동일한 집단에 속하는 개체를 다른 집단에 속하는 개체로부터 구별할 수 있는 염기의 특징을 해당 집단의 시그너쳐라고 한다. 학습 데이터는 두 집단에 속하는 염기서열들이고, 염기서열에 대한 시그너쳐는 개체를 다른 집단과 구별할 수 있는 위치의 염기들로 구성된 서열이다. 제안한 방법에서는 각 집단에 대해서 위치별로 염기의 발생빈도를 계산하고, 가장 발생빈도가 높은 염기를 결정한 다음, 다른 집단의 대응 위치에서 해당 염기의 빈도를 계산하여, 빈도차이가 지정한 분류임계값 이상이면, 해당 위치의 염기를 시그너쳐를 구성하는 특징으로 간주한다. 시그너쳐를 대한 임의의 염기서열에 대한 부합정도는 시그너쳐에 속하는 염기의 학습집단에서의 상대빈도값을 가중치로 하여 계산한다. 임의의 염기서열이 특정 집단에 속하는지 판단하기 위해서는 해당 집단의 시그너쳐에 대한 부합정도를 계산하게 되는데, 부합정도가 얼마이상이 되어야 해당 집단에 속하는 것으로 간주할지 기준이 되는 임계값을 엄밀도 임계값이라고 한다. 엄밀도 임계값은 학습 데이터 집합에 대해서 주어진 시그너쳐에 대한 엄밀도 임계값이 민감도와 특이도를 최대로 하는 것을 선택한다. 제안한 방법을 구현한 바이오인포매틱스 도구를 개발하여, 한국형 HIV-1 바이러스 시그너쳐 추출에 적용하여 분류특성이 우수한 시그너쳐를 추출할 수 있음을 확인하였다.
유전자 변이가 쉽게 일어나는 바이러스 등은 변이 계통에 따라 집단을 형성하게 된다. 이러한 집단들에 대한 분석은 해당 바이러스 집단에 대한 추적, 백신 및 치료약 개발에서 필수적이다. 어떤 집단의 염기 서열의 특성을 효과적으로 표현하는 패턴을 시그너쳐라 하며, 이러한 시그너쳐는 특정 염기서열 집단의 고유한 특성을 나타내면서 다른 집단과 구별되는 정보를 포함하는 것이 바람직하다. 이 논문에서는 가능한 후보 시그너쳐들을 염기분포를 이용하여 생성해가면서, 시그너쳐 해당부위의 염기를 상대 서열집단의 공통 서열의 염기로 변환하여 집단간의 상대거리를 측정함으로써, 후보 시그너쳐에 의한 집단의 고유성질 표현능력과 집단간 차별화 능력을 고려하여 시그너쳐를 추출하는 방법을 제안한다.
모바일 환경에서 효과적인 데이터 전송 방법인 브로드 캐스트 기법에서 중요한 문제 중의 하나가 데이터에 대한 인덱스 생성이다. 데이터에 대한 인덱스가 제공되면 클라이언트는 튜닝 타임과 엑세스 타임을 줄일 수 있고, 그와 함께 배터리 소모도 줄일 수 있다 기존에 제시된 인덱스 생성 기법온 대부분 트리 구조를 기반으로 하고 있다. 트리 기반 인덱싱 기법은 튜닝 타임을 최소화하지만, 반면 멀티-어트리뷰트(multi-attribute)에 대한 엑세스나 다양한 종류의 멀티미디어 데이터들 혹은 클러스터링 된 데이터에 대한 인덱스 생성이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시그너쳐 기반의 인덱싱 기법이 제시되었다. 그러나 기존의 시그너쳐 기반 인덱싱 기법에서는 엑세스 타임이 전체 브로드 캐스트 타임으로 고정되는 문제가 있었다. 본 논문비서는 앞으로 브로드 캐스팅 될 데이터들에 대한 포괄적인 정보를 가지는 시그너쳐 집합을 인덱스로 제공해서 클라이언트의 엑세스 타임을 최소화시키는 시그너쳐 스킴을 제시한다.
본 논문은 H.264/AVC 비디오 압축영역에서 비디오 복제 방지기법의 일종인 CBCD(Content Based Copy Detection)에 사용 될 수 있는 비디오 시그너쳐 (Video Signature) 추출 방법을 제안한다. 기존의 비디오 시그너쳐 추출방법은 모두 비디오 공간영 역에서 수행되기 때문에 압축된 비디오 스트립으로부터 시그너쳐를 추출하기 위해서는 비디오를 모두 복호해야 하는 단점을 가지고 있었다. 하지만 제안하는 방법에서는 비디오 압축영역에서 섬네일(Thumbnail)을 빠르게 구성하고 구성된 섬네일을 이용하여 비디오 시그너쳐를 추출하여 이와 같은 단점을 극복하였다. 밝기 순서 정보를 추출하는 실험결과로부터 제안하는 방법은 기존의 방법보다 80.98%의 정확도를 유지하면서 약 2.8배 빠르게 시그너쳐를 추출할 수 있었다.
최근 웹(World Wide Web)은 전자상거래, e-commerce의 눈부신 성장과 더불어 그 이용률이 급격히 증가하였고, 이와 더불어 웹 취약점을 이용한 해킹사례도 증가하고 있다. 이 해킹 사례의 대부분은 웹 어플리케이션의 취약점을 이용한 것이다. 기존의 네트워크 침입탐지 시스템에서는 침입을 탐지하기위해 시그너쳐 방법이 주로 사용되었다. 시그너쳐 방식은 시그너쳐를 기반으로 우수한 탐지율을 보인다. 그러나 웹 어플리케이션 공격은 다양한 원인과, 변형된 특성들을 가지고 있기 때문에 기존의 시그너쳐 기반의 방법으로는 특정한 패턴을 찾아내기가 곤란하다. 본 논문에서는 이를 보완할 수 있는 방법으로 프로파일 기반의 탐지방법과 한계, 그리고 이 한계를 보완할 수 있는 대책을 제시한다.
