정보통신과 컴퓨터기술의 발전으로 인하여 불법침입으로 인한 정보파괴, 서비스거부공격 그리고 컴퓨터 바이러스 등에 의한 역기능이 날로 증가하고 있는 추세이다. 또한, 이러한 공격들로부터 네트워크를 보호하기 위해서 침입차단시스템(일명: 방화벽), 침입탐지시스템, 접근제어시스템 등 많은 보안 제품들이 개발 및 적용되고 있다. 그러나 이러한 보안 제품들에 대한 관리를 위해서는 많은 작업과 비용이 소요된다. 따라서 이들 보안제품들에 대한 효율적인 관리와 일관된 보안정책을 적용할 수 있는 관리시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 대표적인 보안제품인 침입차단시스템에 대한 통합관리 및 보안 정책 수립을 수행하는데 웹 기반의 통합보안 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 웹 클라이언트, 통합엔진, 그리고 에이전트 등 크게 3개 부분으로 구성되어 있으며, 다른 보안 제품과의 확장성과 효율성 그리고 단순하고 개념적인 보안 서비스를 통해 보안 정책에 대해서 전문적인 지식이 부족한 관리자의 경우에도 쉽게 보안 관리를 할 수 있는 기능을 제공한다.
멀웨어는 일반적으로 다른 사용자의 컴퓨터시스템에 침입하여 개발자가 의도하는 악의적인 행위를 일으키는 컴퓨터프로그램으로 인식되지만 사이버 공간에서는 적대국을 공격하기 위한 사이버 무기로써 사용되기도 한다. 사이버 무기로서 멀웨어가 갖춰야 할 가장 중요한 요소는 상대방의 탐지시스템에 의해 탐지되기 이전에 의도한 목적을 달성하여야 한다는 것인데, 하나의 멀웨어를 상대방의 탐지 시스템을 피하도록 제작하는 데에는 많은 시간과 전문성이 요구된다. 우리는 DCM 기법을 사용하여, 바이너리코드 형태의 멀웨어를 입력하면 변종 멀웨어를 자동으로 생성해 주는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크 안에서 샘플 멀웨어가 자동으로 변종 멀웨어로 변환되도록 구현하였고, 시그니쳐 기반의 멀웨어 탐지시스템에서는 이 변종 멀웨어가 탐지되지 않는 것을 확인하였다.
로봇은 무선센서를 이용하여 상대 로봇의 위치를 확인한다. 그로인해 자신의 이동방법을 결정하고, 이를 통해 임의위치의 이동 로봇들이 일렬종대와 횡대, 여러 집합모양, 원모양등 여러 가지 형태의 로봇집단을 형성 할 수 있을 것이다. 이러한 로봇집단 형성은 무인 잠수함이나 무인 탱크의 배치계획, 침입자에 대한 포위진형 계획 등에 이용될 것이다. 본 논문은 기반 시설이 필요 없는 군집로봇의 상호위치인식시스템에 대해 다루고 있다. 그러므로 기준점의 좌표 값을 알 필요 없는 삼변측량을 이용하여 상대좌표계에서의 로봇 간 상호위치를 인식한다. 위치탐지를 위한 주요센서로는 초음파, 적외선, 레이저, RFID, 카메라 센서 등을 들 수 있다. 이들 센서들의 정확도는 전파 수단 및 사람, 초목, 건물 등 주위 환경변화에 민감하다. 본 논문에서는 위치추정의 정확도를 높이기 위해 파티클 필터를 제안한다.
방화벽이나 침입 탐지 시스템 같은 기존의 보안 솔루션들은 새로운 공격에 대한 탐지 오보율이 크고 내부 공격자의 경우 차단할 수 없는 등 여러 가지 단점이 있다. 이러한 보안 솔루션의 단점은 시스템의 가용성을 보잔하는 메커니즘으로부터 보완할 수 있다. 노드의 생존성을 보장하는 메커니즘은 여러 가지가 있으며, 본 논문에서는 실시간 대응 메커니즘을 이용한 침입 감내(intrusion tolerance)를 접근 방법으로 한다. 본 논문에서 제시하는 생존성은 관심을 가지는 시스템 자원을 모니터링하고 자원이 임계치를 초과하면 모니터링 코드 및 대응 코드를 액티브 네트워크 환경에서 자동적으로 배포하여 동작하게 함으로써 시스템의 가용성을 능동적으로 보장하는 메커니즘을 제시한다. 자원 모니터링은 본 논문에서 제안한 평균 프로세스에 기반한 동적인 자원 제어 기법을 통해 수행한다. 대응 코드는 노드의 가용성을 위해 액티브 노드에 상주하거나 요청이 있을 때 해당 작업을 수행한다. 본 논문은 기존의 보안 솔루션이 갖는 단점에 대한 고찰을 통해 이를 보완한 침입 감내 메커니즘을 제시하고, 시스템 재설정 및 패치 수동성에 대한 단점을 액티브 네트워크 기반구조가 제공하는 서비스의 자동화된 배포 등의 장점을 통합한 노드의 생존성 메커니즘을 제시한다.
