페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법에서 정확한 시그니쳐는 분석 성능을 높이는데 있어 필수적이다. 하지만 정확한 시그니쳐를 생성하기 위한 수동생성 방법에는 한계가 있다. 따라서 이를 극복 하기 위해 페이로드 시그니쳐를 자동생성하기 위한 페이로드 시그니쳐 자동 생성 시스템을 제안한다. 또한 프로토콜 필터를 이용한 응용의 프로토콜 인식을 통해 시그니쳐 자동 생성의 효율성을 향상 시키고, 프로토콜 별 응용의 페이로드 시그니쳐를 자동 생성하여 세분화된 분석에 적용 할 수 있는 페이로드 시그니쳐 자동 생성 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 타당성을 검증하기 위해 수동 생성 시그니쳐와 자동 생성 시그니쳐의 비교 및 프로토콜 별 자동 생성 시그니쳐를 통해 시스템의 타당성을 보였다.
네트워크 트래픽 모니터링과 분석은 엔터프라이즈 네트워크의 효율적인 운영과 안정적 서비스를 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 응용 레벨 트래픽의 분석을 위한 다양한 방법이 존재하지만 분류의 정확성, 분석률, 실용성을 고려했을 때 페이로드 시그니쳐 기반의 분석 방법은 가장 높은 성능을 보인다. 하지만 페이로드 시그니쳐를 수작업으로 추출하는 과정은 응용프로그램 및 응용 프로토콜에 대한 선행적인 분석이 필요하기 때문에 많은 시간과 인력이 요구된다. 또한 응용프로그램의 통합, 변경, 출현은 시그니쳐의 유지 및 관리에 대한 복잡성을 증대시킨다. 따라서 본 논문에서는 응용프로그램의 페이로드 시그니쳐 생성 과정의 단점을 보완할 수 있는 시그니쳐 자동 생성 시스템을 제안하여 시그니쳐 생성 효율을 향상시키며, 응용프로그램의 변화, 출현에 유연하게 대처할 수 있는 페이로드 시그니쳐 갱신 시스템을 구축하여 지속적으로 시그니쳐 유지, 관리가 가능하도록 하였다. 또한 학내망에 적용하여 제안한 시스템의 실용성을 증명하였다.
네트워크 트래픽 모니터링과 분석은 엔터프라이즈 네트워크의 효율적인 운영과 안정적 서비스를 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 다양한 트래픽 분석 방법 중 시그니쳐 기반의 분석 방법은 가장 높은 분석률을 보이지만 모든 시그니쳐를 수작업으로 추출하기 때문에 응용프로그램의 변화와 출현에 유연하게 대응하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 응용프로그램 시그니쳐 생성 과정의 단점을 보완할 수 있는 시그니쳐 자동 생성 시스템을 제안한다. 응용프로그램 시그니쳐는 페이로드 내의 고유한 바이트 시퀀스로 정의하며 응용프로그램이 발생시키는 모든 트래픽을 대상으로 추출한다. 또한 생성 시스템의 실효성을 증명할 수 있는 검증 시스템 및 검증 네트워크를 제시한다.
오늘날 네트워크 자원을 사용하는 응용이 증대되면서 네트워크 관리를 위한 트래픽 분석에서 현재 연구 단계의 한계가 드러나고 있다. 그런 한계를 해결하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데 그 중 대표적인 연구인 시그니쳐 자동생성 연구는 응용 트래픽을 입력으로 트래픽의 공통된 패턴을 찾아 출력하는 과정이 자동화된 연구이다. 그러나 시그니쳐 자동생성 연구는 트래픽을 사용자가 수집해야 하는 반자동 시스템이기 때문에 트래픽 수집 단계에서 문제가 발생할 수 있고, 생성된 시그니쳐의 검증 과정이 포함되어있지 않기 때문에 시그니쳐의 정확도를 신뢰할 수 없는 한계가 있다. 본 논문에서는 시그니쳐 자동생성 시스템의 한계를 극복하기 위해 트래픽수집, 시그니쳐 생성, 시그니쳐 검증, 시그니쳐 관리까지 모든 과정이 자동으로 이루어지는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망의 실제트래픽에 적용하여 추출한 시그니쳐는 분석률을 유지하며, 오탐률을 0으로 만드는 효과를 보였다.
본 논문에서는 알려지지 않은 변형 웜을 탐지하기 위한 방법을 제안한다. 그 방법으로, 페이로드 영역에서 시그니쳐 생성 방안들을 패턴인식 알고리즘으로 연구되었던 Suffix Tree중에서 Longest Common Subsequence(LCSeq) 기법을 이용하여 새로운 시그니쳐를 자동적으로 생성할 수 있는 프로그램을 설계하여 구현하였다. 테스트를 통해 코드레드 웜과 님다 웜의 변종을 검출하는 과정을 보여주고 기존 snort의 시그니쳐와 LCSeq를 이용해 생성된 시그니쳐를 비교 평가하였다.
자기 전파하는 웜들의 속도가 사람이 대응하는 속도 보다 매우 빠르기 때문에 zero-day 웜들을 봉쇄하기 위해서는 웜 시그니쳐의 빠른 검출과 자동생성이 필수적이다. 본 논문에서는 웜 공격에 대응 할 수 있는 시그니쳐 자동생성 방법을 제안하고, 제안한 방법의 프로토타입을 구현하여 DHT 기반 네트워크에 적용하여 웜 시그니쳐를 생성함으로써 제안한 방법의 유효성을 보이도록 한다.
