자율 주행 자동차는 다수의 센서와 ECU 등으로 구성된 분산 시스템이다. 이 시스템은 다양한 시간적 제약사항들을 갖는 자율주행 응용들을 구동하며 각 응용들에 대한 시간적 제약사항 위반을 탐지해야한다. 이러한 분산 시스템에서 응용들 간의 통신을 위해 사용되는 미들웨어들 중 대표적인 것은 DDS이다. DDS는 높은 확장성을 지원하는 발행-구독 통신 모델을 기반으로 하며, 실시간성을 고려한 다양한 QoS 정책들을 제공한다. 하지만 DDS는 자율주행 응용이 요구하는 시간적 제약사항들 중 deadline과 correlation 제약 사항에 대한 위반 여부를 탐지하지 못한다. 본 논문은 DDS 기반 시스템에서 deadline과 correlation 제약 사항 위반 여부를 런타임에서 탐지하는 기법을 제안한다. 본 연구진은 제안된 기법을 DDS의 구현들 중 하나인 Vortex 사의 OpenSplice 기반 시스템에 구현하였다. 실험을 통해 검증한 결과, deadline과 correlation 제약 사항에 대한 위반 여부를 적은 오버헤드와 함께 성공적으로 탐지하였다.
본 논문에서는 대규모 네트워크 환경에서의 분산된 침입탐지 시스템(Intrusion Detection System: IDS)을 망관리의 표준 프로토콜인 SNMP(Simple Network Management Protocol)와 이동 에이전트를 이용해서 진보된 형태의 다중호스트/네트워크 기반의 침입탐지 시스템 프레임워크를 제시하였다. SNMP 에이전트는 호스트 기반의 침입탐지를 수행하며 분산된 호스트들에서의 이동 에이전트는 플랫폼 독립적인 네트워크 기반의 침입탐지를 함으로써 시스템의 유연한 확장성 결함허용 및 시스템의 동적인 구성을 가능케한다.
서비스 거부 공격은 그 피해의 규모에 비해 방어하기가 무척 어려우며 충분히 대비를 한다 해도 알려지지 않은 새로운 서비스 거부 공격 기법에 피해를 입을 위험성이 항상 존재한다. 또한 최근 나타나고 있는 서비스 거부 공격 기법은 시스템 자원을 고갈시키는 분산 서비스 거부 공격(DDoS)에서 네트워크의 대역폭을 고갈시킴으로서 주요 네트워크 장비를 다운시키는 분산 반사 서비스 거부 공격(DRDoS)으로 진화하고 있다 이러한 공격 기법은 네트워크 트래픽의 이상 징후로서만 탐지될 뿐 개별 패킷으로는 탐지가 불가능하여 공격 징후는 알 수 있으되 자동화된 대응이 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 이미 알려진 공격뿐 아니라 새로운 서비스 거부 공격 패킷을 탐지하기 위하여, 패턴 분류 문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Support Vector Machine(SVM)을 사용한 실험을 진행하였다. 테스트 결과. 학습된 공격 패킷에 대해서는 정확한 구분이 가능했으며 학습되지 않은 새로운 공격에 대해서도 탐지가 가능함을 보여주었다.