인터넷 웜과 같은 DDoS(Distribute Denial of Service Attack) 공격에 사용되는 네트워크 트래픽과 정상적인 서비스를 위한 네트워크 트래픽을 구분해 내는 것은 쉽지 않다. 정상적인 패킷을 유해 트래픽으로 판단하고 유해 트래픽의 공격자의 의도대로 서비스를 못하는 경우가 발생하므로, 인터넷 웜과 DDoS 공격으로부터 시스템을 보호하기 위해서는 공격 트래픽에 대한 정확한 분석과 탐지가 우선되어야 한다. IPv6 환경으로 전환될 때 발생하는 유해 트래픽에 대한 연구가 미약한 상태이므로, 본 논문에서는 IPv6 환경에서 NETWIB로 공격을 수행하고 공격 트래픽을 모니터링한 후 MIB(Management Information Base) 객체를 지수평활법을 적용하여 예측치 구한 후 임계치를 산정하여 공격을 판별한다.
일반적으로 악의적인 사용자는 시스템에 공격을 가해 관리자 권한을 취득한 후 그 시스템에 쉽게 침입하기 위해 백도어를 설치해 놓는다. 이전의 백도어는 대부분 사용자 영역에서 수행중인 응용 프로그램의 형태로 설치가 되었다. 그러나 최근에는 로더블 모듈과 같은 운영체제의 확장 방법을 이용하여 커널 영역에서 수행되는 백도어가 나타나게 되었다. 이러한 커널 백도어를 구현하는 방식은 크게 시스템 콜 테이블을 수정하는 방법과 시스템 콜 처리 루틴을 수정하는 방법의 두 가지로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 기존에 구현된 커널 백도어의 특성 분석을 하였으며, 이를 기반으로 커널 백도어를 효율적으로 차단 및 탐지할 수 있는 방안을 제안하고 있다. 본 논문에서 언급하는 방안은 커널 메모리 영역에 대한 분석을 통하여 백도어가 시스템 콜 테이블을 수정하거나 시스템 콜 처리 루틴을 변경할 수 없도록 하는 보호 메커니즘을 적용하고 있다. 이를 통하여 커널 내부로 적재되어 백도어를 생성하는 악의적인 모듈의 가능성을 원천적으로 방지할 수 있다.
네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc
본 논문에서는 RST(Rough Set Theory)과 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용한 RSIDS (RST and SVM based Intrusion Detection System)를 설계하였다. RSIDS는 PrePro(Preprocessing) 모듈, RRG(RST based Rule Generation) 모듈, 그리고 SAD(SVM based Attack Detection) 모듈로 구성된다. PrePro 모듈은 수집한 정보를 RSIDS의 데이터 형식에 맞게 변경한다. RRG 모듈은 공격 자료를 분석하여 공격 규칙을 생성하고, 그 규칙을 이용하여 대량화된 데이터에서 공격정보를 추출하고, 그리고 추출한 공격정보를 SAD 모듈에 전달한다. SAD 모듈은 추출된 공격 정보를 이용하여 공격을 탐지하여 관리자에게 통보한다. 그 결과, 기존의 SVM과 비교해볼 때, RSIDS는 평균 공격 탐지율 77.71%에서 85.28%로 향상되었으며, 평균 FPR은 13.25%에서 9.87%로 감소하였다. 따라서 RSIDS는 기존의 SVM을 이용한 공격 탐지 기법보다 향상되었다고 할 수 있다.
본 논문에서는 이동 애드혹 망을 위해 시공간 방식에 근거한 보안 라우팅 프로토콜의 설계와 성능을 기술한다. 제안된 시공간 방식은 시간영역에서는 출발지와 목적지 간에 키 배포를 수행하고, 또한 공간영역에서는 경로 상에서의 침입 탐지를 수행하기 때문에 붙여진 이름이다. 데이터 인증을 위해 효율성이 높은 대칭키 방식을 사용하고, 비밀 키는 출발지에서 목적지로 시간차를 이용하여 배포되어 진다. 또한, 단방향의 해쉬체인을 공간측면에서 홉단위로 형성함으로써, 침입자나 포섭된 노드가 라우팅 정보를 조작하는 것을 방지한다 제안된 라우팅 프로토콜의 성능을 평가하기 위해 ns-2 시뮬레이션을 통하여 같은 조건하에서 기존의 AODV와 비교한 결과, 우리가 제안한 프로토콜이 보안 기능을 제공하면서도 동시에 지연시간과 처리율 측면에서 기존의 AODV와 유사한 성능을 보여주고 있다.
최근 기술의 발전으로 인해 인터넷이 정보화사회의 기반이 되는 기술로 발전하고 있는 반면 역기능인 해킹, 바이러스, 정보변조 등과 같은 기술 또한 발전하고 있다. 이러한 역기능에 대응하기 위해 방화벽(Firewall), 침입탐지시스템(Intrusion Detection System) 등과 같은 보안 시스템이 개발되었지만 해킹 사고는 꾸준히 증가하고 있다. 기존의 이러한 수동적인 보안 시스템은 능동적인 시스템으로 발전되었다. 이에 본 논문에서는 IP 역추적 기술을 이용한 능동적 보안 시스템을 제안한다. IP 역추적을 위해 ICMP 형태의 역추적 메시지를 구현하고 지역 네트워크에 배치되는 에이전트와 관리 네트워크에 배치되는 서버 프레임워크를 설계하고, 이러한 능동형 보안 시스템을 기반으로 네트워크 기반의 침입자를 추적하고 고립화하기 위한 보안 메커니즘을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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