컴퓨터망의 확대 및 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지시스템에 관한 연구가 활발하다. 본 논문은 멀티레벨에서 감사자료를 수집하고, 필터링하여 오용행위 탐지기법에 대한 선천성면역, 비정상행위 탐지기법에 대한 후천성 면역을 사용한 하이브리드 침입탐지 시스템이다. 다중호스트 기반에서 감사자료를 하나의 시스템으로 모아서 탐지하므로 하나의 호스트에서 탐지한 침입보다 여러 호스트에서 탐지가 가능하며, 비정상행위 탐지 기법에서 탐지한 침입은 오용행위 탐지 기법에서 신속하게 탐지할 수 있는 면역력을 가진 침입탐지 시스템의 설계 및 구현한다.
공공 안전을 위한 영상 감시 시스템이 증가함에 따라 CCTV 관제사가 관제해야 할 영상의 수가 증가하고 있다. 점점 증가하는 관제 영상 수로 인해 CCTV 관제사는 수많은 영상 사이에서 발생하는 살인, 강도, 폭력 등 위급한 이상 상황을 놓치는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 영상에서 발생하는 이상 상황을 자동으로 탐지하고 CCTV 관제사에게 알려 관제 효율을 향상시키는 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 영상에서 발생하는 이상 상황을 자동으로 탐지하기 위해 예측 기반 이상 탐지 방법에 다중 프레임 예측 에러를 활용해서 영상 이상 탐지 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 프레임 레벨 AUC가 Ped2 데이터 셋에서 92.70%에서 94.56%, Avenue 데이터셋에서 87.37%에서 89.17%로 상승하였다.
본 논문에서는 침입탐지 방법 중 오용탐지모델에서 오용탐지율을 향상시키기 위하여 인간의 면역 시스템을 적용한 탐지자 생성 모델을 제안 한다. DARPA에서 제공된 sendmail 데이터에 대하여 10CV 방법을 이용하였다. 정상적인 시스템 호출을 비정상적인 시스템 호출로 판단하거나 비정상 시스템 호출을 정상적인 시스템 호출로 판단하는 오용 탐지율을 실험하고 분석하였다. 실험에서 임의의 비정상적인 시스템 호출만으로 생성된 탐지자와 임시 탐지자 중에서 정상적인 시스템 호출을 '비정상'이라고 판단하거나 비정상적인 시스템 호출을 '정상'이라고 판단하는 임시 탐지자를 제거한 탐지자를 생성하여 실험하였다. 실험에서 임의의 비정상 시스템 호출만을 탐지자로 선택한 오용탐지율보다 면역 시스템을 적용한 탐지자의 오용 탐지율이 0.3% 향상되었다.
본 논문에서는 시스템 호출을 이용하여 이상 침입 탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 특징 선택과 가변 길이 데이터를 고정 길이 학습 패턴으로 변환 생성하는 문제를 해결하기 위한 사운덱스 알고리즘을 적용한 신경망 학습을 통하여 이상 침입 탐지의 연구를 하고자 한다. 즉, 가변 길이의 순차적인 시스템 호출 데이터를 사운덱스 알고리즘에 의한 고정 길이의 행위 패턴을 생성하여 역전파 알고리즘과 퍼지 멤버쉽 함수에 의해 신경망 학습을 수행하였다. 역전파 신경망과 뉴로-퍼지 기법을 UNM의 Sendmail Data Set을 이용하여 시스템 호출의 이상침입 탐지에 적용하여 시간과 공간 복잡도 그리고 MDL 측면에서 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 자동 제어 시스템의 이상행위를 분석하기 위하여 MODBUS 프로토콜 기반의 제어 명령을 수집 분류하여 등록된 화이트리스트 기반으로 이를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 구현 시스템은 자동 제어 시스템 기반으로 다양한 생산설비를 동작시키는 스마트팩토리 시스템을 비롯하여 국가기간 산업에 활용 가능하며, 생산설비의 이상 작동을 확인하기 위하여 생산설비의 동작 신호를 주기적으로 수집 분석하여 정상적인 작업형태에서 벗어나는 이상 작업을 판단할 수 있도록 구성하였다. 또한, 소형화된 공장 자동화 설비를 구성하여 실제 스마트팩토리 환경에서 제어명령을 수집하고, 수집된 신호로부터 이상 작동을 검출하는 제안 시스템의 구현 결과를 설명한다.
최근 인터넷 공격은 웹 서비스 환경에서 다양한 공격 유형들이 인터넷상에서 나타나고 있는 실정이다. 특히 인터넷 웜이나 기타 알려지지 않은 공격이 대중을 이루고 있어 기존의 정보 보호 기술로는 한계에 다다르고 있으며 이미 알려진 공격을 탐지하는 오용탐지 기술로는 적절하게 대응하기 어려워진 상태이다. 또한, 웹 서비스 이용이 확대되고 사용자 요구에 맞게 변화하면서 인터넷상의 노출된 웹 서비스는 공격자들에게 있어 주공격 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 웹 기반의 트래픽 유형을 분석하고 각 유형에 따른 이상 징후를 파악할 수 있는 비정상 탐지 모델을 정의하여 정상 트래픽 모델과 비교함으로써 현재 트래픽의 이상 정도를 평가하고 탐지 및 규칙생성, 추가하는 HTTP 트래픽 기반의 비정상행위 탐지 시스템을 설계하고 구현하였다.
