• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.301-303
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• 2004

인터넷의 급성장으로 해킹이나 Dos 공격, 웜, 바이러스 등의 사이버 범죄가 크게 증가하고 지능화되어 최근 역추적에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 보안 도구로 침입탐지시스템(IDS) 이나 침입방지시스템 (IPS) 등이 있으나 해킹이나 DoS 공격을 방어하는데 현실적으로 한계가 있다. 따라서 능동적인 해킹 방어를 위한 기본적인 기술로 해커의 실제 위치를 추적하는 역추적 시스템 기술이 필요하다. 특히 IPv4에서의 역추적 시스템에 대한 연구는 활발하게 이루어지고 있지만 IPv6에 대한 연구는 아직 미흡하다. 본 논문에서는 IPv4의 주소 고갈로 인해 앞으로 이를 대신할 IPv6에 대한 공격 근원지 역추적 시스템 개발이 시급하다고 보고. 해킹을 시도하는 해커의 실제 위치를 실시간으로 추적할 수 있도록 IPv6 헤더 패킷의 트래픽 클래스(Traffic Class)와 플로우 라벨(Flow Label)을 이용하여 IPv6에서의 실시간 네트워크 침입자 역추적 시스템 모델을 제안하고자 한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.121-128
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• 2019

컴퓨팅 시스템들은 사이버공격에 대한 다양한 취약점을 가지고 있다. 특히 정보화 사회에서 지능화된 다양한 사이버공격은 사회적으로 심각한 문제와 경제적 손실을 초래한다. 전통적인 침입탐지시스템은 오용침입탐지(misuse)기반의 기술로 사이버공격을 정확하게 탐지하기 위해서는 지속적인 새로운 공격 패턴 갱신과 수많은 보안 장비에서 생성되는 방대한 양의 데이터에 대한 실시간 분석을 해야만 한다. 하지만 전통적인 보안시스템은 실시간으로 탐지 및 분석을 통한 대응을 할 수 없기 때문에 침해 사고의 인지시점이 지체되어 많은 피해를 야기할 수도 있다. 따라서 머신 러닝과 빅데이터 분석 모델 기반으로 끊임없이 증가하는 사이버 보안 위협을 신속하게 탐지, 분석을 통한 대응과 예측할 수 있는 새로운 보안 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 머신 러닝과 빅데이터 기술을 활용한 IDS 구축 방안을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권2호
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• pp.65-72
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• 2021

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며, 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델인 HFS-DNN을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 기존 분류 모델들과 성능 비교를 수행한다. 본 연구에서 제안된 Hybrid Feature Selection 알고리즘이 학습 모델의 성능을 왜곡 시키지 않는 것을 확인하였으며, 불균형을 해소한 학습 모델들간 실험에서 본 논문에서 제안한 학습 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.606-608
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• 1998

컴퓨터 통신의 발달로 인하여 정부기관, 학교, 연구소, 기업체등의 사회의 모든 분야에 걸쳐 인터넷 환경이 널리 보급되고 있다. 이를 통하여 컴퓨터간의 단순한 정보와 자원의 공유에 국한되었던 범위를 넘어 점자 결제, 전자 상거래, 상용 서비스 등 많은 편리함이 제공되고 있다. 그러나 최근 들어 이러한 인터넷을 이용한 불법 침입자들의 정보 유출이나 파괴 혹은 금융사고와 같은 범죄가 더욱 많아지고 지능화 되고 있다. 이러한 문제점을 보안 하기위해 불법적인 침입자들이 네트워크를 통해 시스템에 접근하여 중요한 정보를 유출 혹은 파괴하는 행위를 감시할 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 목적을 위해 사용하는 네트워크 모니터링 혹은 칩입 탐지를 위한 도구를 제안하고 기술할 것이다. 이 도구는 현존하는 도구들이 톡정 패킷만을 모니터링할 수 있는 문제점을 강력한 명세언어를 사용하여서 응용프로그램에서 사용하는 패킷까지도 포획할 수 있는 기능을 제공한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.129-140
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• 2003

최근 바이러스가 날로 지능화되고 있고 해킹수법이 교묘해지면서 이에 대응하는 보안기술 또한 발전을 거듭하고 있다. 팀 주소 등을 통해 네트워크를 관리하는 방화벽과 방화벽을 뚫고 침입한 해커를 탐지해 알려주는 침입탐지시스템(IDS)에 이어 최근에는 침입을 사전에 차단한다는 측면에서 한 단계 진보한 IDS라고 볼 수 있는 침입방지시스템(IPS)이 보안기술의 새로운 패러다임으로 인식되고 있다. 그러나 현재 대부분의 침입방지시스템은 정상 트래픽과 공격트래픽을 실시간으로 오류없이 구별할 수 있는 정확성과 사후공격패턴분석 능력 등을 보장하지 못하고 기존의 침입 탐지시스템 위에 단순히 패킷 차단 기능을 추가한 과도기적 형태를 취하고 있다. 이에 본 논문에서는 침입방지시스템의 패킷 분석 능력과 공격에 대한 실시간 대응성을 높이기 위하여 netfilter 시스템을 기반으로 커널 레벨에서 동작하는 침입 탐지 프레임워크와, iptables를 이용한 패킷 필터링 기술에 CBQ 기반의 QoS 메커니즘을 적용한 비정상 트래픽 제어 기술을 제시한다. 이는 분석된 트래픽의 침입 유형에 따라 패킷의 대역폭 및 속도를 단계적으로 할당할 수 있도록 하여 보다 정확하고 능동적인 네트워크 기반의 침입 대응 기술을 구현할 수 있도록 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.13-22
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• 2021

