• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.541-543
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• 2002

정보기술의 발전은 디지털 혁명의 근간이 되고 있는 반면, 정보유출ㆍ파괴ㆍ변조 등의 역기능 또한 내포하기 때문에 이러한 정보화의 역기능에 대한 신속한 탐지 및 능동적인 대응이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 그러나 기존의 시스템은 침입에 대한 차단을 중심으로 운영되어 왔고, 침입탐지 시스템이라 할지라도 불법 침입에 대한 대응이 단지 경고나 보고 수준에 머물고 있어 능동적인 대응이 없다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 리눅스 시스템에서 실시간 침입탐지 시스템인 NIDS를 설계 구현하고, 동일 네트워크 망에서의 여러 호스트들을 통합적으로 관리하기 위하여 M/A 시스템을 설계ㆍ구현하였다. 여기서 NIDS와 M/A 시스템간의 통신은 SSL/TLS 프로토콜을 기반으로 이루어진다. NIDS에서는 Detection Module과 Response Module을 분리하여 구현하였고, 커널 레벨에서 PCAP 라이브러리를 통해 캡쳐된 패킷이 Detection Module에 의해 침입이라 판단되면 Response Module에서 일정 수준의 대응이 가능하도록 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.363-366
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• 2002

최근 네트워크 취약점 검색 방법을 이용한 침입 공격이 늘어나는 추세이며 이런 공격에 대하여 적절하게 실시간 탐지 및 대응 처리하는 침입방지시스템(IPS: Intrusion Prevention System)에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 시스템에 허락을 얻지 않은 서비스 거부 공격(Denial of Service Attack) 기술 중 TCP의 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스로 종단간에 이루어지는 3-Way Handshake를 이용한 Syn Flooding Attack에 대하여 침입시도패킷 정보를 수집, 분석하고 퍼지인식도(FCM : Fuzzy Cognitive Maps)를 이용한 침입시도여부를 결정하는 네트워크 기반의 실시간 탐지 모델(Network based Real Time Scan Detection Model)을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.401-403
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• 2003

최근 네트워크 환경이 고속화 됨에 따라 네트워크 상의 침입 공격이나 인터넷 웹의 활동이 급속도로 증가하고 있다. 이러한 네트워크 상의 침입이나 바이러스를 방어하기 위한 기술적 관건은 침입여부를 판단하기 위한 근거를 어디에서, 얼마나 정확하게, 그리고 신속하게 찾을 수 있느냐에 달려있다. 본 논문에서는 속도 면에서 매우 우수하고 적응력이 뛰어난 신경망 알고리즘인 Fuzzy ART엔진을 탑재한 침입탐지 에이전트를 구성하여 분산된 네트워크 환경에서 협동적인 실시간 침입 탐지와 조기 경보가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권1호
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• pp.77-82
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• 2002

침입 탐지 시스템은 침입 판정과 감사 데이터(audit data) 수집 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 침입 판정은 주어진 일련의 행위들이 침입인지 아닌지를 정확히 판정해야 하고 감사 자료 수집에서는 침입판정에 필요한 데이터만을 정확히 수집하는 능력이 필요하다. 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위해 규칙 기반 시스템과 신경망 등의 인공지능적인 방법들이 도입되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 단일 호스트 구조로 되어있거나 변형된 새로운 침입 패턴이 발생했을 때 탐지하지 못하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 분산된 이기종 간의 호스트에서 사용자의 행위를 추출하여 패턴을 검색, 예측할 수 있는 데이터 마이닝을 적용하여 실시간으로 침입을 탐지하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.479-482
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• 2001

침입 탐지 시스템은 침입 판정과 감사 데이터(audit data) 수집 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 침입 판정은 주어진 일련의 행위들이 침입인지 아닌지를 정확히 판정해야 하고 감사 자료 수집에서는 침입 판정에 필요한 데이터만을 정확히 수집하는 능력이 필요하다 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 시스템과 신경망 등의 인공지능적인 방법들이 도입되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 단일 호스트 구조로 되어있거나 변형된 침입 패턴이 발생했을 때 탐지하지 못하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 분산된 이기종 간의 호스트에서 사용자의 행위를 추출하여 패턴을 검색, 예측할 수 있는 데이터 마이닝을 적용하여 실시간으로 침입을 탐지하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2008년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.514-518
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• 2008