침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 보안을 침해하는 이상 행위를 탐지하는 기술로서 비정상적인 조작을 탐지하고 시스템 공격을 방지한다. 기존의 침입탐지 시스템은 트래픽 패턴을 통계 기반으로 분석하여 설계하였다. 그러나 급속도로 성장하는 기술에 의해 현대의 시스템은 다양한 트래픽을 생성하기 때문에 기존의 방법은 한계점이 명확해졌다. 이런 한계점을 극복하기 위해 다양한 기계학습 기법을 적용한 침입탐지 방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경의 트래픽을 시뮬레이션 장비에서 생성한 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 이상(Anomaly) 탐지 정확도를 높일 수 있는 데이터 전처리 기법에 관한 비교 연구를 진행하였다. 데이터 전처리로 패딩(Padding)과 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)를 사용하였고, 정상 데이터 비율과 이상 데이터 비율의 불균형 문제를 해결하기 위해 AAE(Adversarial Auto-Encoder)를 적용한 오버샘플링 기법 등을 적용하였다. 또한, 전처리된 시퀀스 데이터의 특징벡터를 추출할 수 있는 Word2Vec 기법 중 Skip-gram을 이용하여 탐지 정확도의 성능 향상을 확인하였다. 비교실험을 위한 모델로는 PCA-SVM과 GRU를 사용하였고, 실험 결과는 슬라이딩 윈도우, Skip-gram, AAE, GRU를 적용하였을 때, 더 좋은 성능을 보였다.
인터넷 인구의 확산과 개방된 시스템 환경속에서 네트웍과 시스템에 대한 침해사고 건수가 날로 증가하고 있는 가운데 최근 국내 인터넷망 대부분이 다운되는 등 그 피해 규모도 점차 막대해지고 있다. 이에 따라 침해 사고에 대해 사고 발생 즉시 민첩하게 대응하여 피해를 최소화하고, 더 나아가서는 사고를 미연에 방지하기 위한 보안 관련 시스템들에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 보안관련 솔루션 중에 하나인 침입탐지시스템(IDS: Intrusion Detection System)에 대해 살펴보고, IDS의 탐지방식 중 비정상탐지(Anomaly Detection)분야에 은닉 마르코프 모델(HMM: Hidden Markov Model)을 적용하여 사용자별로 명령어 사용 패턴을 프로파일링하는 HMM 기반 비정상 침입탐지 시스템을 제안하고자 한다. 실험결과 자신의 데이터에 대해서는 평균 93% 이상의 만족할만한 탐지 정확도를 보였고, 다른 사용자의 데이터에 대해서는 모델마다 다소 차이를 나타냈다.
Code Red, Nimda 등 최근 인터넷웜(Internet Worm)에 의한 침입은 방화벽시스템, 침입탐지시스템 등 보안제품이 존재하는 네트워크에서도 적절한 대책이 되지 않은 경향을 보이고 있다. 침입차단시스템을 통과할 수 있는 신종 취약점을 이용한 침입에는 오용방지방법(Misuse Detection)에 의한 침입탐지시스템이 침입패턴을 업데이트하기 전에 이미 네트 워크에 피해를 입힐 가능성이 크게 증가하는 것이다. 향후에도 크게 증가할 것으로 보이는 인터넷웜 공격 등에는 침입차단시스템, 침입탐지시스템 등 보안제품의 로그기록 상황과 네트워크의 보안상태를 지속적으로 감시함으로서 조기에 침입을 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 신종 웜 공격에 의한 침입이 발생되었을 때 IDS가 탐지하지 못하는 상황에서도 침입의 흔적을 조기에 발견할 수 있는 네트워크 보안 상태변수확인방법(Network Security Parameter Matching Method)을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 중요 프로세스(privileged process)의 시스템 호출 순서(system call sequence)를 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구의 정상행위 기반 침입탐지 시스템은 정상행위를 모델링하여 시스템을 구성하고, 이와 비교를 통해 프로세스의 이상(anomaly) 여부를 결정한다. 이러한 방법은 모델링되지 않은 미지의 행위에 대한 적절한 판단을 행할 수 없으므로, 높은 오류율(false-positive/negative)을 보인다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 공격에서 공통적으로 나타나는 윈도우들을 수집하여 침입예상윈도우를 구축하고, 이를 기존의 침입탐지 시스템에 부가적으로 사용하여 효과적으로 오류율(false-positive/negative)을 낮출 수 있음을 보인다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 침입탐지는 기존의 방법에 비해 공격 탐지율은 증가하고 정상행위에 대한 오류율은 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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