• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-12
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• 2010

Recently, large amount of information in IDS(Intrusion Detection System) can be un manageable and also be mixed with false prediction error. In this paper, we propose a data mining methodology for IDS, which contains uncertainty based on training process and post-processing analysis additionally. Our system is trained to classify the existing attack for misuse detection, to detect the new attack pattern for anomaly detection, and to define border patter between attack and normal pattern. In experimental results show that our approach improve the performance against existing attacks and new attacks,from 0.62 to 0.84 about 35%.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.514-519
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• 2007

컴퓨터 네트워크 모니터링에 의한 보안장비는 많은 트래픽 자료를 분석하여, 이상유무를 판단하고, 대응해야 한다. 기존의 보안장비들은 이미 알려진 패턴에 대한 규칙을 이용하는 오용탐지방법(misuse detection)과 의미를 파악하기 어려운 많은 자료들을 제시하고 있는데 머물고 있다. 보다 나은 보안을 위해서는 정상적인 동작에서 벗어나는 이상징후를 탐지하여 침입을 탐지하는 이상탐지방법(anomaly detection)의 채용이 필요하고, 보안장비에서 제시되는 많은 트래픽 자료들은 보안전문가의 전문적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 이상탐지방법과 보안전문가의 전문적인 보안지식에 의한 분석, 대응, 관리를 위한 지식처리 기법을 사용할 수 있는 지능형 IPS(intrusion Detection System) 프레임워크를 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.93-103
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• 2004

침입 탐지시스템 (Intrusion Detection System: IDS)은 기존의 수동적인 탐지 기능에서 벗어나, 보다 다양한 형태와 방법론으로 연구되고 있다. 특히, 최근에는 대용량의 시스템 감사 데이터를 빠르게 처리하고 변형된 형태의 공격에 대비한 수 있는 내구력을 가진 형태의 방법론들이 요구되고 있으며, 이러한 조건을 만족하는 데이터마이닝이나 신경망을 이용한 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 본 논문에서는 우선. 최근의 다양한 형태의 침입경향들을 분석하고, 보다 효과적인 침입탐지를 위한 방안으로 신경망 기반의 역전파 알고리즘을 이용한 침입 탐지 시스템을 설계$.$구현 하였다. 본 연구의 시스템은 비정상행위 탐지(Anomoly Defection)와 오용탐지 (Misuse Detection)의 두 가지 방법론을 모두 수용하는 방법론을 사용하였으며, 신뢰성있는 KDD Cup ‘99의 데이터를 통한 침입패턴의 분석 및 실험을 수행 하였다. 또한 객체지향적인 네트워크 설계를 통하여 역전파 알고리즘 이외의 다른 알고리즘도 쉽게 적용이 가능하도록 하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.951-954
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• 2002

최근의 침입탐지시스템(IDS: Intrusion Detection System) 기술동향은 Misuse 방식의 규칙 데이터베이스 변경에 대한 한계성 때문에 Anomaly 방식의 NIDS(Network IDS)에 대한 연구가 고려되고 있다. 현재 국내에서 개발된 기존의 제품들은 대부분 Misuse 방식을 채택하고 있으며, 향후 국제 경쟁력을 갖추기 위해서는 Anomaly 방식의 기술 연구가 필요하다. 본 연구에서는 본 연구실에서 개발한 NIDS를 기반으로 연관 마이닝을 이용한 비정상 탐지 문제, 내부 정보 유출 차단 등에 대한 통합된 시스템 설계 방향을 제시하여 국가기관이나 기업이 보다 안전하게 침입을 관리할 수 있는 IPS(Intrusion Prevention System) 시스템을 설계한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.207-208
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• 2006

Intrusion detection technology is highlighted in order to establish a safe information-oriented environment. Intrusion detection system can be categorized into anomaly detection and misuse detection according to intrusion detection pattern. In this paper, we propose an architecture to make up for the defect of conventional anomaly intrusion detection. This architecture reduces additional resource consumption and cost by placing the agent in the strategic location in Internet.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.37-43
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• 2004

컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급속한 증가에 따라 컴퓨터 보안문제가 중요하게 되었다 따라서 침입자들로부터 위험을 줄이기 위해 침입탐지 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 이상 침입 탐지를 위하여 뉴로-퍼지 기법을 적용하고자 한다 불확실성을 처리하는 퍼지 이론을 이상 침입 탐지영역에 도입하여 적용함으로써 오용 탐지의 한계성을 극복하여 알려지지 않은 침입탐지를 하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.371-384
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• 2001

최근 인터넷 환경에서 시스템 불법 침입은 계속적으로 증가하고 있다. 이러한 침입을 탐지하기 위한 기법들은 크게 비정상 탐지와 오용 탐지로 분류할 수 있다. 전자는 통계적 방법, 특징 추출 등을 이용하며, 후자는 조건부 확률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 적용한다. 현재 연구된 침입탐지 시스템들은 결합된 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 상태전이 기법과 연관 마이닝 기법을 결합한 새로운 침입 탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 첫 번째 단계는 네트워크를 통해서 입력된 명령어에 대해서 상태 테이블을 작성하는데, 이는 기존의 상태전이 분석 방법과 유사하다. 다음 단계는 연관 마이닝 기법을 이용하여 침입의 유형을 판정한다. 이러한 처리 과정에 따라 본 연구에서는 자동화된 침입 시나리오 생성 알고리즘을 제안한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.125-137
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• 2012

As the Internet use explodes recently, the malicious attacks and hacking for a system connected to network occur frequently. For such reason, lots of intrusion detection system has been developed. Intrusion detection system has abilities to detect abnormal behavior and unknown intrusions also it can detect intrusions by using patterns studied from various penetration methods. Various algorithms are studying now such as the statistical method for detecting abnormal behavior, extracting abnormal behavior, and developing patterns that can be expected. Etc. This study using clustering of data mining and association rule analyzes detecting areas based on two models and helps design detection system which detecting abnormal behavior, unknown attack, misuse attack in a large network.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.930-935
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• 2002

본 논문은 불법 침입 탐지를 위한 정보시스템 구축에 있어 많은 연구가 진행되고 있는 침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)중 네트워크 기반의 오용(Misuse) 탐지 모델을 이용하여 침입 탐지 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 침입 탐지 시스템은 K4 인증 기준을 모델로 삼았으며, 탐지하는 시그너쳐의 분류상 Content, DoS, Probing을 대상으로 설계되었으며, 원격으로 시스템의 관리와 감독이 가능하도록 구현하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권3호
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• pp.301-308
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• 2004

전문가의 침입 분석 지식을 기반으로 한 Misuse IDS는 침입 탐지 비율은 우수하지만 도한 오경보를 생성하여 관리 효율성이 낮다. 우리는 패킷 정보 중심의 사례 기반 학습을 Misuse IDS와 결합하여 그 행동 특성에 따라 오경보를 줄이는 모형을 제안하고 실험하였다. 또 기존의 IBL(교stance Based Learner)을 개선한 XIBL(Extended Instance Based Learner)을 이용하여 Snort의 alarm을 패킷 수준에서 역 추적 분석하여, 그 alarm이 실제로 보내질 가치가 있는지를 검사한다. 실험 결과 진성경보와 오경보 사이에는 XIBL의 행동상 분명한 차이가 드러나며, 네트워크 상의 공격이 비록 여러 패킷의 결합된 형태로 나타나지만, 개별 패킷에 대한 정상/비정상 의사 결정도 Misuse IDS와 결합하면 전체 시스템의 성능을 향상하는 데에 기여할 수 있음을 실증적으로 보여주었다.