• 융합보안논문지
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• 제6권2호
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• pp.91-99
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• 2006

네트워크의 속도가 빨라지고 인터넷의 보편화로 인하여 웜, 이메일 바이러스 등 악의적인 공격이 급증하였으며. 네트워크의 악의적인 공격에 대한 방어로 기존의 방화벽을 비롯하여 최근 침입방지시스템에 이르기까지 수많은 방어기법이 생겨났다. 또한 악의적인 공격의 형태가 바뀜과 동시에 방어의 기법도 달라지게 된다. 가장 대표적인 방어 기법으로 Snort를 들 수 있으며 공격형태가 바뀜에 따라 Snort의 Rules 파일이 증가하게 된다. 따라서 탐지수행능력이 점점 떨어지게 된다. 본 논문에서는 Snort의 Rule 파일을 O/S별로 구분하여 처리성능 향상을 위한 구조를 제안하고 설계 및 구현한다. 이 시스템은 Snort의 기본 구성보다 처리성능을 향상시킬 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.156-162
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• 2003

네트워크 환경 및 사용자의 응용 서비스 증가로 인하여 정보보호분야 및 개인정보보호는 매우 중요한 분야가 되었다. 이와 더불어 불특정 미상신호에 대한 검출기법이 증대되어야 하지만 정보량 증가 및 정보매체의 다양화에 의하여 효율적인 미상신호 검출방법이 요구되어지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 비인 가신호 또는 불법적인 외부접근등과 같은 미상신호의 검출을 위하여 입력정보로부터 미상신호를 효율적으로 구별할 수 있는 NIDS(network intrusion detection system)를 설계하였다. 설계된 NIDS는 기존 NIDS 신호구별에 사용되는 방법을 통합하여 보다 효율적인 성능을 가지도록 하였다. 제안된 시스템의 설계는 Synopsys Ver. 1999과 VHDL을 이용하였다. 제안된 NIDS는 대용량 데이터와 다양한 매체정보에 대하여 모두 적용되므로 시스템 자원의 활용을 극대화할 것으로 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.57-67
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• 2004

본 논문에서는 네트워크 침입 탐지 시스템의 성능과 탐지 정확성을 높일 수 있는 침입 탐지 시스템의 구조를 제시한다. 네트워크를 통한 침입은 보통 여러 단계의 침입 동작으로 이루어 진다. 각 침입 동작은 특정 침입 신호로 탐지할 수 있다. 그러나 침입이 아닌 보통의 동작도 침입 행위와 같은 신호를 나타낼 수 있다. 따라서 특정 침입 신호로 침입을 판단하는 것은 잘못된 판단을 내릴 수 있게 된다. 제시하는 시스템은 침입을 구성하는 각 단계의 신호들 간의 신호 상관성을 이용한다. 따라서 제시하는 시스템의 침입에 대한 판단은 높은 신뢰성을 가질 수 있다. 또한 알려진 침입에 대한 변형도 잘 탐지할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1033-1042
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• 2023

본 논문은 네트워크에서 침입 행위를 하는 플로우를 탐지하는 네트워크 침입 탐지 시스템을 제안한다. 대다수 연구에 활용되는 데이터세트는 시계열 정보를 포함하고 있지 않으며, 공격 사례가 적은 공격은 샘플 데이터 수가 부족해 탐지율 향상이 어렵다. 하지만 탐지 방안에 대해 연구 결과가 부족한 상황이다. 본 연구에서는 ANN(Artificial Neural Network) 모델과 스택 앙상블 기법을 활용한 선행 연구를 토대로 하였다. 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위해 인접 플로우를 활용하여 시계열 정보를 추가하고 희소 공격의 샘플을 강화하여 학습하여 탐지율을 보강하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권5호
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• pp.565-574
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• 2003

본 논문에서는 한국정보보호진흥원에서 계층적 침입시도 탐지 및 대응을 위해 개발하였던 SDMS-RTIR(Scan Detection Management System with Real Time Incidence Response)을 지원하는 침입탐지 메시지 교환 프로토콜 라이브러리 IDMEPL을 구현하였다. IDMEPL은 IDWG의 IDMEF와 IAP를 기반으로 이기종의 침입(시도)탐지 시스템과 SDMS-RTIR의 실시간 상호연동을 제공하며 TLS 프로토콜을 통해 보안위협에 안전한 메시지 교환을 지원한다. 특히, IDMEPL은 유연성 있는 침입탐지 메지시 교환 프로토콜 선택 과정과 패스워드 기반의 암호화 프로토콜을 제공함으로써 각 침입(시도)탐지 시스템들로 하여금 자신의 네트워크 환경에 적절한 메시지 교환 프로토콜과 암호화 통신 방법을 선택할 수 있게 하였다. 이처럼 IDMEPL이 탑재된 SDMS-RTIR은 대규모의 네트워크 환경에서 이기종의 다양한 침입(시도)탐지 시스템들로부터 침입탐지 메시지를 실시간으로 접수하고 분석할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1037-1044
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• 2006

