본 논문에서는 네트워크 침입 탐지 시스템의 성능과 탐지 정확성을 높일 수 있는 침입 탐지 시스템의 구조를 제시한다. 네트워크를 통한 침입은 보통 여러 단계의 침입 동작으로 이루어 진다. 각 침입 동작은 특정 침입 신호로 탐지할 수 있다. 그러나 침입이 아닌 보통의 동작도 침입 행위와 같은 신호를 나타낼 수 있다. 따라서 특정 침입 신호로 침입을 판단하는 것은 잘못된 판단을 내릴 수 있게 된다. 제시하는 시스템은 침입을 구성하는 각 단계의 신호들 간의 신호 상관성을 이용한다. 따라서 제시하는 시스템의 침입에 대한 판단은 높은 신뢰성을 가질 수 있다. 또한 알려진 침입에 대한 변형도 잘 탐지할 수 있다.
As the importance and the need for network security are increased, many organizations use the various security systems. They enable to construct the consistent integrated security environment by sharing the network vulnerable information among IDS (Intrusion Detection System), firewall and vulnerable scanner. The multiple IDSes coordinate by sharing attacker's information for the effective detection of the intrusion is the effective method for improving the intrusion detection performance. The system which uses BBA (Blackboard Architecture) for the information sharing can be easily expanded by adding new agents and increasing the number of BB (Blackboard) levels. Moreover the subdivided levels of blackboard enhance the sensitivity of the intrusion detection. For the simulation, security models are constructed based on the DEVS (Discrete Event system Specification) formalism. The intrusion detection agent uses the ES (Expert System). The intrusion detection system detects the intrusions using the blackboard and the firewall responses to these detection information.
Signature-based intrusion systems use intrusion detection rules for detecting intrusion. However, writing intrusion detection rules is difficult and requires considerable knowledge of various fields. Attackers may modify previous attempts to escape intrusion detection rules. In this paper, we deal with the problem of detecting modified attacks based on previous intrusion detection rules. We show a simple method of reporting approximate occurrences of at least one of the network intrusion detection rules, based on q-grams and the longest increasing subsequences. Experimental results showed that our approach could detect modified attacks, modeled with edit operations.
침입은 컴퓨터 자원의 무결성, 기밀성, 유효성을 저해하고 컴퓨터 시스템의 보안정책을 파괴하는 일련의 행위의 집합이다. 이러한 침입을 탐지하는 침입탐지시스템은 데이터 수집, 데이터의 가공 및 축약, 침입 분석 및 탐지 그리고 보고 및 대응의 4 단계로 구성되어진다. 침입탐지시스템의 방대한 데이터가 수집된 후, 침입을 효율적으로 탐지하기 위해서는 특징 선택이 중요하다. 이 논문에서 유전자 알고리즘과 결정트리를 활용한 특징 선택 방법을 제안한다. 또한 KDD 데이터에서 실험을 통해 방법의 유효성을 검증한다.
MANET composed mobile nodes without central concentration control like base station communicate through multi-hop route among nodes. Accordingly, it is hard to maintain stability of network because topology of network change at any time owing to movement of mobile nodes. MANET has security problems because of node mobility and needs intrusion detection system that can detect attack of malicious nodes. Therefore, system is protected from malicious attack of intruder in this environment and it has to correspond to attack immediately. In this paper, we propose intrusion detection system based on rules in order to more accurate intrusion detection. Cluster head perform role of monitor node to raise monitor efficiency of packet. In order to evaluate performance of proposed method, we used jamming attack, selective forwarding attack, repetition attack.
