Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
/
2002.11a
/
pp.144-146
/
2002
현재 침입탐지 시스템은 인터넷의 확장과 더불어 네트워크 보안을 보장하기 위한 광범위한 수단으로 이용되고 있다. 이러한 탐지 시스템중 신경망의 적용은 분산된 네트워크와 다양한 공격환경하의 오용탐지와 비정상행위 탐지에 좋은 응용이 되고 있다. 본 연구에서는 RBF-신경망을 이용한 침입탐지 시스템이 가지고 있는 단점 중 하나인 학습데이터의 공격과 정상의 비율에 따라 탐지 율의 차이가 큰 것에 착안, 보다 자동화되고 안정된 학습을 위한 데이터 결정 알고리즘을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2006.05a
/
pp.279-282
/
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.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
/
2001.11a
/
pp.161-165
/
2001
효율적인 네트워크의 보호를 위해 네트워크를 경유한 공격에 대하여 알려진 공격과 새로운 공격에 대한 빠른 탐지와 적절한 대응을 할 수 있는 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System: IDS)에 대하여 최근 관심이 증대되고 있다. 기존의 침입 탐지 시스템들은 다양한 침입에 대한 능동적인 탐지에 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존의 침입 탐지 시스템이 가지고 있는, 성능(fidelity) 문제, 자원 사용 문제 및 신뢰성 문제를 해결하기 위하여, 호스트에서 내부 센서를 사용하는 메커니즘에 대하여 고찰하고 분석한다. 그리고 침입 탐지 프레임워크를 구축하기 위한 내부 센서의 개념, 특징 및 능력에 대하여 기술한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.29
no.7C
/
pp.985-996
/
2004
In order to solve the increasing security problems, IDSs(Intrusion Detection System) have appeared. However, local IDSs have a limit to detect various intrusions in a large-scale network environment. So there are a lot of researches in progress which organize the elements of IDS in a distributed or hierarchical manner. In this paper, we design a integrated IDS which exchanges messages between them through the standardized message format (IDMEF) and communication protocol (IDXP). We also propose a policy profile for an effective control of IDSs, and employ the PKI mechanism for mutual authentication. We implement a prototype system for the proposed IDSs communicating with Snort and analyze its performance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.11
no.12
/
pp.2287-2297
/
2007
The proposed ANIDS(Advanced Network Intrusion Detection System) which is network-based IDS using Association Rule Mining, collects the packets on the network, analyze the associations of the packets, generates the pattern graph by using the highly associated packets using Association Rule Mining, and detects the intrusion by using the generated pattern graph. ANIDS consists of PMM(Packet Management Module) collecting and managing packets, PGGM(Pattern Graph Generate Module) generating pattern graphs, and IDM(Intrusion Detection Module) detecting intrusions. Specially, PGGM finds the candidate packets of Association Rule large than $Sup_{min}$ using Apriori algorithm, measures the Confidence of Association Rule, and generates pattern graph of association rules large than $Conf_{min}$. ANIDS reduces the false positive by using pattern graph even before finalizing the new pattern graph, the pattern graph which is being generated is compared with the existing one stored in DB. If they are the same, we can estimate it is an intrusion. Therefore, this paper can reduce the speed of intrusion detection and the false positive and increase the detection ratio of intrusion.
In this paper, we propose an attack detection technology using SDN Controller to study security threats in IoT environment. The research methodology has been developed by applying IoT security threat management technology to the IoT layer and analyzing the research trend of applied security technology. The study results show that the effectiveness of the detection method using the sampling method is studied by adding OpenFlow based SDN Controller to the network switch equipment of the existing IoT network. This method can detect the monitoring and attack of the whole network by interworking with IDS and IPS without affecting the performance of existing IoT devices. By applying such improved security threat countermeasure technology, we expect to be able to relieve anxiety of IoT security threat and increase service reliability.
