컴퓨터 시스템의 데이터 파괴 및 시스템 정지 등과 같은 악의적인 일을 수행하는 컴퓨터 바이러스의 종류 및 피해가 증가되고 있으며, 이에 따른 바이러스 검사 및 치료하는 백신과 같은 프로그램을 사용하며, 또한 클라이언트용으로 Windows 시스템에서 주로 사용되어 오고 있다. 그리고 Linux와 같은 Unix계열의 시스템에서는 파일 시스템에 파일을 저장하고 난 후 백신으로 치료하는 형태를 가지고 있어 바이러스 확산에 능동적으로 대처하지 못하고 있다. 본 논문에서는 네트워크를 통해 유입되는 데이터에 대해 바이러스 감염 여부를 실시간으로 탐지하여 그 결과를 웹상에 알려주는 방화벽 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 시스템은 기존 방화벽 보안 정책을 유지하면서 네트워크에서 유입되는 데이터에 대해 바이러스를 실시간으로 탐지해낸다. 방화벽 시스템에 대해 바이러스 탐지 모듈을 추가한 결과, 기존보다 평균 8%정도의 시간적 지연이 있음을 확인하였다.
정보 처리 기술의 컴퓨터 및 네트워크 의존도가 심화됨에 따라 컴퓨터 및 네트워크에 대한 침입 사례가 갈수록 증가하고 있다. 시스템 및 네트워크의 침입을 방지하기 위하여 호스트와 네트워크 기반 침입차단시스템(방화벽 등)이 개발되었지만 기존의 규칙 기반의 침입차단시스템만으로는 보안 관리에 많은 어려움이 있다. 이러한 이유로 인해 시스템 및 네트워크 자원에 대한 침입을 실시간으로 탐지하고 이에 대처하는 침입탐지시스템 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 비선형 자료에도 적용 가능하며 수렴성이 보장된 실시간 특징 추출 방법으로 APEX 알고리즘과 점증적 LS-SVM 분류기를 결합한 실시간 침입탐지 시스템을 개발하였다. 일반적으로 실시간 처리 방식은 메모리의 효율성이 좋고 학습 자료의 추가를 허용하는 장점이 있지만 일괄처리 방식에 비해 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 따라서 제안한 시스템은 정확도 면에서도 일괄 처리 방식과 비슷한 성능을 나타내고 있어 상용화가 가능한 시스템이다.
웹페이지나 디지털 문서 등과 같은 온라인에서는 사용자가 검색하고 싶은 특정 단어나 특정 문구를 실시간으로 검색하는 기능이 있다. 인쇄된 도서나 참고서 등과 같은 인쇄물에는 실시간으로 특정 단어나 특정 문구를 찾는 기능이 없어 어려움을 겪는 경우가 많다. 본 논문에서는 텍스트를 탐지(Detection)하는 딥러닝 모델과 텍스트를 인식(Recognition)하는 OCR을 활용한 실시간 문자 탐지 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 EAST 모델을 사용하여 텍스트를 탐지하는 방법, 탐지한 텍스트를 EasyOCR을 사용하여 인식하는 방법, 인식한 텍스트를 사용자가 검색하고 싶은 특정 단어나 특정 문구를 비교하여 bounding box로 나타내는 방법을 제안한다. 이 시스템을 통해 사용자는 도서나 참고서 등과 같은 인쇄물에서 실시간으로 검색하고 싶은 특정 단어나 특정 문구를 찾아 필요한 정보를 쉽고 빠르게 찾는 것에 효과적일 것을 기대한다.
네트워크가 보편화되면서 사이버 공간을 이용한 테러가 전 세게적으로 발생하고 있다. IP Fragmentation은 이 기종 네트워크 환경에서 IP 패킷의 효율적인 전송을 보장해주고 있지만, 몇 가지 보안 문제점을 가지고 있다. 불법 침입자는 이러한 IP Fragmentation 취약점을 이용해 IP Spoofing, Ping of Death, ICMP 공격과 같은 공격 기술을 이용하여 시스템에 불법적으로 침입하거나 시스템의 정상적인 동작을 방해한다. 최근에는 IP Fragmentation을 이용한 서비스 거부공격 외에도 이를 이용하여 패킷 필터링 장비나 네트워크 기반의 침입탐지시스템을 우회한 수 있는 문제점이 대두되고 있다. 본 논문에서는 패킷 재조합 기능을 제공하고 있지 않은 일부 라우터나 침입차단시스템 그리고 네트워크 기반의 침입탐지시스템들에서 불법 사용자가 패킷을 다수의 데이터그램으로 분할하여 공격한 경우 이를 탐지하거나 차단하지 못하는 경우에 대비하여 실시간 접근 로그 파일을 생성하고, 시스템 관리자가 의사결정을 할 수 있도록 함과 동시에 시스템 스스로 대처한 수 있는 시스템을 구현하여 타당성을 검증하고 그에 따른 기대효과를 제시한다.