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 지능형 지속 위협(Adavanced Persistent Threat; APT)과 같은 새로운 공격에 대해서 시그니처 패턴은 일반화 성능이 떨어지는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 실제 네트워크 환경에서 공격 샘플은 정상 샘플에 비해서 매우 적게 수집되어 클래스 불균형(Class Imbalance) 문제를 겪게 된다. 이러한 데이터로 지도 학습 기반의 이상 탐지 모델을 학습시킬 경우 정상 샘플에 편향된 결과를 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 불균형 문제를 해결하기 위해서 오토 인코더(Auto Encoder; AE)를 활용해 One-Class Anomaly Detection 을 수행하여 이를 극복한다. 실험은 NSL-KDD 데이터 셋을 통해 진행되었으며, 제안한 방법의 성능 평가를 위해 지도 학습된 모델들과 성능을 비교한다.

• 융합보안논문지
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• 제5권4호
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• pp.41-48
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• 2005

오늘날 디지털혁명을 기반으로 한 세계화속에서 우리나라는 1990년대 후반부터 'IT 강국'으로 급부상하였으나, 이러한 정보화에 따른 역기능으로 해킹, 바이러스유포, 스팸릴레이, 피싱 등의 보안 침해사고가 매년 증가하여 정보사회 구현에 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 이처럼 정보화의 역기능은 우리군의 국방체계에 대한 침해로 자연스레 연결되고 있으며, 이에 군은 국방체계에 대한 정보보호를 위해 다양한 노력을 기울이고 있으나, 점차 자동화, 지능화, 대중화, 분산화, 대규모화되고 있는 해킹수법들과 알려지지 않은 취약점이나 새로운 공격기법에 대해 효율적으로 대응하는데 한계가 있다. 따라서 국가안위와 직접적으로 연관될 수 있는 현 국방체계의 주요 운용 자원들(Resources)에 대한 가용성(Availability), 신뢰성(Reliability), 무결성(Integrity) 및 기밀성(Confidentiality) 등의 보장뿐만 아니라, 운용 시스템에 대한 예상치 못한 공격이나 침입행위가 발생하거나 또는 시스템 결함이 발생할 경우에도 무중단 시스템 운영을 보장하기 위한 체계 안정성(Safety)과 지속성(Maintainability)을 충족시켜주는 '의존성'(Dependability)에 대한 보장이 절실히 요구된다 하겠다. 본 연구는 국방체계의 의존성 보장을 통해 보안 및 무중단운영 요구를 충족시키고자 침입감내기술을 기반으로 하는 보안구조 설계 완성을 목표로 하였다. 이를 위해 침입감내시스템 구축에 요구되는 핵심기능들을 관련연구로 식별하였으며, 국방체계들중 구현대상체계로 선정한 워게임체계의 구조분석을 통해 보안상의 문제점을 식별하여 단계별 계층별 보안 메커니즘 제시하고 식별된 핵심 요구기능들을 구현하여 침입감내기술 기반의 국방체계 보안구조 설계를 완성하였다

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.800-803
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• 2003

최근 인터넷 사용자가 급증하면서 침해 사고 역시 크게 증가되고 있다. 이에 해킹과 침입으로부터 시스템과 네트워크를 보호하기 위해 정보보호 제품이 개발되고 있으나, 해킹 기법과 바이러스들도 점차 자동화, 지능화, 분산화, 대규모화, 은닉화 되어 가고 있다. 따라서, 이러한 위협에 대처하기 위해 종합적인 네트워크 보안 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 역추적, 복구, 네트워크 취약성 분석, 공격 예측 등의 새로운 네트워크 보안서비스들과 이를 위한 고려사항들에 대해서 고찰한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.706-707
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• 2015

최근 인터넷 사용이 급증함에 따라 통신망을 통한 악성코드의 감염 경로가 다양해지고 있다. 특히, 봇(Bot)에 의한 공격은 주로 C&C(command-and-control)서버에서 이루어지는데, C&C서버가 IP 형태로 운영되므로 IP를 차단하는 방식을 통해 보안을 유지할 수밖에 없었다. 그러나 공격자들 역시 이러한 서버 차단을 회피하기 위해 우회적인 방법으로 접속을 시도하는 등 차츰 지능화되고 있다. 이러한 악성코드는 사용자의 시스템에 침입하면, 실행이 되는 동안 일반적인 검출방법으로는 검출해 내기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 악성코드 감염에 의한 피해 확산을 방지하기 위해 보안에 이전트 기반의 악성프로세스 검출시스템 모델을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.1131-1134
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• 2002

정보 인프라의 고도화와 인터넷 사용의 폭발적인 증가로 인해 다양한 형태의 정보를 대량으로 교환할 수 있는 환경이 마련되었으며, 정보기술의 보편화를 통해 누구든지 쉽게 기술을 습득하고 이용하게 되었다. 인터넷 사용자는 크게 일반 사용자 및 적대적 사용자로 분류될 수 있으며, 특히 적대적 사용자는 정보의 불법적인 유출, 악용, 파괴할 수 있는 고도의 기술을 지닌 그룹으로서 인터넷의 존재 자체를 위협할 수 있는 수준이며, 이들의 기술은 날로 지능화되고 자동화되는 추세이다. 정보의 가치가 중요해 지면서 고급 정보에 대한 피해 사례가 늘어가고 있으나, 이를 정확하게 발견하고 신속하게 대처하기 위한 기술의 개발은 아직 초보 단계에 머무르고 있다. 본 논문에서는 실시간 탐지 및 효과적인 대응을 지원하기 위한 '정책(policy)' 기반의 저리 기법에 관해 설명한다.