오늘날의 인터넷은 일상생활에서 필수적인 요소가 되었으며, 인터넷의 이상 현상은 사회적 문제가 되고 있다. 이 때문에 인터넷 트래픽의 특성을 연구하기 위한 인터넷 측정 연구가 주목을 받고 있다. 특히 최근에는 트래픽 분산 그래프(TDG, Traffic Dispersion Graph)라는 새로운 트래픽 분석 기법이 제안되었다. TDG는 기존의 트래픽의 통계적 표현과 분석이 아닌, 그래프를 이용하여 네트워크 요소들의 상호작용을 표현하는 기법이다. 본 연구에서는 새로운 이상 탐지 기법의 패러다임과 TDG를 활용한 이상 탐지 기법을 제시한다. 기존의 이상 탐지 패러다임은 "비정상 패킷이나 플로우(Abnormal Packets or Flows)를 탐지하여 제거하자"는 것이지만, 본 연구에서는 "이상 트래픽의 근원이 되는 이상 호스트(Anomalous Hosts)를 탐지하여 이상 현상에 대응할 것"을 제안한다. 이를 위해서 TDG 클러스터링 기법(TDG Clustering Technique)을 고안하였다. 제안한 기법에 대한 실험에서 짧은 시간 안에 웜 바이러스(Worm Virus)에 감염된 호스트들을 찾아낼 수 있었고, 그 호스트들이 발생하는 이상 트래픽을 제거하여 정상적인 트래픽을 얻을 수 있었다. TDG 클러스터링 기법은 연산 속도가 빠르므로 실시간 이상 탐지에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 웹 사이트를 통해 유포되는 웹 기반 악성코드가 심각한 보안이슈로 대두되고 있다. 기존 웹 페이지 크롤링(Crawling) 기반의 중앙 집중식 탐지기법은, 크롤링 수준을 웹 사이트의 하위링크까지 낮출 경우 탐지에 소요되는 비용(시간, 시스템)이 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 웹 브라우저 이용자가 악성코드 은닉 스크립트가 포함된 웹 페이지에 접속할 경우 이를 동적으로 탐지하여 안전하게 브라우징 해줌으로써, 감염 피해를 예방할 수 있는 웹 브라우저 기반의 탐지도구들 제시하고, 이 도구를 적용한 분산된 웹 브라우저 이용자가 모두 악성코드 은닉 웹 페이지 탐지에 참여하고, 탐지결과를 피드백 함으로써, 웹 사이트의 하부 링크까지 분산적, 동적으로 탐지하고 대응할 수 있는 모델을 제안한다.
웜 바이러스 및 분산서비스거부 공격의 등장으로 침해사고의 공격대상 및 피해범위는 특정 시스템이나 서비스에서 벗어나 네트워크 자체의 장애 및 마비로 확대되고 있다. 이러한 공격 형태는 가장 강력하고 빈번하게 발생하고 있으며, 특히 공격의 경유지로 이용될 인터넷서비스제공자들은 심각한 피해를 입을 수 있다. 그러나 이러한 웜 바이러스 및 분산서비스거부 공격의 빠른 전파속도로 인해 다수의 시스템에서 동시에 발생하는 것이 일반적인 반면에 네트워크 차원의 대응은 네트워크 관리자에 의한 수동적으로 이루어져 대응 속도가 느리고 전체 발생량을 처리할 수 없는 형편이다. 이에 따라 본 논문에서는 원 바이러스 및 분산서비스거부 공격 발생 여부 및 공격자(공격자 IP 주소)를 자동으로 탐지 할 수 있는 방안을 제시한다.
최근 분산 서비스거부 공격에 대한 피해사례가 증가하면서 빠른 탐지와 적절한 대응 메커니즘에 대한 필요성이 대두되었다. 그러나 지금까지 제안된 기존 보안 메커니즘은 이러한 공격들에 대해 충분한 대응책을 제공하지 못하고, 일부 공격에만 유효하거나 공격의 일부 변형에도 취약점을 갖고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최신의 분산 서비스거부 공격 유형 잘 분류해 낼 수 있고, 기존 공격의 변형이나 새로운 공격에도 탐지 가능하도록 데이타 마이닝 기법을 이용한 탐지 구조를 제안한다. 이 탐지 구조는 이미 발견된 공격을 유형별로 분류할 수 있도록 모델링하는 오용탐지모듈과, 공격의 일반적인 특성을 이용 하여 새로운 유형의 공격을 발견할 수 있도록 모델링하는 이상탐지모듈로 구성되어 있다. 이렇게 오프라인으로 생성된 탐지 모델을 통해 실시간 트래픽 데이타를 이용한 탐지 구조를 갖고 있다. 