인터넷이 빠르게 성장함에 따라 네트워크 공격기법이 변화되고 새로운 공격 형태가 나타나고 있다. 네트워크상에서 알려진 침입의 탐지는 효율적으로 수행되고 있으나 알려지지 않은 침입에 대해서는 오탐지(false negative)나 과탐지(false positive)가 너무 높게 나타난다. 또한, 네트워크상에서 지속적으로 처리되는 대량의 패킷에 대하여 실시간적인 탐지와 새로운 침입 유형에 대한 대응방법과 인지능력에 한계가 있다. 따라서 다양한 대량의 트래픽에 대해서 탐지율을 높이고 과탐지를 감소할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 이상 침입 탐지 시스템에서 과탐지를 감소하고, 침입 탐지 능력을 향상시키기 위하여 다차원 연관 규칙 마이닝과 수정된 부정 선택 알고리즘(Negative Selection Algorithm)을 결합한 다중 레벨 이상 침입 탐지 기술을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 기존의 이상 탐지 알고리즘과 제안된 알고리즘을 수행하여, 각각의 과탐지율을 평가, 제시하였다.
호스트나 네트워크에 여러 개의 탐지 센서가 설치된 경우, 각 탐지센서들은 고유의 탐지영 역과 타 센서들과의 중첩되는 탐지영역에 대한 각각의 탐지정도를 결합하여 각 센서의 최종 결과값으로 제시한다. 이러한 경우 여러 센서들이 동일한 판정의 결과를 제시하지 않고 판정이 모호한 결과를 갖는 경우 각 탐지센서 판정결과의 조율은 불가피하다. 본 논문에서는 이러한 다중 탐지센서들의 모호한 판정 간들에 대해서 퍼지제어를 이용한 통합된 형태의 탐지 판정간을 추론하는 방법을 제안한다.
공격 방법의 다양화와 지능화에 대응하기 위해 침입탐지시스템(IDS)의 성능도 향상되고 있다. 특히, 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템은 기존 침입탐지시스템의 많은 문제점을 개선시켰다. 그러나 데이터 마이닝에 기반한 침입탐지시스템의 탐지 정확도가 트레이닝 데이터(training data)에 포함된 속성(features)과 선택된 axis 및 reference 속성에 의해 결정됨에도 불구하고 현재의 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템은 트레이닝 데이터에 포함된 고유의 속성만을 고려하기 때문에 탐지 정확도를 향상시키는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 마이닝에 기반한 침입탐지시스템의 탐지 정확도를 향상시키기 위하여 기존 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템이 고려했던 고유의 속성 외에 침입과 밀접하게 관련되고 axis및 reference속성으로도 사용될 수 있는 새로운 속성을 제안한다.
본 논문은 유해 트래픽을 탐지하는 보안 장비와 그에 따른 탐지 또는 차단 기법들을 분석한다. 즉 서버측의 방화벽, 침입 탐지 시스템과 웹 방화벽의 순서로 보안 장비의 배치와 클라이언트 측의 보안 시스템을 보여주고 이들의 탐지 기법들을 소개한다. 이후 이 장비들의 유해트래픽의 방향에 따른 탐지 기법들을 분석하고 유해트래픽 방향에 따라 침입을 탐지할 수 있는 탐지 기법들을 분석한다. 또한 유해 트래픽의 방향에 따라 탐지기법이 부족한 방향을 제시한다.
본 논문은 입력 영상들로부터 추적이나 탐지의 대상이 되는 모델을 학습에 의해 생성하는 방법에 대해 기술한다. 일반적으로 탐지나 검출 시스템을 구성할 경우, 사용되는 대상 모델은 초기에 인위적으로 주어지게 된다. 이 경우 시스템이 동작하는 주위의 환경이 변하게 되면, 그에 맞게 새로운 대상 모델이 다시 주어져야 하는 단점이 있다. 또한 탐지 시스템 개발에 있어서 일반적인 문제점은 탐지 대상이 가려지거나 겹칠 경우 인식 성공률이 크게 떨어진다는 것이다. 본 논문에서는 사람 탐지 시스템의 일반적인 문제점들에 대응하고 탐지의 성능을 높이기 위하여 최소한의 제약 조건만이 미리 주어지고 실제 탐지 대상의 모델은 입력 영상으로부터 학습을 통해 구성 요소별로 생성하는 방법에 대해 기술한다.
