최근 인터넷의 급속한 발전은 컴퓨팅 환경에 혁명적인 변화를 가져왔다. 전 세계에 산재한 컴퓨터가 하나의 단일 망으로 연결되어지고, 손쉽게 정보를 접할 수 있는 등의 많은 이점을 가지게 된 반면 인터넷을 통한 불법 침입도 점차로 증가하고 있는 추세이다. 또한 이러한 침입의 방법도 점차로 복잡하고 다양하며 지능화 되고 있어 침입탐지 시스템이 필요하게 되었다. 하지만 침입행위를 실시간에 탐지하는데 많은 어려움이 있으며, 시스템의 종류에 따라 침입탐지모듈을 작성해야하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 자바 에이전트를 이용한 침입탐지 시스템을 제안하여, 침입탐지 모듈을 각 호스트 상에서 동작하는 에이전트와 분산 환경에서 동작하는 에이전트로 구성함으로써, 에이전트간의 통신을 통해 침입의 행위를 효과적으로 탐지할 뿐 아니라 에이전트를 동적으로 추가 및 삭제를 함으로써 실시간에 분산 처리할 수 있도록 설계하였다.
서버사이드 탐지 시스템은 온라인 게임보안 업계에서 필수와 표준이 되어가고 있다. 이에 따라서 탐지시스템의 실시간 대응능력을 더욱 높이고 탐지 룰을 시스템의 점검시간 없이 더욱더 다이나믹하게 조정할 수 있도록 효율성을 증가시키는 방법론과 시스템적 프로세스가 게임 개발사나 게임 서비스 제공자, 데이터 분석가들에게 요구되고 있다. 이 논문에서는 기존에 존재하던 서버사이드 탐지 시스템의 한계를 살펴보고, 이를 어떤 식으로 극복할 수 있을지 실제 게임에 반영한 사례를 통하여 새로운 구조와 디자인을 제안하였다.
본 논문에서는 요주의 인물 식별 시스템에 직접적으로 적용이 가능한 실용적 차원의 정면 얼굴 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 개선된 피부색 탐지기를 통해 실시간으로 입력되는 영상의 이미지로부터 얼굴 탐지 범위를 축소하고, Viola 등의 단계형 분류기를 통해 얼굴 여부를 빠른 속도로 탐지함으로써 실시간 탐지가 가능케 하였다. 또한, 마스킹을 통하여 비 정면 얼굴들을 제거함으로써 정면 얼굴만을 보다 정확하게 탐지할 수 있으며, 정면 얼굴 데이터만으로 학습된 SVDD로 최종 출력을 검증하였다. 공인된 벤치마킹 데이터인 FEI Face Database을 사용하여 제안한 SVDD 기반의 정면 얼굴 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 평가한다.
침입 탐지 시스템의 초점이 호스트와 운영체제 탐지에서 네트워크 탐지로 옮겨가고 있고 단순만 오용 탐지 기법에서 이를 개선한 지능적인 비정상 행위 탐지 기법에 관한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들 중에는 네트워크 프로토콜의 트래픽 특성을 이용하여 비표준 포트의 사용이나 표준 포트에 대한 비표준 방법에 의한 침입을 탐지하고자 하는 노력도 있다. 본 연구에서는 실시간으로 패턴 매칭이 가능하고, 적응력이 뛰어난 신경망 알고리즘을 이용하여 네트워크 서비스들에 대한 트래픽을 수집, 특성에 따라 분석.클러스터링하고 그 결과를 바탕으로 보다 향상된 침입 탐지가 가능한 시스템을 제안한다.
한해 누수로 인하여 많은 양의 상수가 소실되고 있어 국가 재정낭비를 초래하고 있다. 이는 관의 노후화와 지반침하에 의한 파이프의 파손 둥 여러 요인에 의해 발생하는 것으로 누수를 예측하여 탐지하는 것은 매우 어렵다. 현재 누수를 탐지하는 방법은 여러 가지가 있지만 현실적인 제약과 경험자의 주관적인 판단에 의존하기 때문에 정확한 누수 위치를 찾을 수가 없었다. 본 논문에서는 종래의 누수탐지 방법의 단점을 획기적으로 보완하여 지하에 매설된 상수도 관망을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 누수탐지 모니터링 시스템을 제안하였다 또한 제안된 시스템을 GIS상에서 실험함으로서 효율성과 정확성을 입증하였다.
