• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2002년도 종합학술발표회논문집
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• pp.144-146
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• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.279-282
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• 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.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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• pp.161-165
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• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권7C호
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• pp.985-996
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• 2004

최근 해마다 급증하는 보안 사고를 해결하기 위한 방안으로써, 침입탐지 시스템이 부각되고 있다. 하지만, 현재와 같은 대규모 네트워크 환경에서는 지역적인 침입탐지 시스템으로 다양한 형태의 침입을 탐지하는 데에 많은 문제점을 가지고 있다. 이에 침입탐지 구성 요소들을 분산시키거나 계층적으로 구성하기 위한 연구와 표준화된 통합 프로토콜의 개발 및 침입탐지 시스템들 간에 교환되는 메시지의 표준화된 형식을 정의하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이기종 침입탐지 시스템간의 표준화된 침입탐지 정보 교환을 위하여 표준화된 메시지 형식 및 프로토콜을 사용하며, 통합된 침입탐지 정보들에 대한 상호 연관성 분석을 통하여 보다 효율적인 관리와 분석을 수행할 수 있는 통합 침입탐지 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서 제안한 시스템에서는 분산된 침입탐지 시스템들의 효율적인 운용을 위하여 정책 프로파일을 정의ㆍ교환하고, 이기종 시스템간의 상호 인증을 위하여 PKI를 이용한다. 이러한 설계를 기반으로 Snort로부터 수집한 침입탐지 데이터를 IDMEF 형식의 메시지로 변환하여 BEEP 기반의 IDXP 프로토콜을 사용하여 송수신하고 이를 다시 통합 판정이 가능한 정보로 변환하기 위한 통합 침입탐지 시스템의 프로토타입을 구현하여 성능을 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2287-2297
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• 2007

제안한 ANIDS(Advanced Network based IDS)는 네트워크 패킷을 수집하여 연관규칙 마이닝 기법을 이용하여 패킷의 연관성을 분석하고, 연관성이 높은 패킷을 이용해 패턴 그래프를 생성한 후, 생성된 패턴 그래프를 이용해 침입인지를 판단하는 네트워크 기반 침입 탐지 시스템이다. ANIDS는 패킷 수집 및 관리하는 PMM(Packet Management Module), 연관성 있는 패킷들만을 이용해 패턴 그래프를 생성하는 PGGM (Pattern Graph Generate Module), 침입을 탐지하는 IDM(Intrusion Detection Module)으로 구성된다. 특히, PGGM은 Apriori 알고리즘을 이용해 $Sup_{min}$보다 큰 연관규칙의 후보 패킷을 찾은 후, 연관규칙의 신뢰도를 측정하여 최소 신뢰도 $Conf_{min}$보다 큰 연관규칙의 패턴 그래프를 생성한다. ANIDS는 패킷간의 연관성을 분석하여 침입인지를 탐지 할 수 있는 패턴 그래프를 사용함으로써, 침입 탐지의 긍정적 결함 오류를 감소시킬 수 있으며, 완벽한 패턴 그래프 패턴이 생성되기 전에, 이미 침입으로 판정된 패턴 그래프 패턴과 비교하여 유사한 패턴 형태를 침입으로 간주하므로 기존의 침입 탐지 시스템에 비해 침입 탐지속도를 감소시키고 침입 탐지율을 증가시킬 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.149-157
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• 2018

최근 급격히 증가하고 있는 IoT 환경에서의 보안위협 대응방안에 관한 연구를 위해서 SDN Controller 기능을 활용한 침입감시 대응기술 방안을 연구하고자 한다. 연구방법은 IoT 계층별 보안위협에 따른 대응기술 및 적용되는 보안기술의 연구 동향 분석을 통해 향상된 IoT 보안위협 대응기술 구현 방안을 수립하였다. 연구결과는 기존의 IoT망의 네트워크스위치 장비에 OpenFlow 기반의 SDN Controller를 추가하여 샘플링 기법을 통한 탐지방법의 실효성을 연구하였다. 이 방법은 기존 IoT 기기의 성능에 영향을 미치지 않으면서도 IDS 및 IPS와의 연동만으로도 네트워크 전체의 모니터링 및 공격에 대한 탐지가 가능해 졌다. 이와 같이 향상된 보안위협 대응기술을 적용하면 IoT 보안위협 불안감 해소와 서비스 신뢰를 높일 수 있을 것으로 기대 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.79-86
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• 2007

정보기술의 급격한 발전과 함께 정보보호 분야에서 다양하고 복잡한 제품 및 서비스가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 다양하고 복잡한 네트워크 보안성과 보안성능부분에 초점을 맞추어 네트워크 보안성을 평가하기 위해 필요한 평가 시스템들을 추출하고 이들 각각을 평가할 수 있는 체크리스트와 각 시스템들이 네트워크 보안성에 얼마만큼 기여하는지를 결정하여 네트워크 보안성을 평가할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 네트워크 보안성능을 평가할 수 있는 평가 모델과 테스트 시에 필요한 테스트 시나리오를 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.75-77
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• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.949-952
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• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.2113-2116
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• 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.