1980년 후반. MIT에 버너스 리 교수가 인터넷 상에 웹(WWW)을 창시하면서부터 우리의 일상생활은 엄청난 변화를 가져왔다. 시 공간을 초월할 수 있는 인터넷이라는 가상 세계에서는 개인뿐만 아니라 정치 경제 사회등 모든 분야에 걸쳐 인터넷을 통한 쉽고 간편하며 빠른 교류가 이루어짐으로써 이제 더 이상 네트워크를 이용하지 않는 분야는 찾아 볼 수 없을 것이다. 그러나 이러한 현실 속에서 인터넷은 항상 순기능만을 수행하지는 않는다. 특히 악성코드를 이용한 사이버 침해 행위 기술이 인터넷의 발전과 함께 동시에 발전함으로써 이제는 악성코드를 이용한 사이버 침해 행위를 방지하고자하는 노력을 해야할 것이다. 따라서 본 논문에서는 악성코드를 탐지하기 위해 실시간 시스템 모니터링 도구를 이용하여 악성코드가 시스템에 어떠한 침해행위를 행하고, 해당 침해 행위 모니터링 로그 분석을 통해 기존의 알려진 악성코드뿐만 아니라 알려지지 않은 악성코드를 탐지할 수 있는 악성 패턴 분석 및 추출에 초점을 두어 기술하였다.
스마트폰의 확산으로 금융관련 결제는 어디서나 가능하게 되었기에 편리함이 증가하였다. 하지만, 위와 같은 편리함과 동시에 사용자의 단말이 해커의 공격에 취약하거나 분실할 경우 심각한 문제가 된다. 따라서, 위와 같은 부정행위가 있을 경우 이를 자동으로 탐지하는 시스템이 필요하다. 그러므로, 본 논문은 이러한 문제점을 고려하여 스마트폰을 이용한 금융업무를 처리할때 GPS정보를 적용한 이상금융거래탐지시스템(Fraud Detection System) 모델을 제안한다.
최근 급격한 컴퓨팅 환경의 발전과 인터넷의 확산에 따라 손쉽게 필요한 정보를 획득, 이용하는 것이 가능해지게 되었으나, 이에 대한 역기능으로 전산망에 대한 해커(Hacker)들의 불법적인 침입과 위험이 날로 증대되고 있다 특히 Unix와 TCP/IP로 구성된 인터넷은 정보 보호 측면에서 많은 취약점을 가지고 있어서, 인증과 접근제어 등의 보안기술만으로는 보안문제를 해결하기에 충분치 못하였고 정보 보호를 위한 2차 방어선으로 침입 탐지 시스템이 개발되었다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 네트워크 행위를 서비스별로 구분하여 프로파일하는 방법을 제안한다. 네트워크 행위를 서비스별로 구분하고, 서비스별 각 세션에서 TCP/IP 플래그를 통한 행위의 전후 관계를 베이지안 네트워크와 확률값으로 정상 행위를 프로파일링을 수행한다 베이지안 네트워크를 이용한 정상 행위 프로파일에 의해서 변형되거나 프로파일에 존재하지 않는 새로운 행위에 대해서도 탐지가 가능하였다. 본 논문에서는 DARPA 2000년 침입 탐지 데이터 집합을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다.
최근 생성형 Artificial Intelligence(이하 AI)와 인공지능에 대한 수요가 높아짐에 따라, 오남용에 대한 심각성이 대두되고 있다. 그러나, 이상행위 탐지를 극대화한 지능형 CCTV는 군과 경찰에서 범죄 예방에 큰 도움이 되고 있다. AI는 인간이 가르쳐준 대로 학습을 수행한 후, 자가 학습을 진행한다. AI는 학습된 결과에 따라 판단을 하기 때문에, 학습 시 특징을 명확하게 이해해야만 한다. 그러나, 인간이 판단하기에도 모호한 이상한 행위와 비정상 행위의 시각적 판단이 어려운 경우가 많다. 이것을 인공지능의 눈으로 학습하기란 매우 어렵고, 학습을 한 결과는 오탐, 미탐 그리고 과탐이 매우 많아진다. 이에 대해 본 논문에서는 AI의 이상한 행위와 비정상 행위의 학습을 명확하게 하기 위한 기준과 방법을 제시하고, 지능형 CCTV의 오탐, 미탐 그리고 과탐에 대한 판단 능력을 최대화 하기 위한 학습 방안을 제시하였다. 본 논문을 통해, 현재 활용 중인 지능형 CCTV의 인공지능 엔진 성능을 극대화가 가능하고, 오탐율과 미탐율의 최소화가 가능할 것으로 기대된다.
침입 탐지란 컴퓨터와 네트워크 지원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이에 따라, 대용량의 데이터를 지능적으로 분석하여 의미있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용함으로써 지능적이고 자동화된 탐지를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 학습 데이터를 각각 사례로 데이터베이스에 저장한 후, 실험 데이터가 입려되면 가장 가까운 거리에 있는 학습 데이터의 크래스로 분류하는 사례 기반 학습을 이용하여 빠르게 사용자의 이상 행위에 대해 판정한다. 그러나 많은 사례로 인해 기억 공간이 늘어날 경우 시스템의 성능이 저하되는 문제점을 고려하여, 빈발 에피소드 알고리즘을 수행하여 발견한 순차 패턴을 사례화하여 정상 행위 프로파이로 사용하는 순차패턴에 대한 사례 기반 학습을 제안한다. 이로써, 시스템 성능의 저하율을 낮추고 빠르며 정확하게 지능적인 침입 탐지를 수행할 수 있다.