컴퓨터와 네트워크의 비약적인 발전은 다양한 정보 교환을 쉽게 하였다. 하지만, 그와 동시에 다양한 위험 요소를 발생시켜 악의적 목적을 가진 사용자와 그룹은 취약한 시스템을 대상으로 공격을 하고 있다. 침입탐지시스템은 네트워크 패킷 분석을 통해 악의적인 행위를 탐지한다. 하지만, 많은 양의 패킷을 짧은 시간 내에 처리해야 하는 부담이 있다. 따라서, 이 문제를 해결하기 위하여 우리는 User Level에서 동작하는 네트워크 침입탐지시스템의 탐지 성능 향상을 위해 Kernel Level에서 동작하는 시스템을 제안한다. 실제로, kernel level에서 동작하는 네트워크 침입탐지시스템을 구현함으로써 패킷 분석 및 탐지 성능을 향상함을 확인하였다.
Rapid expansion of network and increment of computer system access cause computer security to be an important issue. Hence, the researches in intrusion detection system(IDS)are active to reduce the risk from hackers. Considering IDS, we propose a new IDS model(DABIDS : Distributed Agent Based Intelligent intrusion Detection System) based on distributed intrusion detecting agents. The DABIDS dynamically collects intrusion behavior knowledge from each agents when some doubtable behaviors of users are detected and make new agents codes using intrusion scenario data base, and broadcast the detector codes to the distributed intrusion detecting agent of all node. This DABIDS can efficiently solve the problem to reduce the overhead for training detecting agent for intrusion behavior patterns.
인공지능, 기계학습 및 데이터마이닝 기법들을 침입탐지 시스템에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 연구가 공격패턴의 분류를 위한 분류기(classifier)의 학습 알고리즘 성능 개선에 목적을 두고 있다. 그리고 이러한 학습 알고리즘은 대부분 일괄처리(batch) 방식으로 동작하여 실시간 침입탐지 시스템의 적용에는 적합하지 못하다. 본 논문에서는 실시간 침입탐지 시스템을 위한 점증적 특징 추출 기법과 분류가 가능한 실시간 침입탐지 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 KDD CUP 99 자료에 적용한 결과 실시간 기법임에도 불구하고 일괄처리 방식과 비슷한 결과를 나타내었다.
IT 산업이 발달하면서 개인 정보 및 회사 기밀 등과 같은 정보의 보안 문제 중요성이 대두되고 있다. 하지만 최근 들어 침입의 기술이 고도로 발달되면서 단순한 침입탐지 시스템으로는 다양한 보안사양을 만족하기 힘들다. 침입탐지 시스템은 침입을 즉각적으로 탐지하며 보고, 대처하는 기술들을 포함하는 시스템이다. 본 논문에서는 NSA(National Security Agency)의 IDS PP(Intrusion Detection System Protection Profile)와 국가기관용 IDS PP의 개념을 비교하고 TOE의 위협부분을 비교, 분석하였다.
본 논문에서 우리는 방대한 패킷 데이터로부터 침입탐지를 위한 규칙들을 자동으로 생성하는 방법으로 기존 연관규칙을 연역적 알고리즘을 분석하고, 그 결과를 기반으로 침입탐지 시스템에 적용되기 위한 침입 패턴 규칙들을 빠르게 생성할 수 있도록 연연적 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한고 있는 연역적 알고리즘은 대량의 데이터를 항목별로 분류하고 제거하는 클러스터링 개념에 적합하도록 설계하였다. 이 알고리즘은 적용될 침입탐지 시스템 패턴 생성 및 분석 모듈 방식에 직접적으로 연계되어 있으며, 이것은 침입탐지 시스템에 관한 패턴관리를 위한 규칙 데이터베이스를 구축함으로서 응용범위의 확장은 물론 기존 침입탐지 시스템의 탐지속도를 높일 수 있다. 제안된 연역적 알고리즘의 패텅 생성 기법은 침입탐지 시스템에서 생성되는 데이터의 지원율에 따라 적절히 변경될 수 있는 알고리즘을 사용하였으며, 이 기법에 의한 규칙 생성율의 향상에 따른 규칙생성 속도개선 가능성에 대해 알고리즘 시뮬레이션을 통하여 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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