• 제목/요약/키워드: 네트워크 이상 탐지

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네트워크 침입방지 시스템을 위한 고속 패턴 매칭 가속 시스템 (A High-speed Pattern Matching Acceleration System for Network Intrusion Prevention Systems)

  • 김선일
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제12A권2호
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    • pp.87-94
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    • 2005
  • 패턴 매칭(Pattern Matching)은 네트워크 침입방지 시스템에서 가장 중요한 부분의 하나며 많은 연산을 필요로 한다. 날로 증가되는 많은 수의 공격 패턴을 다루기 위해, 네트워크 침입방지 시스템에서는 회선 속도로 들어오는 패킷을 처리 할 수 있는 다중 패턴 매칭 방법이 필수적이다. 본 논문에서는 현재 많이 사용되고있는 네트워크 침입방지 및 탐지 시스템인 Snort와 이것의 패턴 매칭 특성을 분석한다. 침입방지 시스템을 위한 패턴 매칭 방법은 다양한 길이를 갖는 많은 수의 패턴과 대소문자 구분 없는 패턴 매칭을 효과적으로 다룰 수 있어야 한다. 또한 여러 개의 입력 문자들을 동시에 처리 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 Shift-OR 패턴 매칭 알고리즘에 기반을 둔 다중 패턴 매칭 하드웨어 가속기를 제시하고 여러 가지 가정 하에서 성능 측정을 하였다. 성능 측정에 따르면 제시된 하드웨어 가속기는 현재 Snort에서 사용되는 가장 빠른 소프트웨어 다중 패턴 매칭 보다 80배 이상 빠를 수 있다.

BGP 데이터셋 분석 및 CyCOP 가시화 방안 연구 (Research on BGP dataset analysis and CyCOP visualization methods)

  • 정재영;김국진;박한솔;장지수;신동일;신동규
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.177-188
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    • 2024
  • 기술이 발전함에 따라 인터넷 사용량은 더욱 증가하고 있으며, 이를 통해 네트워크 트래픽 및 통신량이 기하학적으로 증가하고 있다. 인터넷의 핵심 요소 중 하나인 네트워크 경로 선택 프로세스는 이에 따라 더욱 복잡하고 고도화되고 있으며, 이를 효과적으로 관리하고 분석하는 것이 중요하다. 또한 이를 직관적으로 이해할 수 있는 표현 및 가시화 방안이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 네트워크 경로 선택 방법인 BGP를 사용하여 네트워크 데이터를 분석하고, 상황인식을 위한 사이버 공통작전상황도에 이를 적용하는 프레임워크를 설계한다. 그 후 정보들을 가시화하기 위해 필요한 작전상황도 가시화 요소들을 분석하고 간단한 가시화를 구현하는 실험을 진행한다. 실험에서 수집되고 전처리된 데이터를 기반으로 구현된 가시화 화면들을 통해 지휘관 또는 보안 담당자들이 네트워크 상황을 효과적으로 파악하고 명령 및 제어를 할 수 있도록 도움을 준다.

트래픽 자기 유사성(Self-similarity)에 기반한 SCADA 시스템 환경에서의 침입탐지방법론 (Intrusion Detection Methodology for SCADA system environment based on traffic self-similarity property)

  • 고폴린;최화재;김세령;권혁민;김휘강
    • 정보보호학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.267-281
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    • 2012
  • SCADA 시스템은 국가 산업의 주요기반 시설인 교통 상수도 전기 가스 등의 원격지 시설 장치를 감시 및 제어하는 시스템이다. SCADA 시스템은 보안상 여러 취약점을 내재하고 있지만 가용성이 극히 요구되는 특수한 환경에서 운영되고 있다는 점 때문에 보안 기술을 적용하기에 여러 제약을 받는다. 또한, 급속한 정보 통신의 발전과 함께 현대 사회의 많은 부분이 사이버 공간으로 확장되고, 스마트그리드의 필요성이 높아짐에 따라 폐쇄망에서 운영되던 SCADA 시스템이 인터넷과 연결된 개방된 망에서 운영되도록 발전하고 있다. 이로 인해 외부와 접촉할 수 있는 경로가 확장되면서 SCADA 시스템의 취약점이 해커에게 악용될 가능성이 높아졌다. SCADA 시스템에 대한 공격은 국가적 차원의 피해를 유발하므로 이를 예방하고 대응하기 위한 보안 방법이 연구되어야 한다. 일반적으로 정상적인 네트워크 트래픽에서는 자기 유사성의 특성이 나타나는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 SCADA 시스템의 자기 유사성을 측정하여 이상증후를 탐지하는 침입탐지방법론을 제시하고자 한다.