나날이 증가하는 해킹의 위협에 따라 이를 방어하기 위한 침임 탐지 시스템과 로그 수집 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들로 인해 다양한 종류의 침임 탐지 시스템이 생겨났으며, 이는 다양한 종류의 침입 탐지 시스템에서 서로의 단점을 보안할 필요성이 생기게 되었다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 기반인 NIDS(Network-based IDS)와 호스트 기반인 HIDS(Host-based IDS)의 장단점을 가진 Hybrid IDS을 구성하기 위해 NIDS와 HIDS의 로그 데이터 통합을 위해 실시간 로그 처리에 특화된 Kafka를 이용하고, 실시간 분석에 Spark Streaming을 이용하여 통합된 로그를 분석하게 되며, 실시간 전송 도중에 발생되는 데이터 유실에 대해 별도로 저장되는 Hadoop의 HDFS에서는 데이터 유실에 대한 보장을 하는 실시간 Hybrid IDS 분석 시스템에 대한 설계를 제안한다.
기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 점점 복잡해져 가는 네트워크, 다양화되고 지능화되는 해킹 기술과 바이러스의 공격으로부터 시스템을 보호하기 위해 처리해야 하는 정보의 양과 복잡한 알고리즘으로 인해 실시간 서비스의 구현이 힘들다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 시스템, 네트워크 리소스의 효율적인 분배를 통해 실시간으로 침입자를 탐지할 수 있는 네트워크 토폴로지 즉, 디지털 면역 네트워크(Digital Immune Network, DIN)를 제시한다. DIN은 침입의 탐지를 위하여 생체 면역 시스템의 B세포, T세포 개념의 알고리즘이 적용되고, 견고성 향상을 위해 메쉬 네트워크 구조가 적용되어 호스트 연합(Host Alliance)을 구성함으로써 호스트들의 병렬처리를 통해 리소스 낭비를 막고 실시간 서비스가 제공될 수 있도록 하였다.
인터넷의 대중화로 인한 네트워크의 급속한 팽창으로 보안관리가 중요하게 인식되고 있다. 특히, 이상패킷을 이용한 공격들은 비정상적인 패킷들을 통하여 침입탐지 시스템이나 침입차단 시스템을 우회하여 공격하기 때문에 탐지해 내기가 어렵다. 본 논문에서는 이상패킷을 이용한 공격들을 실시간에 효율적으로 탐지할 수 있는 네트워크 기반의 침입탐지 시스템을 설계하고 구현한다. 침입탐지 시스템을 설계하기 위하여 먼저 침입 탐지를 위한 패턴을 분류하고 이를 기반으로 해싱기법이 적용된 룰트리를 생성한다. 생성된 룰트리를 기반으로 제안한 시스템은 이상패킷 공격을 효율적으로 실시간에 탐지한다.
본 논문에서는 트위터를 이용하여 위치기반의 실시간 재난탐지 시스템을 제안한다. SNS 중 트위터는 정보의 빠른 전파력과 확산을 특징으로 갖는다. 이러한 특성은 긴급한 재난 상황에서 트위터를 통해 재난상황을 공유하기 때문에 트위터 사용자를 센서로 이용하여 재난을 탐지할 수 있다. 재난정보 수집과 재난탐지 과정을 병렬적으로 처리하여 실시간으로 재난을 탐지하고 시스템 사용자에게 재난발생 위치를 기반으로 전파한다. 실험결과 본 논문의 시스템 정확도는 88.14%로 측정되었고 재난 키워드 예외처리의 필요성을 확인하였다.
지금까지 침입탐지시스템은 침입행위를 어떻게 판단할 것인가 하는 부분에 많은 연구가 진행되었다. 고속 네트워크과 다양한 사용자의 요구는 침입탐지시스템이 더 많은 데이터의 처리를 요구하게 되었고, 많은 크래커들에 의해서 더욱 새롭고 다양한 침입방법이 소개되었다. 침입탐지시스템은 새로운 침입 방법과 더 많은 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서는 고성능의 그리고 지능형의 데이터 처리 기술이 절실하다. 본 논문은 실시간 데이터 처리와 새로운 침입 방법에 대해서 능동적인 대처를 위해서 멀티 에이전트 기반의 분산 침입탐지기술과 데이터 중심의 비정상행위 탐지 기술인 커널 기반의 침입탐지기술의 혼합형 침입탐지시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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