• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.25 no.5
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• pp.1043-1057
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• 2015

In order to recognize intelligent threats quickly and detect and respond to them actively, major public bodies and private institutions operate and administer an Intrusion Detection Systems (IDS), which plays a very important role in finding and detecting attacks. However, most IDS alerts have a problem that they generate false positives. In addition, in order to detect unknown malicious codes and recognize and respond to their threats in advance, APT response solutions or actions based systems are introduced and operated. These execute malicious codes directly using virtual technology and detect abnormal activities in virtual environments or unknown attacks with other methods. However, these, too, have weaknesses such as the avoidance of the virtual environments, the problem of performance about total inspection of traffic and errors in policy. Accordingly, for the effective detection of intrusion, it is very important to enhance security monitoring, consequentially. This study discusses a plan for the reduction of false positives as a plan for the enhancement of security monitoring. As a result of an experiment based on the empirical data of G, rules were drawn in three types and 11 kinds. As a result of a test following these rules, it was verified that the overall detection rate decreased by 30% to 50%, and the performance was improved by over 30%.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.2
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• pp.77-87
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• 2021

With the development of the Internet and personal computers, various and complex attacks begin to emerge. As the attacks become more complex, signature-based detection become difficult. It leads to the research on behavior-based log anomaly detection. Recent work utilizes deep learning to learn the order and it shows good performance. Despite its good performance, it does not provide any explanation for prediction. The lack of explanation can occur difficulty of finding contamination of data or the vulnerability of the model itself. As a result, the users lose their reliability of the model. To address this problem, this work proposes an explainable log anomaly detection system. In this study, log parsing is the first to proceed. Afterward, sequential rules are extracted by Bayesian posterior probability. As a result, the "If condition then results, post-probability" type rule set is extracted. If the sample is matched to the ruleset, it is normal, otherwise, it is an anomaly. We utilize HDFS datasets for the experiment, resulting in F1score 92.7% in test dataset.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.8
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• pp.1037-1044
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• 2006

It's difficult to check cyber attacks and the performance of a security system in a real large-scale network. Generally, a new security system or the effect of a new security attack are checked by simulation. We use SSFNet to simulate our security system and cyber attack. SSFNet is an event-driven simulation tools based on process, which has a strength to be capable of expressing a large-scale network. But it doesn't offer any API's which can manipulate not only the related function of security but also the packet. In this paper, we developed a firewall and IPS class, used for a security system, and added to them components of SSFNet. The firewall is modelled a security system based on packet filtering. We checked the function of the firewall and the IPS with network modelled as using our SSFNet. The firewall blocks packets through rules of an address and port of packets. The result of this simulation shows that we can check a status of packets through a log screen of IPS installed in a router and confirm abnormal packet to be dropped.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.19 no.4
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• pp.125-135
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• 2009

Logs from various security system can reveal the attack trials for accessing private data without authorization. The logs can be a kind of confidence deriving factors that a certain IP address is involved in the trial. This paper presents a rule-based expert system for derivation of privacy violation confidence using various security systems. Generally, security manager analyzes and synthesizes the log information from various security systems about a certain IP address to find the relevance with privacy violation cases. The security managers' knowledge handling various log information can be transformed into rules for automation of the log analysis and synthesis. Especially, the coverage of log analysis for personal information leakage is not too broad when we compare with the analysis of various intrusion trials. Thus, the number of rules that we should author is relatively small. In this paper, we have derived correlation among logs from IDS, Firewall and Webserver in the view point of privacy protection and implemented a rule-based expert system based on the derived correlation. Consequently, we defined a method for calculating the score which represents the relevance between IP address and privacy violation. The UI(User Interface) expert system has a capability of managing the rule set such as insertion, deletion and update.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.23-27
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• 2002

본 논문에서는 정보보호에서 지능형 침입탐지시스템(Intrusion Detection System :IDS) 의한 모델을 제안한다. 이 모델은 데이터 마이닝 분야와 정보보호 분야의 결합된 방법을 이용한다. 즉, 계산환경을 격상하거나 새로운 공격 방법들 때문에 내장된 IDS를 보완 할 필요가 종종 있다. 현재 사용하고 있는 많은 IDS들은 전문적인 지식을 손으로 작성했기 때문에 IDS들의 변환은 가격이 매우 비싸며, 속도가 느리다는 단점이 있다. 이에 본 모델은 침입탐지 모델을 적응 적으로 구축하는데 데이터 마이닝 구조를 활용한다. 데이터 마이닝(Data Mining : DM)의 기술인 연관 규칙, 순차 패턴, 분류, 군집화, 유전자 알고리즘 기법(GA)인 Selection, Crossover, Mutation, Evaluation, Fitness Function의 기능을 접목하여 단점을 보안하고 처리 성능을 최대로 하는 즉, 보다 안전한 지능형 침입 탐지 시스템(IDS) 모델을 제안한다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.5 no.2
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• pp.11-18
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• 2005

The effort to win the blackjack game in the casino has been taken globally. This article presents a game strategy to win the game based on the high-low rue count technic. This article will also identify the necessity of Kelly criterion and the betting strategies based on the standard is applied to the blackjack rules of Kangwon Land. By the way, bettings are distinguished as aggressive and conservative one and the simulations more than 2 million shoes has been performed. As a result, it is revealed that the aggressive betting is most advantageous in winning money while it implies the biggest risk.

