• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
• /
• pp.664-666
• /
• 2001

침입탐지의 종류를 탐지 방법 측면에서 구분해보면 크게 이상탐지와 오용탐지로 나뉘어진다. 침입탐지의 주된 목적은 탐지오류를 줄이고 정확한 침입을 판가름하는데 있다. 그러나 기존의 이상탐지와 오용탐지 기법은 그 방법론상에 이미 판단오류 가능성을 내포하고 있다. 이상탐지는 정상적인 사용에 대한 템플릿을 기초로 하므로 불규칙적인 사용에 대처할 수 없고, 오용탐지는 침입 시나리오라는 템플릿에 기초하므로 알려지지 않은 침입에 무방비 상태인 문제가 있다. 침입의 주요 목적은 관리자의 권한을 얻는 것이며 그 상태에서 쉘을 얻은 후 원하는 바를 행하는 데 있을 것이다. 그러므로 그 상태를 얻으려는 프로세스와 추이와 결과를 모니터링하여 대처하면 호스트기반 침입의 근본적인 해결책이 될 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 프로세스의 상태를 모니터링함으로써 컴퓨터시스템의 침입을 탐지하는 새로운 기술에 대해 제안하고 설명한다. 프로세스의 상태는 일반상태, 특권상태 관리자상태 등으로 구분되며, 시스템에 의해 부여된 실사용자ID, 유효ID, 실그룹ID, 유효그룹ID를 점검함으로써 이루어진다. 본 연구에서 모니터링에는 BSM을 사용하며, 호스트기반에서 사용한 프로세스의 상태 모니터링에 의한 침입탐지시스템 구현한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.103-113
• /
• 2003

프로그램 행위 침입 탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로파일을 구축하여 침입을 효과적으로 탐지한다 시스템 호출을 이용한 이상 탐지는 단지 그 프로세스가 이상(anomaly)임을 탐지할 뿐 그 프로세스에 의해 영향을 받는 여러 부분에 대해서는 탐지하지 못하는 문제점을 갖는다. 이러한 문제점을 개선하는 방법이 베이지안 확률값 이용하여 여러 프로세스의 시스템 호출간의 관계를 표현하고, 베이지안 네트워크를 이용한 어플리케이션의 행위 프로파일링에 의해 이상 탐지 정보를 제공한다. 본 논문은 여러 침입 탐지 모델들의 문제점들을 극복하면서 이상 침입 탐지를 효율적으로 수행할 수 있는 베이지안 네트워크를 이용한 침입 탐지 방법을 제안한다 행위의 전후 관계를 이용한 정상 행위를 간결하게 프로파일링하며, 변형되거나 새로운 행위에 대해서도 탐지가 가능하다. 제안한 정상행위 프로파일링 기법을 UNM 데이터를 이용하여 시뮬레이션하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제34권1호
• /
• pp.99-114
• /
• 2021

반도체 제조 산업에서는 Big Data에 기초한 Smart Factory 도입과 적용이 가시화되면서 생산 공정의 각 단계에서 수집 가능한 다양한 센서(sensor) 데이터를 활용하여 공정 이상 탐지 및 최종 수율 예측 등에 다양한 분석 방법을 시도하고 있다. 현재 반도체 공정은 원료인 잉곳(ingot)에서 패키징(packaging) 작업 이전의 웨이퍼(wafer) 생산까지 500 600개 이상의 세부 공정과 이와 연계된 수천 개의 계측 공정으로 구성된다. 개별 계측 공정 내의 실제 계측 비율은 대상 제품 대비 0.1%에서 최대 5%를 넘지 못하고 계측 시점별로 일정하게 유지할 수 없다. 이러한 이유로 공정 각 단계의 정상 상태를 간접적으로 판단할 수 있는 장비 센서(sensor) 데이터를 활용하여 관리 여부를 판단하고자 하는 노력이 계속되고 있다. 본 연구에서는 장비 센서 데이터 기반의 공정 이상 탐지 프로세스를 정의하고 현재 적용 되고 있는 기술 통계량 기반 진단 방법의 단점을 보완하기 위해 FDA(Functional Data Analysis)방법을 활용하였다. 실제 현장 사례 데이터에 머신러닝을 이용하여 이상 탐지 정확도 비교를 통해 효과성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.927-930
• /
• 2002