In recent, one of the interesting research areas is about quality of network system. Therefore many research centers including ISO are preparing the measuring and evaluating method for network quality. This study will represent an evaluating model for network security based on checklist. In addition, we propose an measuring and evaluating method for network performance. The purpose of two studies is to present the evaluating procedure and method for measuring security of network on set workwill be identified and a measuring method and procedure will be proposed.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2017.04a
/
pp.75-77
/
2017
최근 급격히 증가하고 있는 네트워크 로그 상에서 보안위협에 신속히 대응하기 위해 기업들은 방화벽, IDS 등의 네트워크 보안 로그를 분석하여 보안 위협을 파악한다. Snort는 이러한 보안 위협에 대응하기 위해 네트워크 로그를 수집하는 도구 중 하나이다. 그러나 보안 관제 담당자는 방대한 양의 보안 관련 로그를 분석하기 위해 많은 시간이 필요하기 때문에, 관제 결과를 보고하고 대응하기까지 시간이 지체되는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Snort 로그를 이용한 실시간 네트워크 공격패턴 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 대용량 데이터 처리에 효과적인 MapReduce 분산 처리를 활용하여 방대한 네트워크 로그를 추출 및 분석하기 때문에 보안 위협 상황 발생 여부를 실시간으로 빠르게 인지할 수 있다.
Kim, Do-Jin;Won, Il-Yong;Song, Doo-Heon;Lee, Chang-Hun
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2002.11b
/
pp.949-952
/
2002
비정상 행위를 탐지하는 네트워크 기반 침입탐지 시스템은 다른 네트워크 환경에서도 같은 학습정확도와 탐지 성능을 보여야 한다. 그러나 학습을 통한 패턴생성 알고리즘의 특성에 따라 정확도의 불일치가 나타날 수 있으며, 이에 따른 탐지 성능 또한 네트워크 환경에 따라 다르게 보고될 수 있는 가능성을 가진다. 본 논문은 침입탐지를 위한 학습 알고리즘으로 Instance 기반의 알고리즘인 IBL(Instance Based Learning)을 선택하여 학습시간의 단축과 패턴생성에 따른 분류근거의 명확성을 고려하였으며, 학습 환경 즉, 네트워크 환경의 차이에서 나타날 수 있는 정확도의 저하를 고려하여 COBWEB 과 C4.5 로 구성된 평가 요소를 침입탐지 모델에 추가함으로써 네트워크 보안관리자에게 좀더 유연한 비정상 행위 수준 탐지결과를 보고할 수 있게 하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2003.05c
/
pp.2113-2116
/
2003
이 논문에서는 리눅스 기반VDPM(Virus Detection Protection Management)시스템을 제안하고 개발한 응용SW로 감지, 차단 및 관리 방법을 제시한다. 제안된 LVPM시스템은 첫째특정탐색 및 전체탐색 알고리듬에 의하여 개발된 VDPM시스템은 신종 바이러스까지 탐지하는 모든 종류의 바이러스 탐지(VDPM_hawkeye) 모듈, Virus첵크하는 감시 및 Virus첵크후 친정, 제거하는 방지(VDPM_medic)모듈, DB를 update하는 기능을 가지는 관리(VDPM_manager)모듈과 원격 DB관리 및 Virus결과 보고 기능 (VDPM_reporter) 모듈로 되어 있으며 지능적인 Virus방지 시스템, 둘째 네트워크 패킷을 분석하여 네트워크를 통한 침 바이러스 탐지 및 대응 시스템과 셋째 네트워크 패킷을 분석하여 네트워치를 통한 네트워크형 악성 소프트웨어 대응 시스템을 포함한 바이러스 보호 통합 시스템을 구현하였다. 더불어 호스트와 네트웍기반의 통합적인 IDS가 방화벽(Firewall)시스템과 연동하여 IDS 단독 차단이 불가능한 공격을 차단하는 소프트웨어 시스템을 개발하는 것이며 관리자가 사용하기 쉬운 GUI환경으로 구현하였고 대규모 분산 네트워크 환경에서 효율적인 리눅스기반 침입탐지방지관리 솔루션을 제시한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.