• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.924-935
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• 2023

Purpose: The central aim of this study is to leverage machine learning techniques for the classification of Intrusion Detection System (IDS) data, with a specific focus on identifying the variables responsible for enhancing overall performance. Method: First, we classified 'R2L(Remote to Local)' and 'U2R (User to Root)' attacks in the NSL-KDD dataset, which are difficult to detect due to class imbalance, using seven machine learning models, including Logistic Regression (LR) and K-Nearest Neighbor (KNN). Next, we use the SHapley Additive exPlanation (SHAP) for two classification models that showed high performance, Random Forest (RF) and Light Gradient-Boosting Machine (LGBM), to check the importance of variables that affect classification for each model. Result: In the case of RF, the 'service' variable and in the case of LGBM, the 'dst_host_srv_count' variable were confirmed to be the most important variables. These pivotal variables serve as key factors capable of enhancing performance in the context of classification for each respective model. Conclusion: In conclusion, this paper successfully identifies the optimal models, RF and LGBM, for classifying 'R2L' and 'U2R' attacks, while elucidating the crucial variables associated with each selected model.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.1841-1848
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• 2013

본 논문에서는 매우 국한된 사이버공격에만 대응할 수 있는 기존 정형화 탐지패턴 기반의 보안관제를 극복하기 위하여 대규모 네트워크상에서 유출입 되는 이상행위 정보에 대한 종합적 체계적 수집 분석을 통해 실시간 보안관제 정확도 향상 및 관제영역 확대 방안에 대하여 연구하였다. 다크넷 네트워크상에 유입되는 다양한 침해위협 정보들을 수집 저장 분석하기 위한 이상 징후 관측 체계를 구축하고 통계 기반의 해킹동향 분석을 통해 알려진 사이버위협, 알려지지 않은 이상징후 및 고위험 이상행위 정보 분류 체계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 다크넷 트래픽을 활용한 보안관제 체계를 적용할 경우, 전체 침해위협 탐지가 기존 대비 12.6% 증가하였으며, 기존에는 감지할 수 없었던 신종 변종 공격을 120여종 감지하는 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.155-166
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• 2005

현재의 네트워크 환경에서는 사용자들이 인터넷상의 여러 서버에 대하여 각각의 독립된 ID(Identity)를 사용하고 있기 때문에 사용자들이 많은 수의 ID와 패스워드를 관리해야하는 불편함이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ID 관리 시스템을 사용하지만, 앞으로 도래할 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 유무선 네트워크상의 수많은 컴퓨터들이 유기적으로 연결되기 때문에 사용자 ID 및 패스워드 관리가 더욱 복잡해지고, 기존의 단일 신뢰영역(COT: Circle of Trust)의 ID 관리 시스템으로는 이러한 어려움을 해결하기에 충분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 다중 신뢰영역 간의 ID 연동(ID Federation)을 유선 컴퓨팅 환경에서뿐만 아니라 모바일 컴퓨팅 환경으로 확장하기 위한 ID 연동 모델을 도출하고 시스템을 구현하였다. 제안한 ID 연동 모델은 ID 확장성 실험을 통해 서로 다른 신뢰 영역에 있는 시스템간에 ID 연동이 가능함을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.473-482
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• 2007

네트워크 기반의 침입탐지시스템에서는 수집된 패킷데이타의 분석을 통해 침입인지 정상행위 인지를 판단하여 경보를 발생 시키며 이런 경보데이타의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 보안관리자는 이러한 대량의 경보데이타들을 분석하고 통합 관리하여 네트워크 보안레벨을 진단하거나 시간에 따른 적절한 대응을 하는데 유용하게 사용하여야 한다. 그러나 오경보의 비율이 너무 높아 경보 데이터들간의 상관관계 분석이나 고수준의 의미 분석에 어려움이 많으므로 분석결과에 대한 신뢰성이나 분석의 효율성이 낮아지는 문제점을 가진다. 이 논문에서는 데이타 마이닝의 분류 기법을 적용하여 오경보율을 최소화하는 방법을 제안한다. 결정트리기반의 분류 기법을 오경보 분류 모델로 적용하여 오경보들 중 실제는 공격이 아님에도 불구하고 공격이라 판단된 오경보를 정상으로 분류할 수 있는 경보 데이타 분류 모델을 설계하고 구현한다. 구현된 경보데이타 분류 모델은 오경보율을 최소화하므로 경보데이타의 분석 및 통합을 통해 경보메시지의 축약 및 침입탐지시스템의 탐지율을 높이는데 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.965-974
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• 2003

오늘날의 네트워크는 다양한 애플리케이션이 수행되고 있는 많은 수의 서버와 라우터들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 침입 탐지 에이전트와 방화벽 에이전트가 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)에 의해서 서로 연동할 수 있는 구조를 디자인하고 구축하였다. 계약망 프로토콜은 분산 시스템과 같은 이기종의 컴퓨터 시스템의 효과적인 연동을 위한 방법으로서 여러 에이전트들이 모여 서로 협력하며 하나의 문제를 해결하게 된다. 계약망 프로토콜 내의 커멘드 콘솔은 매니저로서 침입 탐지를 수행하는 계약자들을 수행시키거나 제어하는 역할을 수행한다. 지식 기반의 네트워크 보안 모델링을 위해서 각 모델은 계층적으로 잘 구성된 DEVS (Discrete Event system Specification)에 의해서 구성하려다. 본 논문에서는 계약망 프로토콜에 의해서 운용되는 지식 기반의 침입 탐지 에이전트의 추론 주기를 향상시키기 위한 rete 패턴 매칭 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구는 rete 패턴 매칭 알고리즘을 사용하여 계약망 프로토롤의 성능과 특성을 평가해 본다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권1호
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• pp.39-46
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• 2004