• Korean Journal of Logic
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• v.7 no.1
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• pp.41-65
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• 2004

이 글은 박병철과 이승종의 저술에 대한 박정일의 서평을 중심으로 비트겐슈타인 철학의 몇몇 문제점을 고찰하면서 다음과 같은 것을 주장한다. 첫째 비트겐슈타인 철학의 현상학적 양상을 추적하고 있는 박병철의 현상학의 개념이 명백하지 않다. 둘째 "논리철학논고"의 유아론은 경험적 유아론이 아니라 선험적 유아론이다. 셋째 "논리철학논고"의 대상은 감각자료가 아니다. 넷째 우리에게 주어진 소여는 논리적인 것이다. 다섯째 박병철은 이 논리적인 것을 경험에 근거지우는 실책을 범하고 있다. 여섯째 모순의 형식적 개념에 대한 이승종의 비판은 성공적이지 않다. 일곱째 이것은 박정일이 지적한 것처럼 허수아비 공격의 오류를 범했기 때문인 것처럼 보인다. 여덟째 모순된 규칙에 대한 이승종의 이해는 박정일이 지적하듯이 잘못되었다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2004.05a
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• pp.20-24
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• 2004

광범위한 네트워크의 연결과 이를 이용하는 조직이나 개인의 증가로 인터넷은 정보를 교환하고 거래를 수행하는 주요한 수단이 된 반면에 해커나 바이러스의 침입 또한 증가하여 공격에 쉽게 노출되어있다. 이러한 보안상의 문제점을 해결하기 위하여 컴퓨터나 네트워크 시스템의 활동을 감시할 수 있는 침입 탐지 시스템(IDS)과 같은 보안 요소를 도입하였으며, 탐지에 대한 성능을 향상시키기 위하여 네트워크를 기반으로 하는 다중 침입 탐지 시스템을 응용하여 네트워크에 분산된 에이전트들 중에서 발생된 침입에 알맞은 에이전트를 선택하도록 하여 침입 탐지를 효과적으로 할 수 있게 하였다. 본 연구에서는 보안 시스템의 연동을 위하여 계약망 프로토콜을 적용하였다. 계약망 프로토콜은 분산된 에이전트들 중에서 입찰과정을 통하여 최상의 에이전트를 선택하는데 이때, 에이전트를 선택하는 과정에 있어서 퍼지 규칙 기반 시스템을 적용한 퍼지 컨트롤러를 설계하여 시뮬레이션 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1555-1558
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• 2003

침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입의 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 필요로 하는 시스템이 요구되고 있다. 이에 대용량의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 지능적이고 자동화된 탐지 및 경보데이터 분석에 이용할 수 있다. 마이닝 기법중의 하나인 순차 패턴 탐사 방법은 일정한 시퀸스 내의 빈발한 항목을 추출하여 순차적으로 패턴을 탐사하는 방법이며 이를 이용하여 시퀸스의 행동을 예측하거나 기술할 수 있는 규칙들을 생성할 수 있다. 이 논문에서는 대량의 경보 데이터를 효율적으로 분석하고 반복적인 공격 패턴에 능동적인 대응을 위한 방법으로 확장된 순차패턴 알고리즘인 PrefixSpan 알고리즘에 대해 제안하였고 이를 적용하므로써 침입탐지 시스템의 자동화 및 성능의 향상을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.143-146
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• 2018

서명기반 악성코드 탐지는 악성 파일의 고유 해싱 값을 사용하거나 패턴화된 공격 규칙을 이용하므로, 변형된 악성코드 탐지에 취약한 단점이 있다. 기계 학습을 적용한 악성코드 탐지는 이러한 취약점을 극복할 수 있는 방안으로 인식되고 있다. 본 논문은 정적 분석으로 n-gram과 API 특징점을 추출해 특징 벡터로 구성하여 XGBoost, k-최근접 이웃 알고리즘, 지지 벡터 기기, 신경망 알고리즘, 심층 학습 알고리즘의 일반화 성능을 비교한다. 실험 결과로 XGBoost가 일반화 성능이 99%로 가장 우수했으며 k-최근접 이웃 알고리즘이 학습 시간이 가장 적게 소요됐다. 일반화 성능과 시간 복잡도 측면에서 XGBoost가 비교 대상 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.