인터넷이 발달함에 따라, IoT, 클라우드 등과 같은 다양한 IT 기술들이 개발되었고, 이러한 기술들을 사용하여 국가와 여러 기업들에서는 다양한 시스템을 구축하였다. 해당 시스템들은 방대한 양의 데이터들을 생성하고, 공유하기 때문에 시스템에 들어있는 중요한 데이터들을 보호하기 위해 위협을 탐지할 수 있는 다양한 시스템이 필요하였으며, 이에 대한 연구가 현재까지 활발히 진행되고 있다. 대표적인 기술로 이상 탐지와 오용 탐지를 들 수 있으며, 해당 기술들은 기존에 알려진 위협이나 정상과는 다른 행동을 보이는 위협들을 탐지한다. 하지만 IT 기술이 발전함에 따라 시스템을 위협하는 기술들도 점차 발전되고 있으며, 이러한 탐지 방법들을 피해서 위협을 가한다. 지능형 지속 위협(Advanced Persistent Threat : APT)은 국가 또는 기업의 시스템을 공격하여 중요 정보 탈취 및 시스템 다운 등의 공격을 수행하며, 이러한 공격에는 기존에 알려지지 않았던 악성코드 및 공격 기술들을 적용한 위협이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 알려지지 않은 위협을 탐지하기 위한 이상 탐지와 오용 탐지를 결합한 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안한다. 두 가지 탐지 기술을 적용하여 알려진 위협과 알려지지 않은 위협에 대한 탐지가 가능하게 하였으며, 기계학습을 적용함으로써 보다 정확한 위협 탐지가 가능하게 된다. 오용 탐지에서는 Classification based on Association Rule(CBA)를 적용하여 알려진 위협에 대한 규칙을 생성하였으며, 이상 탐지에서는 One Class SVM(OCSVM)을 사용하여 알려지지 않은 위협을 탐지하였다. 실험 결과, 알려지지 않은 위협 탐지 정확도는 약 94%로 나타난 것을 확인하였고, 하이브리드 침입 탐지를 통해 알려지지 않은 위협을 탐지 할 수 있는 것을 확인하였다.
양돈을 관리하는 데에 있어 비정상 개체를 식별하고 사전에 추적하거나 격리할 수 있는 양돈업 시스템을 구축하는 것은 효율적인 돈사관리를 위한 필수 요소이다. 그러나 돈사내의 이상 상황을 탐지하는 연구는 보고되었지만, 이상 상황이 발생한 돼지를 특정하여 식별하는 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서, 본 연구에서는 소리를 활용하여 이상 상황이 발생함을 탐지한 후 영상을 활용하여 소리를 낸 특정 돼지를 식별할 수 있는 시스템을 제안한다. 해당 시스템의 주요 알고리즘은 활성 화자 탐지 문제에서 착안하여 이를 돈사에 맞게 적용하여, 비정상 소리를 내는 활성 돼지를 식별 가능하도록 구현하였다. 제안한 방법론은 모의 실험을 통해 돈사 내의 이상 상황이 발생한 돼지를 식별할 수 있음을 확인하였다.
컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급속한 증가에 따라 컴퓨터 보안문제가 중요하게 되었다. 따라서 침입자들로부터 위험을 줄이기 위해 침입탐지 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 이상 침입탐지를 위하여 뉴로-퍼지 기법을 적용하고자 한다. 불확실성을 처리하는 퍼지 이론을 이상 침입 탐지영역에 도입하여 적용함으로써 오용 탐지의 한계성을 극복하여 알려지지 않은 침입 탐지를 하고자 한다.