인터넷의 보편화로 인해 일반 정보뿐만 아니라 중요 정보의 전송도 인터넷을 통하여 이루어지고 있다. 그렇기 때문에, 비밀리에 중요 데이터의 전송이나 비밀문서 등의 유출도 증가되고 있다. 그러나 그에 따는 보안 방안은 매우 취약한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 기반의 침입탐지시스템 모듈을 사용하여 네트워크를 통한 중요 정보의 유출을 탐지하는 것을 목적으로 한다. 그리고 중요 데이터의 유출과 테러에 대한 비밀문서의 방지 및 검출하기 위한 은닉정보검출방법을 제안하고 설계한다. 이는 기존의 은닉정보검출방법을 분석하고 그 중 스테고데이터에 대한 검출 방법을 이용하여, JPG, WAVE 등의 웹 데이터나 이메일의 첨부 파일에 스테고데이터 검출 방법에 초점을 맞추어 제안하고 설계한다. 또한, 본 논문에서 제안한 스테고데이터 검출 시스템을 실험을 통하여 분석한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권1호
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• pp.1-6
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• 2007

안전한 네트워크의 운영을 함에 있어 네트워크 침입 탐지에서 오탐지율을 줄이고 정탐지율을 높이는 것은 매우 중요한 일이라 할 수 있다. 최근에 얼굴 인식과 생물학 정보칩 분류 등에서 활발히 적용 연구되는 SVM을 침입탐지에 이용하면 실시간 탐지가 가능하므로 탐지율의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 기존의 연구에서는 입력값들을 벡터공간에 나타낸 후 계산된 값을 근거로 분류하므로, 이산형의 데이터는 입력 정보로 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 의사결정트리를 SVM에 결합시킨 침입 탐지 모델을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 침입 탐지율, F-P오류율, F-N오류율에 있어 각각 5.5%, 0.16%, 0.82% 향상이 있음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권2호
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• pp.73-80
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• 2009

군사용이나 환경 감시등의 영역에서 응용되고 있는 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network)는 센서 정보의 도청이나, 비정상적 패킷의 유통, 메시지의 재사용 등 데이터의 위 변조와 같은 외부의 공격에 쉽게 노출되는 환경에서 동작하기 때문에, 보안은 필수적으로 갖추어져야 하는 중요한 기능이다. 저전력, 초소형, 저비용의 장점을 갖는 ZigBee는 유비쿼터스 센서 네트워크를 구현하는 최적의 기술로 주목받고 있다. 그러나 ZigBee 보안 시스템에는 심각한 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 USN의 대표적인 예로 ZigBee 보안 시스템이 가지고 있는 문제점들을 자세히 분석하고, 이를 해결하여 USN에 적합한 보안 프로토콜을 새롭게 제안하고 그 효율성을 비교 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.605-612
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• 2011

국가 및 공공기관의 정보통신망에 대한 최근의 사이버공격은 날로 지능화 고도화 되어 갈 뿐 아니라 심지어 경쟁상대국이 국가기밀이나 첨단산업기술 절취를 위해 국가차원에서 조직적으로 감행하는 경우도 있어 새로운 국가안보의 위협요소로 대두되고 있다. 이러한 사이버공격에 효율적으로 대응하기 위해서는 기존의 정보보호시스템 운용만으로는 한계가 있어 사이버공격을 실시간 탐지, 분석 대응하는 협력 대응 프레임워크가 그 중요성을 더해가고 있다. 이에 본 논문에서는 사이버 위협 실태와 대응방안에 대한 기술 및 표준화 동향을 살펴보고, 도메인간 보안 정보 공유를 위한 협력 대응 프레임워크를 설계한다. 협력 대응 프레임워크에서 보안 정보 공유 기반 네트워크 위험도 산출 방식을 제안한다. 이를 기반으로 네트워크 위험 상황을 신속하게 탐지하여 보안 정책에 따라 실시간적인 행동을 수행할 수 있도록 하는 것이 가능하다.

• 융합보안논문지
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• 제9권4호
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• pp.21-27
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• 2009

네트워크 대역폭과 침입기술의 발달하는 상황에서 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 방식으로는 대용량화된 모든 패킷을 기존의 침입탐지 시스템의 패턴 매치 방식으로 패턴을 분석하는 것에는 한계가 발생한다. 패킷들이 단편화되어 수신될 때 패킷들을 효율성 있게 탐지하기 위해서 Esnort (1)와 같은 운영체제에 일치되는 패킷들의 패턴만 매치하는 방법이 제시되었다. Esnort의 기본 매커니즘인 NMAP을 이용하여 동일한 네트워크의 시스템의 운영체제를 스캔하여 스캔된 정보와 수신된 패킷과 동일한 운영체제만을 선별하여 패턴 매치를 적용하여 패턴 매치의 성능을 개선하였다. 하지만 운영체제의 종류가 다양해지고 nmap의 운영체제 식별의 오류로 수신된 패킷이 무시되어 인입되는 경우가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 유동적인 사용자의 시스템 환경과 독립적으로 침입탐지 시스템의 패턴의 해시화를 통해 해시테이블을 생성하여 패턴 매치의 시간을 단축는 개선된 침입탐지 시스템을 제시하고 검증하고자 한다.