인터넷의 보급에 따라 네트워크를 통한 공격에 피해가 급증하고 있다. 이러한 네트워크 침해를 막기위해 여러 연구자들은 침입탐지 시스템(IDS)을 제안하였으나, 시스템의 탐지율에만 초점을 맞추고 있기 때문에 실시간(Realtime)으로 동작하지 못하고 있다. 실시간 IDS를 위하여 최근 다양한 특징선택(Feature selection)들이 제안되고 있다. 본1) 논문에서는 특징들을 중요도의 순위를 정하는 새로운 랭킹 방법과 이 방법에 따라서 특징을 선택하는 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 또한 제안된 알고리즘을 통하여 선택된 특징을 사용할 경우 탐지결과가 우수함을 실험으로 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.676-679
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• 2001

침입 탐지 시스템은 침입 판정과 감사 자료(audit data) 수집 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 침입 판정은 주어진 일련의 행위들이 침입인지 아닌지를 정확히 판정해야하고 감사 자료 수집에서는 침입 판정에 필요한 자료만을 정확히 수집하는 능력이 필요하다. 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 시스템과 신경망등의 인공지능적인 방법들이 도입되고 있다. 하지만 이러한 방법들은 단일 호스트 구조로 되어있거나 새로운 침입 패턴이 발생했을 때 탐지하지 못하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 분산된 이기종 간의 호스트에서 사용자의 행위를 추출하여 패턴을 검색, 예측할 수 있는 데이터 마이닝을 적용하여 실시간으로 침입을 탐지하는 방법을 제안하고자 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제22권1호통권103호
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• pp.51-58
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• 2007

인터넷의 발전과 더불어 네트워크 상에서의 침입 시도가 갈수록 증가되고 다변화됨으로써, 이에 대한 대응으로 많은 침입탐지시스템들이 개발되었다. 그러나, 현재의 대다수 침입탐지시스템들은 갈수록 증가하는 트래픽양을 처리하는 데 어려움이 있다. 즉, 기가비트 이더넷 환경과 같은 고속 네트워크 환경이 현실화되고 있고, 이를 바탕으로한 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 보안 분석 기법들에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 고속 네트워크 환경에 적합한 하드웨어 기반의 고성능 침입탐지 기술에 대해서 설명한다. 이는 대용량의 트래픽 데이터들을 실시간으로 분석하기위한 기술로써, 점점 고속화되고 대용량화되어 가는 대규모 네트워크 환경에서의 다양한 침입을 보다 빠르고 정확하게 탐지하고 대응하기 위한 기반을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.2041-2044
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• 2003

네트워크에서 발생하는 다양한 침입 중에서 서비스거부공격(DoS Attack. Denial-of-Service Attack)이란 공격자가 침입대상 시스템의 시스템 자원과 네트워크 자원을 악의적인 목적으로 소모시키기 위하여 대량의 패킷을 보냄으로써 정상 사용자로 하여금 시스템이 제공하는 서비스를 이용하지 못하도록 하는 공격을 의미한다. 기존 연구에서는 시스템과 네트워크가 수신한 패킷을 분석한 후 네트워크 세션정보를 생성하여 DoS 공격을 탐지하였다. 그러나 이 기법은 공격자가 분산서비스거부공격(DDoS Attack: Distributed DoS Attack)을 하게 되면 분산된 세션정보가 생성되기 때문에 침입을 실시간으로 탐지하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 시스템이 가지고 있는 자윈 중에서 DDoS 공격을 밭을 때 가장 민감하게 반응하는 시스템 자원을 모니터링 함으로써 DDoS 공격을 실시간으로 탐지할 수 있는 모델을 제안한다 제안 모델은 시스템이 네트워크에서 수신한 패킷을 처리하는 과정에서 소모되는 커널 메모리 소비량을 감사자료로 이용한 네트워치기반 비정상행위탐지(networked-based anomaly detection)모델이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.526-529
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• 2020

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1 Score 지표를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 모델은 Random Forest 및 기본 심층 신경망 모델과 비교해 F1 Score를 기준으로 7~9%의 성능 향상을 이루었다.