본 논문에서는 실제 네트워크의 상황을 잘 반영시켜 모델링을 하고 시험하기 위해 실제 네트워크에서 사용중인 액세스 라우터에서 NetFlow 데이타를 수집하여 이용하였다. NetFlow는 많은 전처리 과정 없이 플로우 기반의 통계 정보를 제공하므로 분산 서비스거부 공격 분석에 유용한 정보를 제공한다. 또한 공격 트래픽을 수집하기 위하여 잘 알려진 공격 툴을 이용하여 실제 공격 트래픽에 대한 해당 액세스 라우터에서의 공격 NetFlow 데이타를 수집하였다. 시험 결과, 이러한 트래픽을 이용하여 두가지 데이타 마이닝 기법을 결합한오용탐지모듈의 높은 탐지율을 얻을 수 있었고, 새로운 공격에 대한 이상탐지모듈의 탐지 가능성을 입증할 수 있었다., 10kg/10a 파종에서 바랭이, 명아주, 별꽃, 12kg/10a 파종에서는 명아주, 바랭이, 새포아풀 순위였다. 이상의 시험결과를 볼 때, 제주지역에서의 Creeping bent-grass의 적정 파종량은 10kg/10a으로 판단된다.$\cdot$하순에 조파하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.d real time PCR을 이용하여 DBP 유전자를 증폭하는 새로운 방법으로 말라리아를 Semi-quantitative 하게 검출할 수 있음을 보였다.C로 확인 결과 retention time 3.36에 single peak를 나타내 단일 물질임을 확인할 수 있었다. 분리된 활성물질을 GC-MS(m/z)로 분석한 결과 m/z 222에서 base peak로 나타났으며 이 spectrum으로 NIST library 검색을 실시 한 결과, $C_{12}H_{14}O_4$의 diethyl phtalate로 시사되었다. C-NMR과 1H-NMR을 실시한 결과 참비름에서 분리한 물질은 구조식 $C_{12}H_{14}O_6$인 diethyl phtalate로 동정되었다. 특히 노인인구의 비율이 높은 읍면지역 및 섬지역의 음주문화는 주로 식사를 하면서 반주로 마시는 경우가 많아 음주가 일상화 되어 있다고할 수 있다. 따라서 음주로 인한 질병 예방이나 치료를 목적으로 건강식품을 섭취한다는 인식은 하지 않고 있다. 본 연구결과 통영시에 포함되어 있는 읍면 및 섬지역은 노령화가 가속화되고 있으며,도시의 생활권에서 벗어나 의료혜택을 충분히 받지 못하는 열악한 환경에 놓여 있는 실정 이다
본 논문은 시간 제약 조건을 갖는 컨텍스트(상황)에 대한 분산적 탐지 기법(PROCON)을 제안한다. 수집한 데이터를 베이스 스테이션으로 모아 컨텍스트의 발생 여부를 결정하는 기존의 중앙집중 기법과 달리 PROCON은 네트워크 내에서 능동적, 분산적 방식으로 센서 노드 간의 협업을 통하여 컨텍스트를 결정한다. 따라서, 컨텍스트의 발생여부 탐지와 이에 대한 대응(Actuation)이 베이스 스테이션에 독립적으로 네트워크 내에서 모두 이루어진다. 본 논문은 다양한 상황구성에 대한 시뮬레이션을 통해 PROCON의 분산 상황방식이 기존의 중앙집중 방식에 비해 상당한 에너지 절약과 서비스 신뢰성(reliability) 향상을 가져온다는 것을 보인다.
인터넷의 빠른 발전과 확산에 따라, 통신은 방송, 통신, 인터넷 등 개별 미디어 융합을 기반으로 IP 기반 융합네트워크로 발전해 나가고 있다. 네트워크의 발전과 함께 보안문제는 네트워크 관리에 있어서 매우 중요시 되고 있는데, 특히 트래픽 폭주를 일으키는 분산공격트래픽 공격에 대한 방어는 필수적이라 할 수 있으며, 분산공격트래픽 공격에서는 알려진 패턴에 대한 유해트래픽의 방어뿐만 아니라 알려지지 않은 새로운 패턴의 유해트래픽에 대한 보안관리가 모두 필요하다. 현재 인터넷에 대한 공격을 차단할 수 있는 방어 기술은 싱크홀(sinkhole) 터널링(tunneling) 기술 등이 제공되고 있으나, 싱크홀 라우터를 따로 만들지 않고 알려지지 않은 패턴의 유해트래픽에 대한 실시간 탐지 및 대응 방법은 정의되고 있지 않다. 본 논문에서는 분산공격트래픽, 바이러스 등을 모두 포함하는 유해트래픽의 실시간 탐지 및 대응 방법에 대하여 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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