• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.256-258
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• 2004

전산화로 인해 컴퓨터 시스템에 대한 불법적 침입이 증가하고, 해킹으로 인한 피해가 급증하게 됨으로 인해 침입탐지시스템에 대한 많은 연구와 개발이 이루어지고 있다. 지금까지의 침입탐지시스템 성능은 기존에 알려진 침입패턴을 가지고 평가를 해왔기 때문에 새로운 침입에 대한 탐지능력을 측정할 수 없는 취약성이 있다. 본 논문에서는 침입탐지시스템의 성능 평가를 위해서 새롭고 다양한 침입패턴을 만들기 위한 방법으로 대화형 유전자 알고리즘을 이용하여 침입패턴을 생성하는 방법을 제안한다. 생성된 침입패턴은 사람에 의해 적합도가 평가되고 높은 점수를 가진 침입패턴의 가용성을 검증하기 위해 오용탐지방법을 사용하는 침입탐지시스템인 LinSTAT에 적용하여 보았다. 실험결과 생성된 침입패턴의 약 43%정도는 탐지되는데, 탐지되지 않은 57%는 새로운 침입패턴이라 할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.10C no.6
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• pp.717-726
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• 2003

In this paper, we analyze the associated rule based deductive algorithm which creates the rules automatically for intrusion detection from the vast packet data. Based on the result, we also suggest the deductive algorithm which creates the rules of intrusion pattern fast in order to apply the intrusion detection systems. The deductive algorithm proposed is designed suitable to the concept of clustering which classifies and deletes the large data. This algorithm has direct relation with the method of pattern generation and analyzing module of the intrusion detection system. This can also extend the appication range and increase the detection speed of exiting intrusion detection system as the rule database is constructed for the pattern management of the intrusion detection system. The proposed pattern generation technique of the deductive algorithm is used to the algorithm is used to the algorithm which can be changed by the supporting rate of the data created from the intrusion detection system. Fanally, we analyze the possibility of the speed improvement of the rule generation with the algorithm simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1017-1020
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• 2001

침입탐지시스템에 대한 수많은 방법들이 제시되고 있지만, 가장 핵심적이라고 한 수 있는 침입에 대한 패턴을 어떻게 정의하고 탐지해 낼 것이며, 알려지지 않은 비정상적인 행위에 대한 패턴을 탐지하는 것에 대한 연구가 미흡하다. 이에 본 논문에서는 알려지지 않은 침입 행위를 판별하는데 있어서 유한오토마타를 이용하여 시스템 콜에 대한 패턴을 정의하고, 정의된 패턴을 유전자 알고리즘을 이용하여 비정상적인 침입 행위를 판별한 수 있도록 새로운 패턴들을 유전자 조작을 통하여 생성하여 알려지지 않은 침입 패턴에 대해서도 침입탐지시스템에 이를 적용하여 침입을 탐지찬 수 있는 방안에 대해 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.2025-2028
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• 2003

다양한 위협과 침입공격에 노출되어 있는 조직의 경우, 특정 제품에서 제공하는 한정된 침입탐지패턴의 한계를 극복하여 침입사건을 효과적으로 탐지하여 대응하기 위하여 이기종 침입탐지시스템 설치 및 운용이 요구된다. 이기종 침입탐지시스템 운용은 침입탐지 감사데이터 포맷이 제품별로 상이하고, 두개 제품 이상에 구현된 동일한 침입탐지 패턴이라도 설계의 차이점에 기인하여 오판률 가능성이 증가할 가능성이 있으며, 특히 탐지사건에 대한 대응으로 e-mail, SMS 등을 이용할 경우 중복 탐지로 인한 과도한 대응 등의 문제점이 있을 수 있으므로 이기종 침입탐지시스템 운영 환경에 적합한 기종간 통합 및 대응 모델과 관련 모듈 설계에 관한 연구가 필요하다 본 논문에서는 최근 연구되는 Aggregation 및 Correlation 개념을 적용하여 이기종 침입탐지시스템 운용 환경에서 침입탐지패턴 통합 및 대응을 위한 요구사항을 도출하고 통합 및 대응을 위한 IPMAC 모델 및 탐지알고리즘을 제시하여 관련 모듈을 설계 및 구현한 결과를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.975-978
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• 2002