그래프 임베딩 및 준지도 기반의 이더리움 피싱 스캠 탐지 (Ethereum Phishing Scam Detection based on Graph Embedding and Semi-Supervised Learning)

  • 정유영;김경태;임동혁
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제12권5호
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    • pp.165-170
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    • 2023
  • 최근 블록체인 기술이 부상하면서 이를 이용한 암호화폐 플랫폼이 늘어나며 화폐 거래가 활발이 이뤄지고 있다. 그러나 암호화폐의 특성을 악용한 범죄 또한 늘어나 문제가 되고 있다. 특히 피싱 스캠은 이더리움 사이버 범죄의 과반수 이상을 차지하며 주요 보안 위협원으로 여겨지고 있다. 따라서 효과적인 피싱 스캠 탐지 방법이 시급하다. 그러나 전체 이더리움 참여 계정 주소에서 라벨링된 피싱 주소의 부족으로 인한 데이터 불균형 문제로 지도학습에 충분한 데이터 제공이 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이더리움 트랜잭션 네트워크를 고려한 효과적인 그래프 임베딩 기법인 trans2vec과 준지도 학습 모델 tri-training을 함께 사용하여 라벨링된 데이터 뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터도 최대한 활용하는 피싱 스캠 탐지 방법을 제안한다.

가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용한 오토인코더 기반 차량용 침입 탐지 시스템 (Autoencoder-Based Automotive Intrusion Detection System Using Gaussian Kernel Density Estimation Function)

  • 김동현;임형철;이성수
    • 전기전자학회논문지
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    • 제28권1호
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    • pp.6-13
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    • 2024
  • 본 논문에서는 비지도학습 모델인 오토인코더와 가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용하여 차량용 CAN 네트워크에서 비정상적인 데이터를 탐지하는 방안을 제안한다. 제안하는 오토인코더 모델은 정상 데이터에서 CAN 프레임의 ID만으로 학습시킨다. 이후 가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용하여 구한 최적의 프레임 개수와 손실 임계값을 가지는 모델을 사용하여 비정상 데이터를 효과적으로 탐지한다. DoS 공격, Gear 스푸핑 공격, RPM 스푸핑 공격, Fuzzy 공격 등 4가지 공격 데이터로 오토인코더 기반 IDS를 검증하였으며 성능을 평가하였다. 기존 비지도학습 기반 모델들과 비교했을 때 우수한 성능을 나타냈으며 모든 평가 지표에서 99% 이상의 성능을 나타냈다.

사이버보안을 위한 SIEM의 발전 동향 (Development Trend of SIEM for Cyber Security)

  • 김종욱;방지원;최미정
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.208-211
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    • 2018
  • 과학기술, 정보통신과 같은 기술들이 발전함에 따라 혁신적인 기술들 또한 대거 등장하였다. 이러한 기술들을 기반으로 새로운 서비스들이 등장하여 사람들의 삶의 질 또한 꾸준히 향상되고 있다. 그러나 기술발전 이면에는 해킹, 바이러스, 취약점 공격과 같은 역기능들의 기술 또한 지속해서 발전하고 있다. 공격자들은 이러한 기술들을 이용하여 정보자산의 침해, 사이버 테러, 금전적인 피해와 같은 사회 문제를 꾸준히 일으키고 있으며, 기업적으로는 개인정보 유출 및 산업 기밀 유출과 같은 정보보안 사고 또한 꾸준히 발생하고 있다. 이와 같은 이유로 SIEM(Security Information & Event Management)은 24시간 365일 네트워크와 시스템에 대한 지속적인 모니터링을 통해 외부로부터의 침입이나 각종 바이러스 등에 대해 적절한 대책을 통해 고객의 자산을 보호한다. 따라서 본 논문에서는 과거에서부터 현재까지의 내부 네트워크 기술의 발전을 살펴본 후 정보보안 사고 및 이상징후 탐지를 위한 통합 보안시스템 로그 관리 솔루션인 SIEM의 시대적 변화와 솔루션 동향에 대해 살펴 보고자 한다.