실제 대규모 네트워크에서 사이버 공격으로 인한 보안시스템의 성능을 검증하기는 어렵다. 일반적으로 새로운 보안시스템이나 공격기법은 시뮬레이션을 통해 검증을 한다. 본 논문에서는 보안시스템 및 공격기법을 시뮬레이션 하기 위해 SSFNet을 사용하였다. SSFNet은 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템이면서, 대규모 네트워크를 쉽게 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 보안시스템이나 패킷을 조작할 수 있는 API를 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 보안 시스템으로 주로 사용하고 있는 방화벽과 IPS 클래스를 개발하여 SSFNet 구성요소로 추가하였다. 방화벽은 패킷 필터링 기반 보안 방화벽 시스템을 모델링하였다. IPS는 탐지 기능과 이상 패킷에 대한 드롭 기능을 가지고 있다. 확장된 SSFNet내에 네트워크를 모델링하여 방화벽과 IPS의 기능을 검증하였다. 방화벽은 패킷의 주소와 포트의 규칙을 통해 패킷을 차단하였다. 그리고 라우터에 기술된 IPS의 로그화면을 통해 패킷의 상태와 이상 패킷이 차단되는 것을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.45-56
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• 2005

컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따라 네트워크 서비스 품질의 보장과 네트워크의 관리가 어려울 뿐만 아니라 네트워크 보안의 취약성으로 인하여 해킹 및 정보유출 등의 위협에 노출되어 있다. 특히 시스템 침입의 보안 위협에 대한 능동적인 대처 및 침입 이후에 동일하거나 유사한 유형의 사건 발생에 대해 실시간에 대응하는 것이 중요하므로 침임 탐지 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시스템 호출을 이용하여 이상 침입 탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 특징 선택과 가변 길이 데이터를 고정 길이 학습 패턴으로 변환 생성하는 문제를 해결하기 위한 사운덱스 알고리즘을 적용한 신경망 학습을 통하여 이상 침입 탐지의 연구를 하고자 한다. 즉, 가변 길이의 순차적인 시스템 호출 데이터를 사운덱스 알고리즘에 의한 고정 길이의 행위 패턴을 생성하여 역전파 알고리즘에 의해 신경망 학습을 수행하였다. 역전파 신경망 기법을 UNM의 Sendmail Data Set을 이용하여 시스템 호출의 이상 탐지에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권5호
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• pp.595-604
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• 2004

컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따른 최근의 정보통신 기반구조는 컴퓨터 시스템의 네트워크를 통한 연결로 다양한 서비스를 제공하고 있다. 특히 인터넷은 개방형 구조를 가지고 있어 서비스 품질의 보장과 네트워크의 관리가 어렵고, 기반구조의 취약성으로 인하여 타인으로부터의 해킹 및 정보유출 둥의 위협으로부터 노출되어 있다. 보안 위협에 대한 능동적인 대처 및 침입 이후에 동일한 또는 유사한 유형의 사건 발생에 대해 실시간 대응할 수 있는 방법이 중요하게 되었으며 이러한 해결책으로서 침임 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 지도학습 알고리즘이 의한 침입탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 불확실성을 해결하기 위한 방법인 퍼지를 적용한 뉴로-퍼지 모델의 이상 침입 탐지 시스템에 대해서 연구한다. 즉, 신경망 학습의 전달함수를 불확실성을 해결하기 위한 퍼지 멤버쉽 함수로 수정하여 지도학습을 수행하였다. 제안한 뉴로-퍼지기법을 DARPA 침입 데이터를 이용하여 오용 탐지의 한계성을 극복한 네트워크기반의 이상침입 탐지에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.933-939
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• 2007

최근 기술의 발전으로 인해 인터넷이 정보화사회의 기반이 되는 기술로 발전하고 있는 반면 역기능인 해킹, 바이러스, 정보변조 등과 같은 기술 또한 발전하고 있다. 이러한 역기능에 대응하기 위해 방화벽(Firewall), 침입탐지시스템(Intrusion Detection System) 등과 같은 보안 시스템이 개발되었지만 해킹 사고는 꾸준히 증가하고 있다. 기존의 이러한 수동적인 보안 시스템은 능동적인 시스템으로 발전되었다. 이에 본 논문에서는 IP 역추적 기술을 이용한 능동적 보안 시스템을 제안한다. IP 역추적을 위해 ICMP 형태의 역추적 메시지를 구현하고 지역 네트워크에 배치되는 에이전트와 관리 네트워크에 배치되는 서버 프레임워크를 설계하고, 이러한 능동형 보안 시스템을 기반으로 네트워크 기반의 침입자를 추적하고 고립화하기 위한 보안 메커니즘을 구현한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.785-794
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• 2019

최근 4차 산업 혁명 기술 중 하나인 딥러닝(Deep Learning) 기술은 보안 분야에서는 탐지하기 어려운 네트워크 데이터의 숨겨진 의미를 식별하고 공격을 예측하는 데 사용되고 있다. 침입탐지에 사용될 딥러닝 알고리즘을 선택하기 전에 데이터의 속성과 품질 분석이 필요하다. 학습에 사용되는 데이터의 오염여부에 따라 탐지 방법에 영향을 주기 때문이다. 따라서 데이터의 특징을 파악하고 특성을 선정해야 한다. 본 논문에서는 네트워크 데이터 셋을 이용하여 악성코드의 단계적 특징을 분석하고 특성을 추출하여 딥러닝 모델을 적용하였을 때 각 특성이 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 네트워크 특징에 따른 특성들의 비교에 대한 트래픽 분류 실험을 진행하였으며 선정한 특성을 기반으로 96.52% 정확도를 분류하였다.