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.85-94
• /
• 2014

본 논문에서는 사용자 시스템이 악성 프로그램에 의해 피해를 입은 후 시그니처나 보안 패치가 나오기 전에 피해를 최소화하기 위한 방법으로 파일 DNA 기반의 행위 패턴 분석을 통한 탐지 기법을 연구하였다. 기존의 네트워크 기반의 패킷 탐지기법과 프로세스 기반 탐지 기법의 단점을 보완하여 제로데이 공격을 방어하고 오탐지를 최소화하기 위해 파일 DNA 기반 탐지기법을 적용하였다. 파일 DNA 기반 탐지기법은 악성코드의 비정상 행위를 네트워크 관련 행위와 프로세스 관련 행위로 나누어 정의하였다. 사용자 시스템에서 작동되는 프로세스의 중요한 행위와 네트워크 행위를 정해진 조건에 의해 검사 및 차단하며, 프로세스 행위, 네트워크 행위들이 조합된 파일 DNA를 기반하여 악성코드의 행위 패턴의 유사도를 분석하여 위험경고 및 차단을 통한 대응 기법을 연구하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.69-80
• /
• 2003

프로그램 행위 침입 탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로파일을 구축하여 변형된 공격을 효과적으로 탐지한다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크와 다중 서열 정렬을 이용하여 여러 프로세스의 시스템 호출간의 관계를 표현하고, 프로그램 행위를 모델링하여 변형된 이상 침입 행위를 분류함으로써 이상행위를 탐지한다. 제안한 기법을 UNM 데이터를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
• /
• pp.133-134
• /
• 2017

본 논문에서는 APT 공격의 공격 시나리오와 그에 따른 방어 시나리오를 구상하여 기존 방어법의 문제점을 찾고 방어대책을 제시하고 솔루션을 구축하였다. 제안된 방어 프로세스는 기존의 방식과 달리 END-POINT에서 침투에 대해 모니터링을 통하여 APT공격에 대응하는 방식이다. 공격 툴 넷버스, 백오리피스, 서브세븐, 스쿨버스를 이용해서 공격을 시도 한 뒤 본 논문에서 구축한 방어 프로세스를 이용하여 방어 실험을 실시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.627-635
• /
• 2017

현대전은 점차 네트워크 중심전으로 변하고 있으며, 이의 중심인 정보 전자전 역시 지속적으로 발전하고 있다. 현대전에서 전자전은 전자파 사용과 관련된 군사 활동을 총망라하는 것으로 적의 전파 수집, 감청, 정보 분석 및 전파를 이용한 대응공격으로 대변된다. 그중 적에 대한 정보를 획득하기 위한 전파 수집 기능 중 방향 탐지 기능은 적의 방향으로부터 방사되는 신호를 수집하여 적의 방향을 계산하는 것으로 전자전 장비의 핵심 기능 중 하나이다. 본 논문은 방향 탐지 장치에 적용되는 Watson-Watt 알고리즘 및 CVDF 알고리즘에 대해 고찰한 후, 해당 알고리즘이 적용된 장치에 대해 전자파 환경이 양호한 지역에서의 방향 탐지 정확도와 실 운용 환경에서의 방향 탐지 정확도의 차이를 분석 하였다. 실 환경에서는 주변 지형지물에 의한 반사파가 방향 탐지 정확도 감소에 영향을 끼침을 확인하여 이를 개선하기 위한 개선된 프로세스를 제안하였으며, 개선된 프로세스를 통해 방향 탐지 정확도가 기존 운용 장비에 적용된 프로세스 대비 최소 $1.24^{\circ}$ 이상 개선됨을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제32권2호
• /
• pp.201-211
• /
• 2022

최근 사이버보안 패러다임의 변화에 따라, 인공지능 구현 기술인 기계학습과 딥러닝 기법을 적용한 이상탐지 방법의 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 공개 데이터셋인 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 GRU(Gated Recurrent Unit) 신경망 기반 침입 탐지 모델의 이상(anomaly) 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 전처리 기술에 관한 비교 연구를 수행하였다. 또한 정상 데이터와 공격 데이터 비율에 따른 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)을 적용한 오버샘플링 기법 등을 사용하여 오버샘플링 비율에 따른 탐지 성능을 비교 및 분석하였다. 실험 결과, 시스템 콜(system call) 특성과 프로세스 실행패스 특성에 Doc2Vec 알고리즘을 사용하여 전처리한 방법이 좋은 성능을 보였고, 오버샘플링별 성능의 경우 DCGAN을 사용하였을 때, 향상된 탐지 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
• /
• pp.7-9
• /
• 2005

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.