본 논문에서는 HTTP 요청, 응답 헤더정보 분석을 통해, 실시간으로 웹 공격을 탐지하는 시각화도구를 제안한다. 공격 탐지기법은 이상, 오용 탐지 기법을 통합한 방식이다. 이상 탐지는 헤더정보의 Refer와 Uri 필드를 이용한 베이지언 분포를 통한 확률 값을 이용하였으며, 오용탐지는 Snort의 공격 시그너쳐의 웹 공격부분을 사용하였다. 공격 탐지 정보의 효율적인 전달을 위해, 시각화를 GUI로 구현하였다. 본 논문에서는 사용자 에이전트의 비정상 행위 감시, 빈도 분석, 공격 에이전트 위치추적을 실시간으로 시각화하여 표현하는 기법을 제안한다.
본 논문은 금융 사용자의 거래 행태를 반영한 이상거래 탐지 규칙 개선방안을 제시하고, 실제 적용된 사례를 분석하여 효과성을 검증하였다. 이상거래를 정상거래로 판단한 미탐분석은 전자금융사고 사례를 분석하여 사고유형과 거래행위를 파악하였고, 반대로 정상거래를 이상거래로 판단한 오탐 분석은 특정 기간 추가 인증 또는 차단 후 아웃바운드 안내 전화 실시 내역 전수 조사를 통해 수행하였다. 또한, 이상거래와 정상거래 행태 간 분류 기준을 정교화하기 위해 추가적인 탐지 규칙을 도출하였다. 특히, 아웃바운드 안내 전화 과정 중 탐지 규칙 정교화를 위한 추가 질의를 실시하여 금융 사용자의 거래 행태에 대한 다양한 통찰을 획득하였고, 이를 기반으로 기존 탐지규칙을 개선하였다. 그 결과 정상거래를 이상거래로 오탐하여 추가 인증 또는 차단하는 비율과 이상거래를 정상거래로 분류하여 실제 사고가 발생한 비율이 동시에 감소하였다. 본 논문에서 제안한 거래 행태에 기반한 이상거래 탐지 규칙 개선 방법은 이상거래 탐지의 효과성을 향상시키고 지속적인 탐지규칙 개선 방법론을 제공할 것으로 기대한다.
최근 인터넷 사용이 폭발적으로 증가함과 더불어 웹 어플리케이션에 대한 다양한 공격이 발생하고 있다 이런 다양한 웹 공격에 대해 방어를 위해서는 효율적인 침입탐지가 가능하여야 하며, 이상행위에 대해 신속하고 적절한 정보전달이 필요하다. 다양한 보안 이벤트들에 대한 시각화 시스템은 이를 만족시켜주는 수단이다. 본 논문에서는 선행 연구였던 웹 공격 기법에 대해 분석해보고 시각화 기법을 살펴본 후, 이를 개선하여 기존 시각화 기법으로는 표현하지 못했던 웹 로그 데이터셋에 기초한 웹 이상행위의 시각화기법을 제안한다. 웹 침입탐지 시각화 시스템을 바탕으로 다양한 웹 공격에 대한 시각화 실험결과를 제시한다.
본 논문에서는 행위 기반의 침입 탐지와 탐지한 트래픽을 차단하는 기능을 갖는 시스템을 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템인 SSFNet을 기반으로 구현하고, 다양한 시뮬레이션을 통해 구현된 시스템의 성능 및 실세계 반영 모습을 시뮬레이션 하였다. 제안된 시스템은 능동적인 패킷 분석을 통한 유해 트래픽을 구분하는 기능을 포항하고 있다. 시뮬레이션에서는 실제 사파이어 웜을 구현하여 시스템의 성능 검증을 하였으며, 기타 기본적인 네트워크 공격에 대한 행위도 구현 하여 시스템의 성능을 검증하였다.
관성 센서 기반 행위인지는 스마트폰과 웨어러블 밴드 등의 출현으로 보다 간편한 방법으로 행위인지가 가능해졌다. 현재 대부분의 행위인지 서비스나 연구들은 단일 행위의 결론만을 도출하고 있으나, 이러한 방식은 한 행위에서 한 가지 동작밖에 취할 수 없는 경우에는 문제가 없지만 두 가지 이상의 동작이 합쳐진 경우에 어떤 행위를 최종 결론으로 도출해야 하는지에 대한 문제점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 세 개의 센서 기기 (스마트폰, 스마트워치, 웨어러블 센서)를 이용한 멀티 레이블 행위인지를 제안한다. 스마트폰은 신체 전반적인 움직임 탐지를 위하여 소지위치가 정해지지 않은 비고정식 센서의 보조적인 역할을 수행한다. 스마트워치는 사용자가 주로 사용하는 손의 손목, 그리고 웨어러블 센서는 사용자의 허벅지에 부착되어 각각 상하체의 움직임을 파악한다. 이후 각 기기에서 도출된 결론에 Majority Weighted Voting 기법을 적용하여 단일 혹은 멀티 레이블의 최종 행위를 도출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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