최근 Linux 시스템의 사용이 급격히 증가함에 다라 Linux 시스템에서의 보안이 큰 문제로 대두되고 있으며 그에 대한 대응책으로 침입 탐지 및 방지를 위하여 여러 가지 방안들이 나오고 있다. 그러나 대부분의 침입 탐지 및 방지 시스템이 쉘이나 응용 수준에서 이루어지며 이 경우 침입자가 그 쉘 또는 응용 등을 회피하면 그 효용성이 없어진다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Linux 시스템의 커널 수준에서 명령들의 시스템 호출 과정을 추적하여 침입을 탐지하고 보안을 강화시켜 주는 시스템인 LiSID(Linux System Intrusion Detector)를 제안하였다.
컴퓨터 확산 및 네트워크 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고있다. 공격자들의 공격은 운영체제, 프로토콜, 응용프로그램에서 취약점을 이용하고 있으며 그 기술이 고도화, 전문화 되어가고 있다. 그러므로 정보통신망의 기반구조를 구성하는 구성요소들에 대한구조, 관리에서의 문제점을 해결하기 위한 기반구조 보호기술이 필요하다. 본 논문에서는 효과적으로 침입자를 차단하여 중요 시스템에서 분리시키기 위한 침입탐지시스템을 개발하고, IDS 모델을 설계 및 구현한다.
인터넷 기술이 발전되고 활성화됨에 따라 인터넷에 연결된 호스트들과 네트워크는 외부의 악의적인 침입자에 의해 공격받을 수 있는 잠재성이 나날이 증가하고 있다. 이러한 이유로 네트워크 및 호스트 보안에 대한 관심과 연구활동이 활발해 졌으며, 대표적인 보안 솔루션 중의 하나인 침입탐지시스템이 각광을 받고 있다. 탐지 기술적 분류에 따라 크게 네트워크 기반 침입탐지시스템과 호스트 기반 침입탐지시스템이 존재하며, 한편으로 네트워크 규모의 증대로 다수의 침입탐지시스템의 운용이 필요하다. 이와 같이 이질적인 다수의 침입탐지시스템을 운용하는 경우, 관리의 복잡성과 관리비용의 증대라는 문제점을 내포한다. 본 논문에서는 이질적인 다수의 침입탐지에이전트들을 통합 관리하기 위한 중앙통제 시스템의 구현을 설명하고, 여기에 확장성과 유연성을 부여하기 위한 관리 자료 구조의 설계에 대해 기술한다.
기존의 Snort와 같은 침입탐지시스템은 수없이 많은 경고 메시지를 관리자의 화면상에 표시함으로써 해당 관리자를 혼란에 빠트려 해킹 초기 대응능력을 무력하게 만드는 문제점과 함께 false positive오류 가능성을 내포하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 상관성을 이용한 웹기반의 침입 탐지 트래픽 분석 시스템을 설계하였으며 Libpcap, Snort, ACID, Nmap, Nessus를 도구로 사용, 트래픽을 일반 트래픽과 침입 트래픽으로 구분하여 관리자가 전체 침입 탐지 트래픽 상황을 웹 상에서 쉽게 확인할 수 있도록 구현하였다. 그 결과 경고메시지 및 false positive 오류를 최소화시킬 수 있었다.
기존의 침입을 탐지하는 방법은 여러 가지가 있지만, 모든 침입을 다 탐지하지는 못하고 있다. 공격자는 알려지지 않은 취약점을 이용하거나 취득한 패스워드나 ID 계정을 이용하여 공격하고자 하는 시스템에 악의적인 행위를 한다. 이런 침입을 탐지하는 연구는 탐지엔진에 적용될 패턴구성 방법이 핵심이다. 본 논문에서는 기존의 사람이 패턴을 찾는 것을 자동화 시키고, 자동화된 패턴 구축 방법을 직접 시스템에 적용하여 침입을 탐지하는 방법을 제시하고자 한다. 그래서 알려지지 않은 침입을 탐지하기 위해 전문가 시스템을 이용하고 패턴을 지식 베이스화하는 작업과 그 지식을 추론할 수 있는 추론망을 추론망 자동 생성 기법으로 구성하여 비정상적인 침입을 탐지하는 방법을 본 논문에서 제시하고자 한다.