본 연구는 네트워크 기반 침입탐지 시스템(NIDS)의 우회공격 방지를 위한 적응적 규칙 추정 알고리즘(ARE; Adaptive Rule Estimation)을 제안한다. 네트워크 기반 침입탐지 시스템에서 가장 많이 사용하는 침입탐지 방법은 규칙 기반의 패턴 매칭 기법이며, 이 방법은 삽입과 삭제에 의한 우회 공격에 많은 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 삽입과 삭제에 의한 우회 공격을 방지 하고자 하는 취지에서 제안된 알고리즘이다. 적응적 규칙 추정에 의한 침입 탐지 알고리즘은 두 개의 과정으로 구성되며, 전처리 부분에서는 최적의 규칙을 선택하고, 주처리 부분에서 적응적으로 규칙 패턴의 변형된 위치를 찾아서 비교 판단하는 과정으로 이루어져 있다. 제안된 적응적 규칙 추정 알고리즘은 기존의 규칙 기반 패턴 매칭에서 우회공격이 가능한 것들이 탐지되며, 미탐지 확률을 줄일 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.6
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• pp.43-53
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• 2007

Intrusion detection system(IDS) has recently evolved while combining signature-based detection approach with anomaly detection approach. Although signature-based IDS tools have been commonly used by utilizing machine learning algorithms, they only detect network intrusions with already known patterns, Ideal IDS tools should always keep the signature database of your detection system up-to-date. The system needs to generate the signatures to detect new possible attacks while monitoring and analyzing incoming network data. In this paper, we propose a new outlier cluster detection algorithm with density (or influence) function, Our method assumes that an outlier is a kind of cluster with similar instances instead of a single object in the context of network intrusion, Through extensive experiments using KDD 1999 Cup Intrusion Detection dataset. we show that the proposed method outperform the conventional outlier detection method using Euclidean distance function, specially when attacks occurs frequently.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.451-454
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• 2010

침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입의 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이에 대용량의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 지능적이고 자동화된 탐지 및 경보데이터 패턴 분석에 이용할 수 있다. 본 논문에서는 경보데이터 패턴 분석을 위해 시퀀스패턴기법을 적용한 경보데이터 마이닝 엔진을 구축한다. 구현된 경보데이터 마이닝 시스템은 기존의 시퀀스 패턴 알고리즘인 PrefixSpan 알고리즘을 확장 구현하여 경보데이터의 빈발 경보시퀀스 분석과 빈발 공격시퀀스 분석에 활용할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.11C no.6 s.95
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• pp.719-724
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• 2004

Recently, since the number of internet users is increasing rapidly and, by using the public hacking tools, general network users can intrude computer systems easily, the hacking problem is getting more serious. In order to prevent the intrusion, it is needed to detect the sign in advance of intrusion in a positive prevention by detecting the various foms of hackers' intrusion trials to know the vulnerability of systems. The existing network-based anomaly detection algorithms that cope with port- scanning and the network vulnerability scans have some weakness in intrusion detection. they can not detect slow scans and coordinated scans. therefore, the new concept of algorithm is needed to detect effectively the various forms of abnormal accesses for intrusion regardless of the intrusion methods. In this paper, SPAD(Session Pattern Anomaly Detector) is presented, which detects the abnormal service patterns by comparing them with the ordinary normal service patterns.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.706-708
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• 2003

침입탐지 시스템 중 하나인 오용탐지 시스템은 축적된 침입패턴 정보를 이용하기 때문에 새로운 침입에 대하여 새로운 정의가 필요하다. 이러한 문제점을 극복하여 새로운 침입에 대하여 일일이 정의하지 않고 자동으로 새로운 규칙을 생성하도록 하는 것이 좀 더 바람직하다. 본 논문에서는 새로운 규칙을 찾기 위한 방법으로 생물의 진화과정을 모델링한 유전자 알고리즘(GA)을 이용하였다. GA는 계산에 의존한 방법에 비하여 전역적인 해를 구할 때 더 효율적이다. GA를 이용하여 규칙을 자동 생성하고 침입을 탐지할 수 있는 규칙을 찾아가는 방식을 제안하였다. 실험 결과에서는 GA를 이용하여 자동 생성된 규칙으로 40~60%의 탐지율로 침입을 탐지할 수 있다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.853-856
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• 2000

최근 정보통신 관련 시장의 양적 팽창과 함께 발생된 수많은 시스템 침입 사건들은 컴퓨터 보안 문제와 이를 해결하기 위한 보안 시스템에 대한 관심을 증가시키고 있다. 침입탐지시스템은 보안 시스템의 핵심 요소로, 그 중 대부분이 패턴 매칭을 이용한 침입탐지방식을 채택하고 있다. 그러나 현재의 패턴 매칭을 위한 알고리즘은 유연하지 못하기 때문에, 다양한 특성을 지닌 공격들에 대한 대처 능력이 부족하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 패턴들의 특성에 따라 유연하게 대처할 수 있는 세 가지의 유사 패턴 매칭 알고리즘을 제안한다.