• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.682-684
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• 2003

With the explosive rapid expansion of computer using during the past few years, security has become a crucial issue for modem computer systems. Today, there are many intrusion detection systems (IDS) on the Internet. A variety of intrusion detection techniques and tools exist in the computer security community such as enterprise security management system (ESM) and system integrity checking tools. However, there is a potential problem involved with intrusion detection systems that are installed locally on the machines to be monitored. If the system being monitored is compromised, it is quite likely that the intruder will after the system logs and the intrusion logs while the intrusion remains undetected. In this project KIT-I, we adopt remote logging server (RLS) mechanism, which is used to backup the log files to the server. Taking into account security, we make use of the function of SSL of Java and certificate authority (CA) based key management. Furthermore, Support Vector Machine (SVM) is applied in our project to detect the intrusion activities.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.953-956
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• 2002

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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.619-626
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• 2016

침입 탐지 모델은 침입 행위가 발생할 때 침입을 탐지하기 위해 사용하는 모델로서 침입 패턴을 잘 표현하기 위해서는 먼저 침입 패턴의 유형에 대해 분석하고 각 유형별로 침입 패턴에 대한 표현 방법을 제공할 수 있어야 한다. 특히 하나의 호스트 레벨의 침입뿐만 아니라 다중 호스트를 이용한 네트워크 레벨의 침입을 탐지하기 위해서는 이러한 다중 침입의 유형을 정의하고 다중 침입에 대한 표현 방법을 제공해야 한다. 본 논문에서는 침입 탐지 시스템의 안전성에 대한 검증 방법을 제공하는 다중 침입 탐지 모델을 제안하고 제안한 모델의 안전성을 검증하며 다른 모델들과 비교 평가한다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.141-149
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• 2013

본 논문은 멀티 코어 프로세서 기반의 영상 감시 시스템을 위한 침입 탐지 처리의 가속화를 제안한다. 침입 탐지 처리의 가속화를 위해 병렬화를 진행하였고, 이를 위해 기존 침입 탐지 알고리즘을 분석하고 데이터 의존성을 고려하여 프레임 단위의 병렬화된 처리 구조를 설계하였다. 병렬화된 침입 탐지 처리의 유효성을 검증하기 위하여 다중 쓰레드 기반의 프로그램으로 구현하여 침입 탐지의 가속화 정도를 측정하였다. 구현한 침입 탐지 처리 프로그램의 탐지 속도는 논리적 쓰레드를 8개까지 구현할 수 있는 환경에서 기존 단일 쓰레드 처리 대비 최대 353.76%가 향상되었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.473-482
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• 2007

네트워크 기반의 침입탐지시스템에서는 수집된 패킷데이타의 분석을 통해 침입인지 정상행위 인지를 판단하여 경보를 발생 시키며 이런 경보데이타의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 보안관리자는 이러한 대량의 경보데이타들을 분석하고 통합 관리하여 네트워크 보안레벨을 진단하거나 시간에 따른 적절한 대응을 하는데 유용하게 사용하여야 한다. 그러나 오경보의 비율이 너무 높아 경보 데이터들간의 상관관계 분석이나 고수준의 의미 분석에 어려움이 많으므로 분석결과에 대한 신뢰성이나 분석의 효율성이 낮아지는 문제점을 가진다. 이 논문에서는 데이타 마이닝의 분류 기법을 적용하여 오경보율을 최소화하는 방법을 제안한다. 결정트리기반의 분류 기법을 오경보 분류 모델로 적용하여 오경보들 중 실제는 공격이 아님에도 불구하고 공격이라 판단된 오경보를 정상으로 분류할 수 있는 경보 데이타 분류 모델을 설계하고 구현한다. 구현된 경보데이타 분류 모델은 오경보율을 최소화하므로 경보데이타의 분석 및 통합을 통해 경보메시지의 축약 및 침입탐지시스템의 탐지율을 높이는데 활용될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.5159-5178
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• 2018

Network Intrusion detection is a rapidly growing field of information security due to its importance for modern IT infrastructure. Many supervised and unsupervised learning techniques have been devised by researchers from discipline of machine learning and data mining to achieve reliable detection of anomalies. In this paper, a deep convolutional neural network (DCNN) based intrusion detection system (IDS) is proposed, implemented and analyzed. Deep CNN core of proposed IDS is fine-tuned using Randomized search over configuration space. Proposed system is trained and tested on NSLKDD training and testing datasets using GPU. Performance comparisons of proposed DCNN model are provided with other classifiers using well-known metrics including Receiver operating characteristics (RoC) curve, Area under RoC curve (AuC), accuracy, precision-recall curve and mean average precision (mAP). The experimental results of proposed DCNN based IDS shows promising results for real world application in anomaly detection systems.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.339-344
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• 2013

공항 경비보안은 공항의 시설 및 자산을 도난, 범죄 등으로부터 예방하기 위하여 살피고 지키는 활동이다. 이러한 활동을 효율적으로 할 수 있도록 지원하는 시스템을 보안시스템이라 할 수 있다. 보안시스템은 보안센터시스템, CCTV시스템, 출입통제 시스템, 침입감지시스템, 경비통신시스템, 경고방송시스템, 보안네트워크시스템, 외곽침입감지시스템, 검색시스템 및 정보보안시스템이 있으며 이에 대하여 살펴보고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.279-282
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• 2006

네트워크를 기반으로 한 컴퓨터 시스템이 현대 사회에 있어서 더욱 더 불가결한 역할을 하는 것에 따라, 네트워크 기반 컴퓨터 시스템은 침입자의 침입 목표가 되고 있다. 이를 보호하기 위한 침입탐지시스템(Intrusion Detection System : IDS)은 점차 중요한 기술이 되었다. 침입탐지시스템에서 패턴들을 분석한 후 정상/비정상을 판단 및 예측하기 위해서는 초기단계인 특징추출이나 선택이 매우 중요한 부분이 되고 있다. 본 논문에서는 IDS에서 중요한 부분인 feature selection을 Data Mining 기법인 Genetic Algorithm(GA)과 Decision Tree(DT)를 적용해서 구현했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.81-87
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• 2004

네트워크를 기반으로 하는 시스템들의 발전으로 인하여 매우 다양한 침입이 확산되고 있다. 이러한 침입을 탐지 및 대응하기 위하여 방화벽 또는 IDS와 같은 보안 솔루션들이 생겨나고 있으며 이들을 탑재한 보안시스템의 관리가 더욱 힘들어지고 있다. 더욱이 보안을 요구하는 시스템들의 환경이 다양하여 그에 적합한 보안정책을 수립하여 관리하기가 어려워지고 있다. 따라서 다양한 보안시스템의 통합관리와 각 시스템들의 침입탐지 및 대응에 대한 모델이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 광범위한 네트워크 자원을 관리하는 PBNM구조를 개선하고 보안시스템의 침입탐지 및 대응에 적합한 새로운 모델을 제시하였다. 또한 제시된 모델을 통합보안관리시스템에 적용시킴으로써 효과적인 침입탐지 및 대응을 위한 보안 정책 모델을 기반으로 통합보안관리시스템을 설계하였다.