• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.455-458
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• 2010

침입탐지시스템은 공격이라고 판단되면 경보를 발생하여 보안 관리자에게 알려주거나 자체적으로 대응을 하게 된다. 그러나 이러한 경보들 중에 오경보가 많이 포함되어 있어 침입탐지시스템의 성능을 저하시킬 뿐 아니라 대량의 경보자체가 보안메커니즘에 방해가 되고 있다. 특히 오경보중 False Positive가 전체 오경보의 대부분을 차지하고 있다. 즉, False Positive는 정상 행위를 침입행위로 오인하여 판단하는 것을 의미한다. 경보들 중 이러한 오경보들은 네트워크 전반에 걸친 보안 서비스의 질을 하락시키는 원인이 된다. 따라서 침입탐지시스템의 성능향상을 위해서는 이러한 오경보 문제가 반드시 해결되어야 한다. 본 논문에서는 침입탐지시스템의 오경보를 감소시키는 결정트리 기반 오경보 분류모델을 제안하였다. 결정트리 기반 오경보 분류 모델은 침입탐지시스템의 오경보율을 감소시키고 침입탐지율을 향상시키는 역할을 수행한다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1021-1024
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• 2001

침입 및 해킹의 사례가 증가함에 따라 네트워크 침입 탐지 및 해킹 대응을 위한 네트워크 보안의 필요성이 증가하고 있으며, 정책 서버를 구축하는 솔루션이 등장하고 있다. 일반적인 정책 정보 모델은 IETF의 정책 프레임워크 워킹 그룹과 DMTF의 CIM 활동을 통해 활발히 표준화가 되고 있다. 이러한 표준들은 그 동안 QoS를 위해 대부분 사용되었으나 우리는 이러한 표준을 네트워크 보안 정책 시스템에 맞게 확장하여 네트워크 보안 정책 정보 모델을 구축한다. 본 논문은 패킷 헤더 필드들을 변수화하고 네트워크 보안 정책 정보 모델에서 침입 탐지 및 해킹 대응에 대한 정책을 모델링하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.487-489
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• 2002

본 논문에서는 액티브코드를 이용한 실시간 역추적시스템에 대하여 논한다. 본 시스템은 우회공격의 연결특성을 이용하여 TCP 응용프로그램의 응답메시지에 액티브코드를 덧붙였다. 덧붙여진 액티브코드는 침입자의 근원지 소스측으로 실시간 이동하면서 네트워크 중간노드에서 침입자의 공격에 유연하게 대응한다. 또한, 본 시스템에서는 데이터은닉기법을 적용하여 중간 경유호스트에서 별도의 역추적 시스템을 도입할 필요가 없도록 기존의 환경에 투명성을 부여하였다. 이러한 방법을 통해, 기존의 호스트기반역추적 시스템의 신뢰성문제와 deployment문제를 해결하였다. 본 시스템을 통하여 기존의 네트워크환경에 최소한의 변경으로 침입자의 공격에 실시간적이며 능동적인 대응을 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.193-195
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• 2020

최근 IoT 기술의 발전을 통해 스마트홈 서비스가 사용자에게 활발하게 보급이 되고 있다. 스마트홈 서비스에서 발생하는 데이터는 개인정보를 내포하고 있으므로 보안이 매우 중요한 요소이다. 그러나 매해 스마트홈 해킹 신고가 증가하고 있으며 기존 네트워크 침입탐지 시스템은 관리자 계정을 탈취 당했을 경우 대응할 방법이 미비하다. 본 논문에서는 스마트홈 환경에서 발생하는 활동 데이터를 인공지능 알고리즘의 종류 중 하나인 랜덤포레스트를 통해 학습하고 분류모델을 구현했다. 구현한 모델은 87%이상의 높은 정확도로 측정되었다. 따라서 활동 데이터를 통해 분류를 시행하므로 네트워크에 이미 침입한 사용자를 탐지하여 대응할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.933-936
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• 2002

공격자는 시스템에 침입하기 위해 취약점을 수집하며 여러 공격방법을 통해 루트권한을 획득하게 된다. 루트권한을 획득한 공격자는 공격 시스템에 루트킷을 설치하여 침입에 대한 흔적을 숨기고 차후 침입을 위한 백도어를 남기게 되는데 최근 등장한 커널 기반의 루트킷은 시스템에 대한 침입 탐지를 어렵게 하고 있다. 이러한 공격에 대응하기 위해 침입탐지 및 차단을 위한 보안 시스템들이 많이 개발되어 왔지만 공격자들은 보안 시스템들을 우회하여 시스템에 침입하고 있다. 본 논문에서는 루트권한을 획득한 공격자의 불법행위를 막기 위해 시스템 보안 강화 LKM을 설계, 구현하며 중요 파일의 변조와 루트킷의 실치를 막고 공격자의 불법행위를 관리자에게 실시간으로 알릴 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1835-1838
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• 2003