승차 공유, 카풀, 렌터카의 이용률이 증가하면서 많은 사용자가 동일한 차량에 로컬 액세스 할 수 있는 시나리오가 더욱 보편화됨에 따라 차량 네트워크에 대한 공격 가능성이 커지고 있다. 차량용 CAN Bus Network에 대한 DoS(Denial of Service), Fuzzy Attack 및 Replay Attack과 같은 공격은 일부 ECU(Electronic Controller Unit) 비활성 및 작동 불능 상태를 유발한다. 에어백, 제동 시스템과 같은 필수 시스템이 작동 불가 상태가 되어 운전자에게 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 차량 네트워크 침입 탐지를 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 기존 화이트리스트를 이용한 탐지 방법은 새로운 유형의 공격이 발생하거나 희소성이 높은 공격일 때 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망 기반의 CAN 버스 네트워크 침입 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 침입 탐지 기법은 2단계로 나누어 진다. 1단계에서 정상 패킷 분포를 학습한 VAE 모형이 이상 탐지를 수행한다. 이상 패킷으로 판정될 경우, 2단계에서 인코더로부터 추출된 잠재변수와 VAE의 재구성 오차를 이용하여 공격 유형을 분류한다. 분류 결과의 신뢰점수(Confidence score)가 임계치보다 낮을 경우 학습하지 않은 공격으로 판단한다. 본 연구 결과물은 정보보호 연구·개발 데이터 첼린지 2019 대회의 차량 이상징후 탐지 트랙에서 제공하는 정상 및 3종의 차량 공격시도 패킷 데이터를 대상으로 성능을 평가하였다. 실험을 통해 자동차 제조사의 규칙이나 정책을 사전에 정의하지 않더라도 낮은 오탐율로 비정상 패킷을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있다.
본 연구는 선박용 공기압축기의 상태기반보전 시스템에 필요한 이상치 탐지 알고리즘 적용에 대한 실험적 연구로서 고장모사 실험을 통해 시계열 전류 센서 데이터를 이용한 이상탐지 적용 가능성을 확인하였다. 고장 유형 10개에 대해 실험실 규모의 고장 모사 실험을 수행하여 정상 운전데이터와 고장 데이터를 구축하였다. 실험 결과 구축된 이상탐지 모델은 시계열 데이터의 주기에 변화를 유발하는 이상은 잘 탐지하는 반면 미세한 부하 변동에 대한 탐지 성능은 떨어졌다. 또한 오토인코더를 이용한 시계열 이상탐지 모델은 입력 시퀀스의 길이와 초모수 조정에 따라 이상 탐지 성능이 상이한 것으로 나타났다.
전 세계적으로 스마트폰 보급률이 증가함에 따라 스마트폰을 이용한 다양한 결제 서비스들이 출시되었고, 모바일 결제로 금전을 탈취하는 사례도 증가하였다. 이미 금융권은 온/오프라인 환경에서 이상거래를 탐지하기 위한 다양한 보안조치들을 마련하였지만, 모바일 결제 환경의 보안 솔루션이나 연구들은 미비한 실정이다. 모바일 결제는 소액 결제 위주의 결제 패턴을 보이고 결제 환경도 다르기 때문에 기존의 이상거래 탐지와는 다른 모바일에 특화된 이상거래 탐지가 필요하다. 이에 본 논문에서는 국내 PG사의 실제 모바일 결제 로그를 분석하고 데이터 마이닝 알고리즘을 이용한 모바일 결제에 특화된 이상거래 탐지 시스템을 제안하였다. 해당 시스템은 1단계 탐지 모듈에서 2가지 알고리즘을 사용해 빠른 속도로 정상거래를 판별하고, 2단계 탐지 모듈에서는 고도화된 3가지 알고리즘으로 이상거래를 정확히 탐지하도록 설계하였다. 그 결과 1초에 13건 이상의 거래를 93% 이상의 정확도로 판별할 수 있었다.
