최근에 들어서 Web Pgae 및 서버에 악의적인 사용자들로 하여금 많은 피해가 발생하고 있다. 본 논문에서는 연관규칙을 이용한 침입탐지 시스템을 구현함으로써 해킹 및 부정사용자를 방지하여 시스템의 가용성, 효율성을 높이고 안정적인 운용을 제공한다. 그리고 연관규칙의 신뢰성을 높이기 위하여 가중치 개념을 사용하여 효율적인 침입탐지 시스템 구현을 제시하였다.
징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.
연구개발비의 투명성 확보를 위하여 진행되고 있는 연구들은 현재 제도의 문제점을 파악하고 개선해 나가는 방식이다. 이와 같은 연구는 제도권 밖에 있거나 제도를 따르지 않는 대상에 대해서는 대비가 이루어지지 않는 단점이 있다. 연구개발비 오용 및 부정 집행을 방지하기 위해서는 연구기관과 신용카드사 간의 거래 중에서 발생하는 이상거래를 실시간으로 탐지해야한다. 본 논문에서는 실시간 이상거래 탐지 기법에 대해 제시한다. 이상거래 탐지시스템에 업무규칙 도출을 통해 얻은 데이터를 추가함으로써 다양한 환경에서 발생할 수 있는 부정거래를 탐지 및 대응할 수 있게 된다.
징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.
본 논문에서는 생체의 면역계에서 중요한 역할을 하는 세포독성 T세포의 생성과정의 하나인 긍정 선택(positive selection)과 부정 선택(negative selection)을 모델링하였다. 그리고 침입에 의한 데이터 변경과 바이러스에 의한 데이터 감염 등을 탐지할 때 가장 중요한 요소인 변경 검사 알고리즘을 개발하였다. 제안된 방법은 자기를 인식하는 MHC 인식부와 비자기를 인식하는 항원 인식부를 생성하는 알고리즘이다. 따라서 제안한 방법은 실제 면역세포와 마찬가지로 자신과 침입자 모두에 대한 인식기를 가지고 변경을 탐지하게 된다. 시뮬레이션을 통하여 자기파일의 국소가 변경되었을 때와 블록이 변경되었을 때에 대하여 두 가지 방법을 이용한 변경 검사 알고리즘의 특성과 유효성을 밝힌다
금융 산업, IT 기술의 발전과 이를 융합한 핀테크 사업의 활성화에 따라 전자금융거래의 규모가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 사기 결제나 부정 결제의 위험도 증가하고 있다. 그래서 이러한 위험을 사전에 예방하기 위해 데이터 마이닝 기법을 이용한 이상거래 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 데이터 마이닝을 이용한 이상거래 탐지 연구 동향을 살펴보고, 세부 응용 영역별(신용카드, 보험, 기타금융)로 최적의 성능을 보이는 기법을 비교 분석하였다. 이러한 연구의 결과는 이상거래 탐지 시스템에 대한 최신 연구 동향을 이해하고, 다양한 전자금융거래에 적용할 수 있는 범용(General-purpose) 이상거래 탐지 기술 연구에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
능동 합성개구면소나에 의한 해저부설 소형물체 탐지처리 기술은 공간적 제약을 받는 소형 무인화 시스템에서 짧은 센서어레이 사용이 가능하므로 개구면 합성처리에 의해 탐지성능을 올릴 수가 있다. 하지만 플렛폼의 정속도 직선기동에 의한 제한조건은 여러 가지 외부 환경요인과 정확한 위상차 합성 처리에 있어서 많은 오차를 유발하게 된다. 본 연구에서는 이러한 시스템에 탑재되는 능동형 합성개구면처리에 대한 적용 가능성을 분석하고, 전용 시뮬레이터를 구성하여 진행경로 변동에 의해 발생되는 위상차 부정합에 따른 탐지해상도 성능변화를 비교 검토하고자 한다. 시뮬레이션은 코히어런트 초점처리 모델에 경로변동 모듈을 추가하여 실행하였으며, 결과에서 알 수 있듯이 합성개구면처리에 의한 해저 소형물체 탐지성능은 플렛폼의 경로변동에 의한 위상차 부정합 및 S/N비 변화에 의해 많은 변화가 있음을 알 수 있었다.