침입 탐지 시스템의 초점이 호스트와 운영체제 탐지에서 네트워크 탐지로 옮겨가고 있고 단순만 오용 탐지 기법에서 이를 개선한 지능적인 비정상 행위 탐지 기법에 관한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들 중에는 네트워크 프로토콜의 트래픽 특성을 이용하여 비표준 포트의 사용이나 표준 포트에 대한 비표준 방법에 의한 침입을 탐지하고자 하는 노력도 있다. 본 연구에서는 실시간으로 패턴 매칭이 가능하고, 적응력이 뛰어난 신경망 알고리즘을 이용하여 네트워크 서비스들에 대한 트래픽을 수집, 특성에 따라 분석.클러스터링하고 그 결과를 바탕으로 보다 향상된 침입 탐지가 가능한 시스템을 제안한다.
초고속 인터넷 망이 빠른 속도로 구축이 되고, 네트워크에 대한 해커나 침입자들의 수가 급속히 증가함에 따라, 실시간 고속 패킷 처리가 가능한 네트워크 침입 탐지 시스템이 요구되고 있다. 이러한 실시간 고속 네트워크 침입 탐지 시스템의 핵심 기술로써 수신된 패킷에서 침입 정보를 고속으로 탐지해내는 침입 탐지 엔진 기술은 필수적이다. 본 논문에서는 인텔의 IXP1200 네트워크 프로세서를 기반으로 하는 하드웨어 구조상에서 고성능 네트워크 침입 탐지 시스템을 위한 실시간 고속 탐지 엔진 구조와 프로그래밍 방법을 제안하였다.
메시지전달 병렬프로그램에서는 메시지들의 경합으로 인해서 의도하지 않은 다결정적인 수행결과가 초래되므로, 메시지들의 경합을 탐지하는 것은 중요하다. 이전 연구에서 경합을 탐지하는 다양한 기법들을 제안하였으나, 각 탐지기법의 기능을 검증할 수 있는 방법은 없다. 이는 기존 경합 탐지기법과 새롭게 개발되는 경합 탐지기법의 기능을 검증하기 어렵게 한다. 본 연구는 기존의 경합 탐지기법들을 구현하여 각 기법들의 탐지결과를 비교함으로써 그 기능을 검증할 수 있게 하는 시험도구를 제안한다. 본 시험도구의 사용자는 기존의 경합 탐지기법과 새로운 탐지기법을 선택하여 적용할 수 있고, 탐지된 결과에 대한 시각화 정보의 비교를 통해서 탐지기법들의 기능을 검증할 수 있다. 그러므로 본 도구는 새로운 경합 탐지기법의 개발을 위한 효과적인 기능시험을 가능하게 한다.
침입탐지의 종류를 탐지 방법 측면에서 구분해보면 크게 이상탐지와 오용탐지로 나뉘어진다. 침입탐지의 주된 목적은 탐지오류를 줄이고 정확한 침입을 판가름하는데 있다. 그러나 기존의 이상탐지와 오용탐지 기법은 그 방법론상에 이미 판단오류 가능성을 내포하고 있다. 이상탐지는 정상적인 사용에 대한 템플릿을 기초로 하므로 불규칙적인 사용에 대처할 수 없고, 오용탐지는 침입 시나리오라는 템플릿에 기초하므로 알려지지 않은 침입에 무방비 상태인 문제가 있다. 침입의 주요 목적은 관리자의 권한을 얻는 것이며 그 상태에서 쉘을 얻은 후 원하는 바를 행하는 데 있을 것이다. 그러므로 그 상태를 얻으려는 프로세스와 추이와 결과를 모니터링하여 대처하면 호스트기반 침입의 근본적인 해결책이 될 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 프로세스의 상태를 모니터링함으로써 컴퓨터시스템의 침입을 탐지하는 새로운 기술에 대해 제안하고 설명한다. 프로세스의 상태는 일반상태, 특권상태 관리자상태 등으로 구분되며, 시스템에 의해 부여된 실사용자ID, 유효ID, 실그룹ID, 유효그룹ID를 점검함으로써 이루어진다. 본 연구에서 모니터링에는 BSM을 사용하며, 호스트기반에서 사용한 프로세스의 상태 모니터링에 의한 침입탐지시스템 구현한다.
인터넷이 일반화되면서, 컴퓨터 시스템을 침입으로부터 효과적이면서 종합적으로 보호하기 위해 침입탐지 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 이상행위 탐지를 기반으로 한 침입 탐지 시스템을 위한, 정상행위 프로파일링 기준을 제시한다. 프로파일링 과정에서 내재하고 있는 과탐지의 원인을 제시하고 이를 제어할 수 있는 침입 탐지 방안을 제안한다. 마지막으로, 사용자의 행위 패턴에 대해 정상행위 패턴 데이터베이스로부터 이상행위 여부를 판단할 수 있는 유사도 함수를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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