최근 들어 단순히 시스템에 남아있는 단서들을 분석하는 디스크 포렌식에서 공격자의 추적을 위해 시스템이 포함하는 네트워크의 침입 관련 정보를 분석하여 네트워크 포렌식의 연구가 활발해지고 있다. Firewall이나 IDS, 웹서버 로그의 상호 관계와 분석은 네트워크 포렌식 절차에서 중요한 역할을 한다. 이 연구는 네트워크 포랜식에서 개인정보 노출 감시를 위한 통합 GUI를 제시한다. 본 논문에서는 네트워크 포렌식을 위한 다양한 로그 정보들의 필요성을 제시하고 개인정보 누출을 모니터하는 보안 관리자를 위한 GUI를 설계한다.
최근 국가 기반 시스템, 국방 및 안보 시스템 등에 대한 사이버 공격의 피해 규모가 점차 커지고 있으며, 군에서도 사이버전에 대한 중요성을 인식하고 전 평시 구분 없이 대비하고 있다. 이에 네트워크 보안에서 탐지와 대응에 핵심적인 역할을 하는 침입 탐지 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 침입 탐지 시스템은 탐지 방법에 따라 오용 탐지, 이상 탐지 방식으로 나뉘는데, 근래에는 두 가지 방식을 혼합 적용한 하이브리드 침입 탐지 방식에 대한 연구가 진행 중이다. 그렇지만 기존 연구들은 높은 계산량이 요구된다는 점에서 근 실시간 네트워크 환경에 부적합하다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 하이브리드 침입 탐지 시스템의 성능 문제를 보완할 수 있는 효과적인 속성 선택 기법을 적용한 의사 결정 트리와 가중 K-평균 알고리즘 기반의 고성능 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 상호 정보량과 유전자 알고리즘 기반의 속성 선택 기법을 적용하여 침입을 더 빠르고 효율적으로 탐지할 수 있으며, 오용 탐지 모델과 이상 탐지 모델을 위계적으로 결합하여 구조적으로 고도화된 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 하이브리드 침입 탐지 시스템은 98.68%로 높은 탐지율을 보장함과 동시에, 속성 선택 기법을 적용하여 고성능 침입 탐지를 수행할 수 있음을 검증하였다.
보호프로파일은(Protection Profile)은 특정형태의 제품군이 지녀야 할 보안 목적을 사용자 그룹에서 요구한 명세서이며 보호프로파일의 가정사항은 TOE(Target Of Evaluation)의 물리적, 인적, 네트워크적 관점을 포함하는 사용 환경과 TOE의 사용제한, 잠재적인 자산 가치, 추가적인 적용의 관점을 포함하는 TOE 사용 방법상의 내용을 기술한 것이다. 본 논문에서는 NSA(National Security Agency) 침입탐지 시스템 보호프로파일과 국가기관용 침입탐지 시스템 보호프로파일의 가정사항 항목을 비교 분석하였다.
e-비즈니스의 급격한 발전으로 인하여 네트워크 상의 보안이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 대표적인 보안 시스템인 침입 탐지 시스템(IDS)은 네트워크 상의 침입 시도를 탐지하는 역할을 수행한다. 현재의 침입은 광범위해지고, 복잡하게 되어 한 침입 탐지 시스템이 독립적으로 네트워크의 침입을 판단하기 어렵게 되었다. 그래서 본 논문에서는 여러 침입 탐지 시스템을 네트워크상에 배치하려고, 이들이 서로 정보를 공유하면서 공격자에 효과적으로 대처하며 침입을 탐지하도록 하였다. 각 에이전트들이 침입을 탐지하기 위한 연동 방법은 블랙 보드 구조(Blackboard Architecture)와 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)을 사용하였다 본 논문에서는 보안 에이전트들이 블랙 보드 구조를 사용한 경우와 계약망 프로토콜을 사용한 경우의 성능을 비교해 효과적인 방법을 제안할 것이다.
Sicato, Jose Costa Sapalo;Singh, Sushil Kumar;Rathore, Shailendra;Park, Jong Hyuk
Journal of Information Processing Systems
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제16권4호
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pp.975-990
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2020
Nowadays, the Internet of Things (IoT) network, is increasingly becoming a ubiquitous connectivity between different advanced applications such as smart cities, smart homes, smart grids, and many others. The emerging network of smart devices and objects enables people to make smart decisions through machine to machine (M2M) communication. Most real-world security and IoT-related challenges are vulnerable to various attacks that pose numerous security and privacy challenges. Therefore, IoT offers efficient and effective solutions. intrusion detection system (IDS) is a solution to address security and privacy challenges with detecting different IoT attacks. To develop an attack detection and a stable network, this paper's main objective is to provide a comprehensive overview of existing intrusion detections system for IoT environment, cyber-security threats challenges, and transparent problems and concerns are analyzed and discussed. In this paper, we propose software-defined IDS based distributed cloud architecture, that provides a secure IoT environment. Experimental evaluation of proposed architecture shows that it has better detection and accuracy than traditional methods.