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.
본 연구는 기존의 고장진단 기법들을 토대로 주어진 자동화 시스템에 실제 적용이 가능한 고장예측 알고리즘을 제시한다. 고장예측은 시스템이 운용되는 도중에 제한된 정보와 컴퓨터 자원을 이용하여 수행되어야 하므로 실시간 적용을 위하여 2단계로 구분하여 수행된다. 첫 번째는 실시간 고장예측 단계로서 시스템 운용 중에 시스템의 고장 징후를 탐지하는 역할을 하며, 두 번째는 오프라인 고장예측 단계로서 실시간으로 고장 징후가 탐지되면 시스템의 작동을 멈춘 후 고장의 징후를 분류하고 식별하는 역할을 수행한다 원활한 고장예측 알고리즘을 도출하기 위해 자동화 시스템의 이산사건 모델과 연속시간 모델을 수립하였으며, 이들을 통합한 공정모델에 대하여 하이브리드 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 제안된 기법은 자동화 시스템의 공정모델에 기구부, 모터부에 대한 고장모델을 부가하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.
분산 서비스 거부 공격 탐지를 위한 많은 연구와 개발이 진행 되고 있다. 하지만 분산 서비스 거부 공격의 유형은 계속 변화되어 가고 있어서 새로운 유형의 분산 서비스 거부 공격의 완벽한 탐지는 현실적으로 불가능하다. 본 논문에서는 알려진 유형의 분산 서비스 거부 공격의 탐지뿐만 아니라 새로운 유형의 분산 서비스 거부 공격 탐지를 위하여 실시간으로 트래픽을 모니터링 하고 분산 서비스 거부 공격으로 의심 되는 트래픽을 조기에 탐지하고 신속하게 대응이 가능 한 시스템의 설계와 구현에 관하여 기술 한다.
지난 7.7 DDoS(Distributed Denial of Service), 3.3 DDoS 대란을 통해서 보여주듯 DDoS 공격이 네트워크 주요 위협요소로 매우 부각되고 있으나, 공격에 대해서 실시간으로 감지하고 대응하기에 어렵다. 그리고 현재 여러 분야에서 매우 많은 용도로 사용되는 SMS(Short Message Service)도 DDoS 공격 수단으로 사용되어 이동전화 시스템에 큰 혼란을 야기할 수 있다. 기존의 Bloom Filter 탐지 기법은 구조가 간단하고 실시간 탐지가 가능한 장점을 갖지만 오탐지율에 대한 문제점을 가진다. 본 논문에서는 목적지 기반의 다중의 해시함수를 사용한 Counting Bloom Filter 기법을 이용하여 임계치 이상 카운트된 동일한 목적지로 발송되는 SMS에 대하여 공격으로 탐지하고 SMSC에 통보하여 차단시키는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 보안 및 감시 시스템 분야에 적용할 수 있는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리듬을 제안한다. 구현된 시스템은 객체 탐지 단계, 객체 추적 단계로 구성되었다. 객체탐지에서는 정화한 객체의 움직임 검출을 위한 향상된 검출 방법인 적응배경 차분법과 적응적 블록 기반 모델을 제안한다. 객체추적에서는 칼만 필터에 기반한 다중 물체 추적 시스템을 설계하였다. 실험결과 이동객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 다수의 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다. 또한 원거리 탐지 및 추적에서 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 TMA(Time-Modulated Array)와 USRP(Universal Software Radio Peripheral)를 이용하여 2.4 GHz 대역에서 동작하는 실시간 방향탐지 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 2개의 상용 모노폴 안테나, 자체 제작한 스위치 보드, 그리고 하나의 USRP로만 구성되며, LabVIEW로 연동하여 실시간으로 특정 신호원의 입사 각도를 탐지할 수 있었다. 구현결과, $30^{\circ}$의 범위 내에서 최대 $4^{\circ}$의 오차 이내로 방향탐지가 가능함을 확인하였다. 제안한 시스템은 기존의 다중수신기를 갖는 방향탐지 시스템에 비해 하드웨어 구성이 간단할 뿐만 아니라, 주엽과 첫 번째 부엽 신호의 크기만을 이용하는 간단한 계산으로 방향탐지가 가능하다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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