database on each captured packets. In result, IDS can reduce system resources for searching pattern database. So, IDS can analyze more packets on the network. In this paper, proper classification basis is proposed and pattern database classified by that basis is formed. And its performance is verified by experimental results.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.307-313
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• 1999

This paper reviews and assesses the analogy between the human immune system and network intrusion detection systems. The promising results from a growing number of proposed computer immune models for intrusion detection motivate this work. The paper begins by briefly introducing existing intrusion detection systems (IDS's). A set of general requirements for network-based IDS's and the design goals to satisfy these requirements are identified by a careful examination of the literature. An overview of the human immune system is presented and its salient features that can contribute to the design of competent network-based IDS's are analysed. The analysis shows that the coordinated actions of several sophisticated mechanisms of the human immune system satisfy all the identified design goals. Consequently, the paper concludes that the design of a novel network-based IDS based on the human immune system is promising for future network-based IDS's

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.307-313
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• 1999

This paper reviews and assesses the analogy between the human immune system and network intrusion detection systems. The promising results from a growing number of proposed computer immune models for intrusion detection motivate this work. The paper begins by briefly introducing existing intrusion detection systems (IDS's). A set of general requirements for network-based IDS's and the design goals to satisfy these requirements are identified by a careful examination of the literature. An overview of the human immune system is presented and its salient features that can contribute to the design of competent network-based IDS's are analysed. The analysis shows that the coordinated actions of several sophisticated mechanisms of the human immune system satisfy all the identified design goals. Consequently, the paper concludes that the design of a network-based IDS based on the human immune system is promising for future network-based IDS's

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.67-74
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• 2022

One type of network security breach is the availability breach, which deprives legitimate users of their right to access services. The Denial of Service (DoS) attack is one way to have this breach, whereas using the Intrusion Detection System (IDS) is the trending way to detect a DoS attack. However, building IDS has two challenges: reducing the false alert and picking up the right dataset to train the IDS model. The survey concluded, in the end, that using a real dataset such as MAWILab or some tools like ID2T that give the researcher the ability to create a custom dataset may enhance the IDS model to handle the network threats, including DoS attacks. In addition to minimizing the rate of the false alert.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.524-530
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• 2023

본 논문에서는 경량화된 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 CAN(Controller Area Network) 버스 상의 공격을 탐지하는 효율적인 알고리즘을 제안하고, 이를 기반으로 하는 IDS(Intrusion Detection System)를 FPGA로 설계, 구현 및 검증하였다. 제안한 IDS는 기존의 CNN 기반 IDS에 비해 CAN 버스 상의 공격을 프레임 단위로 탐지할 수 있어서 정확하고 신속한 대응이 가능하다. 또한 제안한 IDS는 기존의 CNN 기반 IDS에 비해 컨볼루션 레이어를 하나만 사용하기 때문에 하드웨어를 크게 줄일 수 있다. 시뮬레이션 및 구현 결과는 제안된 IDS가 CAN 버스 상의 다양한 공격을 효과적으로 탐지한다는 것을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-10
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• 2018

인터넷 웜, 컴퓨터 바이러스 등 네트워크에 위협적인 악성트래픽이 증가하고 있다. 특히 최근에는 지능형 지속 위협 공격 (APT: Advanced Persistent Threat), 랜섬웨어 등 수법이 점차 고도화되고 그 복잡성(Complexity)이 증대되고 있다. 지난 몇 년간 침입탐지시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 네트워크 보안 솔루션으로서 중추적 역할을 수행해왔다. 침입탐지시스템의 효과적 활용을 위해서는 탐지규칙(Rule)을 적절히 작성하여야 한다. 탐지규칙은 탐지하고자 하는 악성트래픽의 핵심 시그니처를 포함하며, 시그니처를 포함한 악성트래픽이 침입탐지시스템을 통과할 경우 해당 악성트래픽을 탐지하도록 한다. 그러나 악성트래픽의 핵심 시그니처를 찾는 일은 쉽지 않다. 먼저 악성트래픽에 대한 분석이 선행되어야 하며, 분석결과를 바탕으로 해당 악성트래픽에서만 발견되는 비트패턴을 시그니처로 사용해야 한다. 만약 정상 트래픽에서 흔히 발견되는 비트패턴을 시그니처로 사용하면 수많은 오탐(誤探)을 발생시키게 될 것이다. 본고에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 핵심 시그니처를 추출하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 활용하여, 어떠한 네트워크 트래픽에 포함된 시그니처가 해당 트래픽을 얼마나 대표하는지를 정량화한다. 대표성이 높은 시그니처는 해당 네트워크 트래픽을 탐지할 수 있는 침입탐지시스템의 탐지규칙으로 활용될 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.87-95
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• 2006

사이버 공격에 대한 새로운 보안시스템의 성능을 검증하기 위해서는 실 네트워크상에서의 검증이 필요하다. 하지만 현실적으로 대규모 분산 네트워크 환경에서의 검증은 어렵다. 이에 성능 검증을 위해 대규모 가상 네트워크 시뮬레이션 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 대규모 네트워크를 표현할 수 있고, 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템인 SSFNet을 사용하였다. 하지만 대규모 분산 네트워크상에서 보안시스템의 시뮬레이션을 SSFNet에서 수행할 수가 없다. 확장된 SSFNet내에는 IDS(Intrusion Detection System)의 보안모듈이 구성요소로 추가되었다. 추가적으로 IDS는 Snort의 기능을 모델링하여 구현하였다. 네트워크 시뮬레이션의 패킷을 쉽게 조작할 수 있도록 자바언어를 사용하여 패킷조작기를 개발하였다. 최종적으로 개발된 IDS와 패킷 조작기를 기능 검증을 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 확장된 SSFNet은 향후 대규모 네트워크의 보안 시스템 시뮬레이터로 사용할 수 있다.