본 논문에서는 네트워크 포트 기반의 오용침입 탐지 기능 및 센서 객체 기반의 이상침입 탐지 기능을 갖춘 리눅스 서버 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 정상적인 포트 번호들 및 알려진 공격에 사용되고 있는 포트 번호들을 커널에서 동적으로 관리하면서, 포트 할당 시마다 감사로그를 기록하며 공격에 사용되는 포트인 경우에는 접속을 불허하여 침입을 방어한다. 알려지지 않은 이상침입 탐지를 위해서는 주요 디렉토리마다 센서 파일을, 주요 파일마다 센서 데이터를 설정하여 센서 객체가 접근될 때마다 감사로그를 기록하면서, 이들 센서 객체에 대해 불법적인 접근이 발생하면 해당 접근을 불허한다. 본 시스템은 네트워크 기반의 침입 탐지 및 호스트 기반의 침입 탐지 등 다단계로 구축되며 특정 침입들을 미리 예방할 수도 있다.
본 논문에서는 엔트로피에 기반한 이상징후 탐지 시스템을 제안한다. 엔트로피는 시스템의 무질서정도를 측정하는 지표로써, 이상징후 출현 시 네트워크의 엔트로피는 급증한다. 네트워크를 IP와 포트번호를 기준으로 분류하여, 패킷별로 역학을 관찰하고 엔트로피를 각각 측정한다. 분산서비스거부공격이나 웜, 스캐닝 등의 네트워크 공격 출현 시 패킷 교환과정이 정상적일 때와는 다르므로 엔트로피를 통하여 기존기법 보다 높은 탐지율로 이상징후를 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 원과 서비스거부공격을 포함한 데이터 셋을 수집하여 제안기법을 검증하였다. 또한 지수평활법, Holt-winters 등의 시계열예측 기법과 주성분분석을 이용한 이상징후 탐지 기법과 정확도 측면에서 비교한다. 본 논문에서 제안한 기법으로 웜, 서비스거부공격 등의 이상징후 탐지에 있어 오탐지율을 낮출 수 있다.
다양한 위협과 침입공격에 노출되어 있는 조직의 경우, 특정 제품에서 제공하는 한정된 침입탐지패턴의 한계를 극복하여 침입사건을 효과적으로 탐지하여 대응하기 위하여 이기종 침입탐지시스템 설치 및 운용이 요구된다. 이기종 침입탐지시스템 운용은 침입탐지 감사데이터 포맷이 제품별로 상이하고, 두개 제품 이상에 구현된 동일한 침입탐지 패턴이라도 설계의 차이점에 기인하여 오판률 가능성이 증가할 가능성이 있으며, 특히 탐지사건에 대한 대응으로 e-mail, SMS 등을 이용할 경우 중복 탐지로 인한 과도한 대응 등의 문제점이 있을 수 있으므로 이기종 침입탐지시스템 운영 환경에 적합한 기종간 통합 및 대응 모델과 관련 모듈 설계에 관한 연구가 필요하다 본 논문에서는 최근 연구되는 Aggregation 및 Correlation 개념을 적용하여 이기종 침입탐지시스템 운용 환경에서 침입탐지패턴 통합 및 대응을 위한 요구사항을 도출하고 통합 및 대응을 위한 IPMAC 모델 및 탐지알고리즘을 제시하여 관련 모듈을 설계 및 구현한 결과를 제안한다.
신용카드 부정 사용은 고객 및 기업의 신용과 재산에 막대한 손실을 미치고 있다. 이에 따라 금융사들은 이상금융거래탐지시스템을 도입하였으나 이상 거래 발생 여부를 지속적으로 모니터링하고 있기 때문에 시스템 유지에 많은 비용이 따른다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨팅 리소스를 절약함과 동시에 성능 개선 효과를 보인 신용카드 이상 거래 탐지 알고리즘을 제안한다. CTGAN 을 활용하여 정상 거래와 이상 거래의 비율을 일부 완화하였고 XAI 기법인 SHAP 를 활용하여 유의미한 속성값을 선택하였다. 이것을 기반으로 LSTM Autoencoder를 사용하여 이상데이터를 탐지하였다. 그 결과 전통적인 비지도 학습 기법에 비해 제안 알고리즘이 우수한 성능을 보였음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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