Mobile Ad hoc망의 경우 단말기에서 무선접속 인터페이스만 있으면 침입자로 하여금 쉽게 접속이 가능하게 하며, SSID와 WEP Key를 쉽게 취득하여 네트워크의 일원으로 참여할 수 있는 보안상의 취약성이 존재한다. 보안 취약성을 극복하기 위해서는 한정된 에너지 자원과 프로세서를 가진 무선 단말기로 침입탐지를 수행하기에는 문제점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 프로세스 부하를 줄이는 IEEE802.11 Frame헤더의 Sequence Number 분석방법과 효과적으로 침입을 탐지할 수 있는 RF Monitoring을 이용하여 Mobile Ad hoc 환경에 적합한 칩입탐지 시스템을 제안한다.
네트웍 기반의 컴퓨터 보안이 컴퓨터 보안분야의 중요한 문제점으로 인식이 된 이래 네트웍 기반의 침입탐지 방법 중 클러스터링(Clustering)을 이용한 비정상 탐지기법(Anomaly detection)을 사용하는 시도들이 있었다. 네트웍 데이터 같은 대량의 데이터의 처리에 클러스터링을 통한 방법이 효과적인 결과를 나타내었음이 다수의 논문에서 제기되어왔으나 이 모델에서의 클러스터링 방법은 네트웍 정보로부터 추출한 정보들을 정상적인 클러스터들과 그렇지 않은 클러스터들 크게 두 집단으로 나누는 방법을 택했었는데 침입탐지율에서 만족할만한 결과를 얻지 못했었다. 본 논문에서 제안하고자 하는 모델에서는 이를 좀 더 세분화하여 네트웍 서비스(Network service)별로 정상적인 클러스터들과 그렇지 않은 클러스터들을 가지게되는 방법을 적용하여 기존 모델에서의 침입탐지율 결과의 개선을 도모해 보고자한다.
인터넷의 급속한 발전으로 인한 유용성 이면에는, 공공 시스템에 대한 악의적인 침입에 따른 피해가 날로 증가되고 있다. 이에 대비하기 위한 침입 탐지 시스템들이 소개되고 있으나, 공격의 형태가 다양하게 변화되고 있기 때문에 침입탐지 시스템도 이에 대비할 수 있도록 지속적인 연구 노력이 필요하다. 최근의 다양한 연구노력 중에는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입자의 정보를 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 KDD CUP 99의 훈련 집합(Training Set)을 기반으로 효과적인 분류를 하기 위한 모델을 제시하였다. 제시된 모델에서는 휴리스틱을 적용하여 효과적으로 필요한 데이터를 생성할 수 있었으며, 또한 각 공격 유형마다 분류자를 두어 보다 정확하고 효율적인 탐지가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 감도와 신뢰성이 높은 멀티모드 광섬유에서 스페클 패턴(speckle pattern) 변화를 이용한 침입자 탐지용 디지털 신호처리 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능은 실측 데이터로부터 분석되었다. 아울러 성능을 향상시키기 위하여 적응 디지털 필터를 도입하였다. 실험 결과 침입자 탐지는 96 % 이상이었으며, 사람과 차량을 구분하는 성능은 평균 90 %로 나타났다.
인터넷의 발달과 더불어, 인터넷을 통한 전자상거래, 홈 뱅킹 등의 서비스가 급속히 성장하면서 이러한 사회기반 시설에 대한 침입피해 사례가 급증하고 있는 추세이다. 이러한 침입 피해를 방지하기 위하여 방화벽과 침입탐지 시스템이 개발되어 설치되고 있으나, 침입피해를 감소 시키기에는 문제점들이 있다. 본 논문에서는 기존 침입탐지 시스템들의 소극적인 탐지기능에서 벗어나, 보다 적극적으로 침입에 대응할 수 있는 방안을 연구하였다. 즉, 침입탐지가 되면, 즉시 침입자들을 역으로 추적할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 이러한 시스템은 자율적으로 행동하여야 하기 때문에 멀티 에이전트 기반 시스템으로 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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