인터넷 사용 증가로 인한 통신망에 대한 위협은 갈수록 증대되고 있다. 이에 대한 방안으로 많은 보안장비들이 개발되어 설치되고 있으며, 침입차단시스템에 이어 근래에는 침입탐지시스템에 대한 연구와 개발이 활성화되고 있다. 그러나, 네트워크의 규모가 커지고, 관리 대상 시스템의 수가 방대해짐에 따라 현재의 단일 네트워크 단위의 관리로는 해결이 어렵다. 본 논문에서는 IETF에서 진행되고 있는 PBNM(Policy-Based Network Management) 기술을 도입하여 대규모의 네트워크의 보안을 관리하기 위한 통합 침입탐지시스템(Integrated Intrusion Detection System:IIDS)을 설계한다. 통합 침입탐지시스템은 다수의 침입탐지 에이전트로 구성되어 있으며, 시스템의 요구사항과 기능별 요소들에 대하여 기술하고 있다.
최근 인터넷을 통한 정보 전달이 생활화되고 있다. 또한 인터넷에서의 자료교환에 대한 증가로 인해 다른 사용자와 접속하기 위한 방식은 빠르게 변화하고 있다. 그러나 기존의 침입 차단 시스템과 침입 탐지 시스템과 같은 시스템 외부방어 개념의 보안 대책은 전산망 내의 중요한 정보 및 자원을 보호함에 있어서 그 한계를 갖는다. 본 논문에서는 분산 서비스 거부 공격에 대하여 효율적으로 역추적 하기 위해서 액티브 네트워크 기반의 역추적 시스템을 분석 및 설계한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.131-140
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2023
Network security situational awareness systems helps in better managing the security concerns of a network, by monitoring for any anomalies in the network connections and recommending remedial actions upon detecting an attack. An Intrusion Detection System helps in identifying the security concerns of a network, by monitoring for any anomalies in the network connections. We have proposed a CRF based IDS system using genetic search feature selection algorithm for network security situational awareness to detect any anomalies in the network. The conditional random fields being discriminative models are capable of directly modeling the conditional probabilities rather than joint probabilities there by achieving better classification accuracy. The genetic search feature selection algorithm is capable of identifying the optimal subset among the features based on the best population of features associated with the target class. The proposed system, when trained and tested on the bench mark NSL-KDD dataset exhibited higher accuracy in identifying an attack and also classifying the attack category.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2214-2229
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2024
Wireless sensor network (WSN) consists of large number of sensor nodes that are deployed in geographical locations to collect sensed information, process data and communicate it to the control station for further processing. Due the unfriendly environment where the sensors are deployed, there exist many possibilities of malicious nodes which performs malicious activities in the network. Therefore, the security threats affect performance and life time of sensor networks, whereas various security aspects are there to address security issues in WSN namely Cryptography, Trust Management, Intrusion Detection System (IDS) and Intrusion Prevention Systems (IPS). However, IDS detect the malicious activities and produce an alarm. These malicious activities exploit vulnerabilities in the network layer and affect all layers in the network. Existing feature selection methods such as filter-based methods are not considering the redundancy of the selected features and wrapper method has high risk of overfitting the classification of intrusion. Due to overfitting, the classification algorithm fails to detect the intrusion in better manner. The main objective of this paper is to provide the efficient feature selection algorithm which was suitable for any type classification algorithm to detect the intrusion in an effective manner. This paper, the security of the network is addressed by proposing Feature Selection Algorithm using Chi Squared with Ensemble Method (FSChE). The proposed scheme employs the combination of decision tree along with the random forest classification algorithm to form ensemble classifier. The experimental results justify the feasibility of the proposed scheme in terms of attack detection, packet delivery ratio and time analysis by employing NSL KDD cup data Set. The obtained results shows that the proposed ensemble method increases the overall performance by 10% to 25% with respect to mentioned parameters.
정보통신 및 네트워크의 급격한 발전으로 인하여 정보보호분야의 중요성은 매우 증가하였다. 또한 사용자에 의한 서비스 수요가 증가하면서 개인정보보호에 대한 관심이 많아졌다. 해커와 크래커로부터 안전한 시스템의 유지를 위해서는 미상신호에 대한 특징을 파악하는 것이 매우 중요하다. 미상신호에 대한 검출대상은 바이러스, 내부침입 및 외부침입등이 있다. 기존 미상신호 검출방법은 바이러스와 내/외부 침입에 대하여 별개로 존재하기 때문에 시스템의 효율이 매우 낮으며 유지비용도 매우 높다. 그러므로 본 논문에서는 바이러스, 내/외부 침입에 대하여 하나의 시스템 내부에서 미상신호 검출이 가능하도록 하는 통합 IDS 시스템을 제안하였다. 제안된 통합 IDS는 독립적으로 존재하는 미상신호들을 하나의 시스템에 통합하여 관리함으로써 시스템 효율 및 비용을 현실화시키고자 하였다. 제안된 시스템의 설계는 Synopsys Ver. 1999.10과 VHDL을 이용하였다. 제안된 통합 IDS는 업데이트 데이터 정보에 대하여 순차적으로 비교동작을 수행하기 때문에 시스템 자원의 활용을 극대화할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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