주요 정보통신기반 시설에 대한 분산화되고 지능화되는 침해 행위 및 위협이 급속도록 증가하고 있다. 따라서 여러 보안 제품을 연동하여 해커의 침입 탐지, 차단, 대응 및 역 추적을 위한 통합 보안 관리의 필요성이 대두되고 있다. 그러나 통합 보안 관리의 특성상 다양한 보안 제품에서 전송된 이벤트와 침입 경보의 양이 많아 분석이 어려워 서버에 부담이 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 보호 도메인 정보를 초기에 에이전트에 설정하여 침입경보 중복 발생을 감소시켰다. 도메인 정보를 이용한 침입경보 감소 기법은 개발중인 통합 보안 관리 시스템과 침입경보 연관성 연구를 위해 사용된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.769-771
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• 2001

침입의 궁극적 목표는 루트 권한의 획득이라고 할 수 있는데 최근 유행하고 있는 버퍼플로우(Buffer Over flow)등이 대표적이다. 최근 날로 다양화되는 이런 침입방법들에 대응하기 위해 비정상행위 탐지기법 연구가 활발한데 대표적인 방법으로는 통계적 기법과 전문가시스템, 신경망 등을 들 수 있다. 본 논문에서 제안하는 침입탐지시스템은 권한 이동 관련 이벤트의 추출 기법을 이용하여 Solaris BSM 감사 기록에서 추출된 정보 이벤트들을 수집한 후 은닉 마르코프 모델(HMM)로 모델링하여 정상행위 모델들을 만든다. 추론 및 판정시에는 이미 만들어진 정상행위 모델을 사용하여 새로 입력된 사용자들의 시퀀스를 비교 평가하고, 이를 바탕으로 정상 권한이동과 침입시의 권한이동의 차이를 비교하여 침입여부를 판정한다. 실험결과 HMM만을 사용한 기존 시스템에 비해 유용함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.416-418
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• 2003

기존의 침입탐지 시스템(IDS)은 침입 단계를 고려하지 않고 독립적이고 단편적인 공격 정보를 제공하기 때문에 관리자나 침입대응 시스템(intrusion response system)이 정보들을 이해하고 적당한 행동을 취하기가 매우 힘들다. 본 논문은 기존 침입 탐지시스템이 제공하는 정보들이 갖는 한계를 극복하기 위하여 모든 침입은 독립되어 존재하는 것이 아니라 서로 다른 공격의 연속으로 이루어 진다는 점에 근거하여 단편적인 공격 정보들의 상관성을 활용하기 위한 기법을 제안한다. 이미 알려진 공격 단계에 대한 상관성 정보를 그래프 형태로 표현하고 공격정보에 따라 전이하는 토큰을 이용하여 단편적인 공격들의 상관성을 분석함으로써 활용하기 용이한 분석 정보를 제공하는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.12a
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• pp.28-38
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• 2003

인터넷 및 보안기술의 발달과 더불어 정보시스템에 대한 침해사고도 기하급수적으로 늘어나고 있으며, 공격기술 또한 정밀화, 분산화, 대규모화되어 가고 있다. 그러나 현재 광범위하게 사용되고 있는 침입탐지 시스템들은 그러한 인터넷상의 공격들에 대한 적절한 분석이나 효율적인 대응책은 제공해 주지 못하고, 대량의 침입탐지 정보를 생성시켜 관리자의 부담을 가중시킨다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템이 생성하는 다수의 침입탐지 정보를 분석하고 가공하여 적시적이고 효율적인 대응에 필요한 고 수준의 정보를 생성해 내고, 나아가서는 DDoS 같은 대규모의 공격까지도 조기에 탐지해 낼 수 있는 능력을 갖춘 침입탐지 정보 연관성 분석 시스템을 제안하고 제안된 시스템의 성능 평가를 실시한다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.9C no.3
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• pp.359-366
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• 2002

Nowadays, the hacking techniques are developed increasingly with wide use of internet. The recent type of scanning attack is appeared in against with multiple target systems on the large scaled domain rather than single network of an organization. The development of scan detection management system which can detect and analyze scan activities is necessary to prevent effectively those attacking at the central system. The scan detection management system is useful for effective utilization of various detection information that received from scan detection agents. Real time scan detection management system that can do the integrated analysis of high lever more that having suitable construction in environment of large scale network is developed.