최근 웹(World Wide WEb)은 전자상거래, e-commerce의 눈부신 성장과 더불어 그 이용률이 급격히 증가하였고, 이와 더불어 웹 취약점을 이용한 해킹사례도 증가하고 있다. 이 해킹 사례의 대부분은 웹 어플리케이션의 취약점을 이용한 것이다. 기존의 네트워크 침입탐지 시스템에서는 침입을 탐지하기 위해 시그너쳐 방법이 주로 사용되었다. 시그너쳐 방식은 시그너쳐를 기반으로 우수한 탐지율을 보인다. 그러나 웹 어플리케이션 공격은 다양한 원인과, 변형된 특성들을 가지고 있기 때문에 기존의 시그너쳐 기반의 방법으로는 특정한 패턴을 찾아내기가 곤란하다. 본 논문에서는 이를 보완할 수 있는 방법으로 프로파일 기반의 탐지방법을 제시한다.
기존의 바이러스 및 악성 코드 백신의 탐지 기법은 대부분 시그너쳐 기반의 패턴 매칭 기법을 사용하고 있다. 이러한 기법의 단점은 새로운 악성 코드가 발생하면 사용자가 매번 시그너쳐를 업데이트를 해야 탐지가 가능하며, 시그너쳐의 업데이트 없이는 알려지지 않은 바이러스 및 악성 코드를 탐지할 수 없다는 것이다. 따라서 이와 같은 패턴 매칭 기법의 단점을 보완하고자 각각의 악성 코드 종류에 따른 시그너쳐를 이용한 탐지 기법이 아닌 악성 행위별 패턴를 이용하여 탐지를 한다면 기존의 기능을 포함한 알려지지 않은 바이러스 및 악성 코드 등을 탐지할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템 모니터링을 통하여 악성 행위별 패턴 분석 및 결과에 대해 기술한다.
마이크로어레이 데이터는 수천가지 유전자의 발현정보를 포함할 수 있으며, 여기에서 의미있는 패턴을 추출하여 추가적인 분석을 위한 목적으로 활용되고 있다. 다수의 샘플 또는 실험에 대해서 마이크로어레이 데이터가 수집된 경우에 분석자가 관심을 갖는 유전자들이나 샘플들을 효과적으로 검색하는 것이 필요한 경우가 있다. 이 논문에서는 단순한 조건뿐만 아니라 복잡한 조건을 정의하여 원하는 특성을 만족하는 유전자나 샘플을 추출하는 방법으로 퍼지 시그너쳐 집합을 활용하는 방법을 제안한다. 퍼지 시그너쳐는 벡터값을 값을 갖는 퍼지 집합을 확장한 것으로, 벡터의 각 요소가 다시 벡터가 되는 것을 허용하는 재귀적인 구조이다. 퍼지 시그너쳐 집합은 단말 원소가 구간 [0,1] 사이에서 정의된 퍼지집합이라는 것을 제외하면 퍼지 시그너쳐와 같은 구조를 가진다. 이 논문에서는 각 내부 노드에 대해서 명시적으로 결합 연산자를 지정하도록 하고, 결합 연산을 위해 비교연산자를 사용할 수 있도록 확장한 퍼지 시그너쳐 집합을 소개한다. 또한 확장된 퍼지 시그너쳐 집합을 마이크로어레이 데이터 검색을 위해 사용하는 방법과 이를 사용한 예를 보인다.
시그너쳐 기반 침입탐지 기술은 과탐지(false positive)가 많고 새로운 공격이나 변형된 유형의 공격을 감지하기 어렵다 우리는 앞선 논문[1]을 통해 시그너쳐 기반 침입 탐지 시스템과 기계학습 기반 침입 탐지 시스템을 Alpha-cut 방법을 이용하여 결합한 모델을 제시 하였다. 본 논문은 Alpha-cut의 후속연구로 기존 모델에서 감지하지 못하는 미탐지(false negative)를 줄이기 위한 Beta-pick 방법을 제안한다. Alpha-cut은 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 공격 탐지결과에 대한 정확성을 높이는 방법인 반면에, Beta-rick은 공격을 정상으로 판단하는 경우를 줄이는 방법이다. Alpha-cut과 Beta-pick을 위해 사용된 기계학습 알고리즘은 XIBL(Extended Instance based Learner)이며, C4.5를 적용했을 때와 차이점을 결과로서 제시한다. 제안한 방법의 효과를 설명하기 위해 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 탐지결과에 Alpha-cut과 Beta-pick을 적용하여 오경보(false alarm)가 감소함을 보였다.
최근의 많은 바이러스들이 전달매체(Vector)로서 전자우편을 이용하며 탐지를 어렵게 하기 위해 다형화 기법을 사용한다. 현재의 안티 바이러스(Anti-virus) 제품들은 일반적인 바이러스와 전자우편에 의해 전파되는 바이러스에 대한 탐지 방식을 구분하지 않고 있으므로 전자우편 기반의 바이러스 탐지에 적절치 않다[1]. 또한 시그너쳐(signature) 기반의 탐지 방식을 이용하므로 다형성 바이러스를 탐지 할 수 없다. 본 논문에서는 전자우편을 통해 전파되는 바이러스를 대상으로 전자우편의 특성을 이용하되 시그너쳐에 의존하지 않응으로써 다형성 바이러스를 탐지 할 수 있는 기법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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