본 논문은 침입탐지 도구에서의 능동 대응 정책 생성 방안에 대하여 연구하였다. 능동 대응형 침입탐지 시스템을 설계 구현하기 위한 선행 연구로서 능동 대응을 위한 침입탐지 도구의 요구사항을 7가지 구성요소로 고려하였고, 공격에 대한 능동 대응 방안으로 NIDS와 ADS를 통합한 모델을 기반으로 상호 유기적으로 시그니쳐를 생성할 수 있는 방안을 제시하였다. Unknown Attack의 탐지를 위하여 트래픽 비정상행위 탐지와 프로토콜 비정상행위 탐지로 나누어 연구하였고 자동적인 시그니쳐 생성 엔진을 위해 헤더영역과 페이로드영역으로 나누어 연구하였다.
오늘날 인터넷의 발달과 더불어 다양한 스마트 기기들의 증가로 인하여 많은 양의 트래픽이 발생하고 있다. 특히 기존의 데스크탑 이외의 다양한 모바일 기기와 스마트 디바이스에서는 HTTP 기반의 응용 트래픽이 많이 증가하고 있다. 이렇게 증가하는 모바일 트래픽은 인터넷에 망 과부하, 웹보안과 같은 다양한 문제들을 발생시키고 있다. 인터넷 망의 과부하 및 보안 문제를 해결하기 위해서는 우선적으로 응용의 정확한 탐지가 필요하다. 이를 위하여 전통적으로는 잘 알려진 포트 기반의 분석 방법이 사용되었다. 그러나 과도한 트래픽을 발생시켜 방화벽이나 IDS 장비에서 포트를 제한한 P2P 응용 프로그램들이 포트를 변경하여 사용하기 때문에 포트 기반의 분석은 정확성이 떨어진다. 이를 보안하기 위하여 제안된 시그니쳐 기반의 분석 방법의 경우 잘 알려진 포트 기반 분석 방법에 비해 비교적 높은 분석률과 정확성을 가지지만 분석에 필요한 시그니쳐를 생성해야 하는 오버헤드를 가지고 있다. 또한 기존의 시그니쳐에 생성에 관한 연구는 각각의 응용에 대해 분류하고 분석하지만 HTTP를 이용하는 트래픽에 대해서는 프로토콜 레벨의 분석만 가능할 뿐 HTTP를 전송 프로토콜로 사용하는 응용 프로그램의 분류와 같은 깊이 있는 분석이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 HTTP 헤더의 반정형적인 특성을 바탕으로 HTTP 기반 응용을 정확히 탐지하기 위한 시그니쳐 생성 방법에 대하여 제시하고 있다. 이를 학내망 트래픽에 실제 적용함으로써 본 논문의 타당성을 보인다.
최근 비디오 데이타베이스, 시공간 데이타베이스, 모바일 데이타베이스와 같은 데이타베이스 응용 분야에서 이동 객체를 기반으로 하는 검색 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 시그니쳐-기반 색인 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐-기반 색인 기법은 궤적 데이타를 토대로 궤적 시그니쳐를 생성하는 방법에 따라 중첩 시그니쳐-기반 색인 기법(Superimposed signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : SISR)과 합성 시그니쳐-기반색인 기법(Concatenated signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : CISR)으로 나뉜다. 생성된 궤적 시그니쳐 정보는 시그니쳐 파일에 저장되고, 검색시 주어진 사용자 질의 궤적 정보를 기반으로 데이타 파일을 직접 접근하기 전에 전체 궤적 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행한다. 이를 통해 데이타 파일의 검색 범위를 현저히 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 또한 검색된 궤적 데이터와의 유사성을 측정하기 위해 k-워핑 알고리즘을 적용시켜 검색의 효율성을 높인다. 마지막으로, 순차 색인 기법, SISR기법, 그리고 CISR 기법을 삽입시간, 검색 시간 그리고 부가 저장 공간측면에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 제안하는 두 가지 기법이 검색 성능 측면에서 순차 색인 기법에 비해 성능이 우수함을 나타내고, 아울러 SISR 기법이 CISR 기법에 비해 보다 우수한 성능을 보인다.
유투브나 트위치와 같은 개인 미디어 시대를 맞아, 개인의 미디어 컨텐츠 제작과 소비가 간편해졌다. 플랫폼 서비스를 통한 엄청난 양의 미디어 컨텐츠가 생성 소비되고 있다. 이와 관련하여 미디어 컨텐츠의 저작권에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 음원의 경우 거의 모든 미디어 컨텐츠 제작에 있어 없어서는 안 될 중요 요소이다. 본 논문에서는 뮤직 컨텐츠에 대한 저작권을 확인하기 위해 음원과 그의 시그니쳐를 블록체인과 분산저장시스템을 활용하여 저장할 수 있는 방안을 제안한다. 음원의 오디오 시그니쳐 추출 결과를 블록체인 트랜잭션 데이터로 포함할 수 있는지의 가능성을 파악한다. 실험을 통해 음원과 그의 시그니쳐를 분산저장시스템에 저장했을 때의 입출력 속도를 비교 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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