홀 영향을 받는 무선 센서 네트워크에서 향상된 위치 추정 기법 (Improved Positioning Algorithm for Wireless Sensor Network affected by Holes)

  • 진승환;유상조
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권10A호
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    • pp.784-795
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    • 2009
  • 주변 상황을 인지하여 사용자가 이를 적절히 사용할 수 있도록 하는 무선 센서 네트워크에서 각 센서 노드의 정확한 위치 추정은 매우 중요하다. 멀티홉 기반 위치 추정기법은 다수의 저전력 노드로 구성된 센서네트워크에 적합한 방법 중의 하나로 고려되고 있다. 하지만 일부 지역에서 노드들이 위치하지 않는 홀이 형성되는 경우에는 위치추정 오차가 허용한계 이상으로 크게 증가할 수 있다. 네트워크는 이러한 홀을 감지하고 그 영향을 최소화함으로써 오차를 가급적 억제할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 비거리기반 알고리즘의 하나인 DV(Distance Vector)-hop이 갖고 있는 홀에서의 큰 위치 추정오류를 해결할 수 있는 새로운 위치 추정기법을 제안한다. 제안된 기법은 이웃노드와의 관계를 통해 홀을 탐지하는 방법, 전파반경을 가상으로 홉을 나누어 예상위치의 정확도를 높이는 방법, 그리고 노드가 예상위치를 추정할 때 신뢰도가 적은 기준노드(anchor)를 배제하는 방법으로 나눌 수 있다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 방법이 흘 검출을 통해 정밀한 위치 추정이 기존의 DV-hop에 비해 향상된 성능을 나타냄을 보인다.

뉴로모픽 칩에서 운영되는 RBF 기반 네트워크 학습을 위한 시뮬레이터 개발 (Development of a Simulator for RBF-Based Networks on Neuromorphic Chips)

  • 이여울;서경은;최대웅;고재진;이상엽;이재규;조현중
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제8권11호
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    • pp.251-262
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    • 2019
  • 본 논문에서는 뉴로모픽 칩에서 운영되는 RBF 네트워크를 다양한 형태로 제공하는 시뮬레이터를 제안한다. 뉴로모픽 칩의 RBF 네트워크를 학습할 때 시뮬레이터를 사용할 경우에는 시간은 단축되지만 다양한 형태의 알고리즘을 테스트하기 어렵다는 단점이 있다. 본 제안 시뮬레이터는 기존 시뮬레이터와 비교하여 4배 많은 종류의 네트워크 구조 모의실험이 가능하며 특히, 이중 레이어 구조를 추가로 제공한다. 이중 레이어 구조는 다중 데이터 입력 시 활용되도록 구성하였으며 성능 분석 결과, 본 이중 레이어 구조가 기존보다 더 높은 정확도를 보였다.

Loki 프로젝트를 적용한 Stacheldraht에서의 ICMP 패킷 분석 (Analysis of ICMP Packet in Stacheldraht Applying Loki project)

  • 이중현;이상영;유철중;장옥배
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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    • pp.1061-1064
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    • 2001
  • ICMP는 두개의 호스트(host)간에 혹은 단일 호스트와 라우터와 같은 네트워크 장비 간에 에러 메시지를 주고 받을 때 사용된다. 이러한 ICMP는 특히 비 연결 지향 프로토콜인 UDP와 IP의 에러 메세지 전송 시 사용된다. DDoS 도구인 Stacheldraht는 TCMP 패킷을 통해 상호 존재 확인과 위장된 패킷 사용이 가능한지를 테스트하는 수단으로 ICMP ECHO REPLY와 ICMP ECHO REQUEST를 사용한다. 이러한 Stacheldraht에서의 ICMP 패킷을 통한 과정에 보안 채널인 Loki 프로젝트를 적용하면 ICMP 패킷 이동에 따른 마스터와 에이전트의 존재 여부를 확인하고 탐지하는데 효율적이다.

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SNS 환경에서 동시출현 해시태그 분석 기법 (A Co-Occuring HashTag Analysis Technique In SNS EnvironMents)

  • 김세진;이상돈
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.223-224
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    • 2014
  • 최근 빅데이터 시대에 다가와서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)가 중요한 정보 공유의 수단으로 발전함에 따라 그에 따른 예측분석, 동향분석, 이슈탐지 등이 증가하고 있으며, 콘텐츠 분야에서 빅데이터 기법 사례가 증가하는 추세이다. 모바일기기 보급이 빠르게 확산되면서 SNS 활성화와 함께 많은 양의 데이터가 증가하고 있으며, 인스타그램과 같은 해시태그 사용 가능 SNS 서비스에서 해시태그의 동시출현은 해시태그만의 연관성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 대상 SNS의 동시출현 해시태그를 분석하기 위해 발생되는 데이터를 가지고 현재 트렌드에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 방법을 제시한다.

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