동적인 네트워크 공격에 대응하기 위하여 인공 신경망, 유전 알고리즘, 면역 알고리즘과 같은 지능적 기술들이 공격 탐지에 적용되어 왔으며 최근에는 인공 면역 체계를 이용한 공격 탐지가 활발히 연구되고 있다. 기존의 인공면역체계 기반의 공격 탐지 기법들은 주로 자기 세포 집합과 비교를 통하여 항원을 인지하고 제거하는 부정 선택 원리만을 이용하였다. 그러나 실제 네트워크에서는 정상 상태와 비정상 상태가 거의 유사한 상태를 보이는 경우가 발생하므로 오탐지가 빈번히 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 새로운 인공면역체계 기반의 공격 탐지 및 대응 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 제안하는 기법에서는 인간면역 체계에서 발생하는 수지상 세포와 T 세포의 면역 상호 작용을 적용하여 버퍼 점유율 변화를 이용한 검출기 집합을 발생시키고 공격 탐지 모듈과 대응 모듈을 다음과 같이 설계하였다. 첫째, self/non-self 구별을 위한 부정 선택 원리를 이용하여 검출기 집합을 발생시킨다. 둘째, 공격 탐지 모듈에서는 발생된 검출기 집합을 이용하여 네트워크 이상 상태를 탐지하고 경고 신호를 발생시킨다. 이때 오탐지를 줄이기 위하여 위험이론을 적용하며 위험도를 추측하기 위해 퍼지 이론을 이용한다. 마지막으로 공격 대응 모듈에서는 역추적된 공격 노드에 제어 신호를 전송 하여 공격 트래픽을 제한하도록 한다.
본 논문에서는 멀티베이스라인 인터페로미터 방향 탐지 시스템에서 진폭 및 위상 부정합 오차를 보정할 수 있는 공분산행렬 기반 자체 교정 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 비용함수를 정의한 후 제한 조건을 갖는 비선형 최소화 방법으로서, 공간 섹터를 이용하여 부정합 오차를 획기적으로 교정하는 알고리즘이다. 다만 공간 섹터를 선정하기 위하여 초기 추정각을 요구하는 단점이 있으나, 이는 일반적인 비선형 최소화 문제의 공통적인 단점이다. 적절한 공간 섹터 간격을 선정하여 시뮬레이션한 결과, 제안된 방법이 기존 인터페로미터 방식보다 표본바이어스, 표본표준편차, 평균제곱오차면에서 획기적으로 우수한 통계적 성능을 보여주었다. 더구나 섹터 간격이 도래각과 $5^{\circ}$ 이내일 경우에, 30 dB의 진폭 부정합 및 $50^{\circ}$ 이상 큰 값의 위상 부정합이 발생하는 경우에도 획기적인 보정 능력을 보여주었으며, 신호대 잡음비에도 덜 민감한 특징을 나타내었다.
신용카드 부정 사용은 고객 및 기업의 신용과 재산에 막대한 손실을 미치고 있다. 이에 따라 금융사들은 이상금융거래탐지시스템을 도입하였으나 이상 거래 발생 여부를 지속적으로 모니터링하고 있기 때문에 시스템 유지에 많은 비용이 따른다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨팅 리소스를 절약함과 동시에 성능 개선 효과를 보인 신용카드 이상 거래 탐지 알고리즘을 제안한다. CTGAN 을 활용하여 정상 거래와 이상 거래의 비율을 일부 완화하였고 XAI 기법인 SHAP 를 활용하여 유의미한 속성값을 선택하였다. 이것을 기반으로 LSTM Autoencoder를 사용하여 이상데이터를 탐지하였다. 그 결과 전통적인 비지도 학습 기법에 비해 제안 알고리즘이 우수한 성능을 보였음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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