• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.313-315
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• 2004

인터넷 사용이 보편화됨에 따라 기존의 방화벽만으로는 탐지가 불가능한 웹 서비스의 취약점을 이용한 공격이 증가하고 있다. 그 중에서도 특히 웹 어플리케이션의 프로그래밍 오류를 이용한 침입이 공격 수단의 대부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 동작을 분석한 후 취약점 발생 부분에 대해 웹 로그 마이닝 기법을 사용하여 실시간으로 로그를 분석함으로서 공격 패턴을 비교ㆍ분석한다. 또한 프로세스 분석기를 통한 결정(decision) 과정을 통해 침입으로 판단되면 해당 접속 프로세스(pid)를 제거 한 후 공격 아이피를 차단함으로서 침입을 탐지하는 메커니즘을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2087-2088
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• 2006

사람의 분석에 의존하는 침입 탐지 기법은 침입의 특징 중 일부를 간과하거나 잘못 파악하여 오류의 여지를 가진다. 이에 우리는 시스템의 행태에서 나타나는 정보들이 그 자체에서 발견되는 위험의 조짐이 침입 탐지의 근거가 되는 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에서는 이러한 시스템을 위해 시스템의 상태 정보 수집, 수집 정보를 바탕으로 한 상태 모형의 구성과 이것의 침입 탐지를 위한 활용 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Assurance Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.15-19
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• 2004

인터넷 사용이 보편화됨에 따라 기존의 방화벽만으로는 탐지가 불가능한 웹 서버의 취약점을 이용한 공격이 나날이 증가하고 있고, 그 중에서도 특히 웹 어플리케이션의 프로그래밍 오류를 이용한 침입이 공격 수단의 대부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 취약점을 분석한 후 취약점 발생 부분에 대해 웹 서버 전용으로 로그 분석을 해 주는 실시간 에이전트를 도입하였다. 실시간 에이전트는 공격 패턴을 비교ㆍ분석한 후 프로세스 분석기를 통한 결정(decision) 과정을 통해 침입으로 판단되면 해당 접속 프로세스(pid)를 제거한 후 공격 아이피를 차단함으로서 침입을 탐지하는 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.11a
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• pp.23-28
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• 2002

최근에 분산 시스템과 같이 이기종의 컴퓨팅 환경을 효율적으로 통합하는 방법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 네트워크 보안에서는 각 보안 시스템들이 효율적인 침입탐지와 차단을 위해서 분산화되고 있으며 분산된 보안 시스템들을 조정하고 통합하기 위해서 분산인공지능(Distributed Artificial Intelligence)의 개념을 도입하고 있다. 본 논문에서는 분산침입탐지 시스템(Distributed Intrusion Detection System)과 침입차단 시스템(firewall)이 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)에 의해 상호 연동하여 외부 네트워크에서 유입된 패킷의 정보를 통해 침입을 탐지하고 차단하는 네트워크 보안 모델을 설계하였다. 본 연구진이 구성하고 있는 시뮬레이션 환경에서는 네트워크에 존재하는 다양한 보안 모델들을 계층적으로 구성하기 위해 DEVS 방법론을 사용하였다. 보안 시스템의 연동은 계약망 프로토콜에 의해 이루어지는데 네트워크에 분산되어 있는 각각의 전문성을 가진 침입탐지 에이전트들이 중앙 콘솔에 비드(bid)글 제출하고 중앙 콘솔은 최상의 비드를 제출한 에이전트를 선택하여 침입을 탐지하게 된다. 그리고 탐지된 정보를 참조하여 침입차단 시스템은 능동적으로 침입을 차단하게 된다. 이와 같은 모델의 설계를 통해서 기존의 침입탐지 시스템들이 탐지하지 못한 침임을 탐지하게 되고 보안시스템에서의 오류발생빈도를 감소시키며 탐지의 속도를 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1217-1220
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• 2004

현재까지 IDS는 관리자의 개입 없이는 효과적인 운용이 불가능하고, IDS를 사용하더라도 여전히 침입 발생 가능성이 있고, 다양한 우회 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 기존에 제안된 침입탐지 시스템을 분석하고, C-Box에 규정된 정책을 이용한 데이타소스 기반의 침입탐지 시스템을 설계하여 이를 실험하였다. 본 연구는 데이터 소스 기반에서 침입 탐지 방법 기준의 비정상적인 형태에 의한 탐지와 오류에 의한 탐지기법을 적용하였으며, IDS에 침입 탐지 정책을 설계하였고, 규정에 의한 정책중심의 침입탐지 기법을 정상적인 동작과 비정상적인 동작을 구분하는 경계를 정의한다. 또한, 침입탐지 정책을 이용한 호스트기반 IDS를 설계하고 구현함으로서 정보시스템의 취약성을 보완할 수 있었다. 침입탐지 실험을 위한 시스템 호출 기술은 커널에 프로세스들의 특성을 자세하게 정의하고, 이를 실행할 수 있도록 기반을 구축함으로서 가능하게 하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.315-329
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• 2001

외부침입탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 컴퓨터의 외부 침입을 자동으로 탐지하는 시스템이다. IDS의 주요목표는 외부사용자들이나 내부 사용자들에서 권한이 없는 사용자, 컴퓨터 오용(misuse) 혹은 잘못된 사용(abuse)을 탐지하는 것이다. 파이어 월(Firewall)이나 암호화와 같은 침입 방지 시스템에 관한 연구와 병행하여 최근 IDS에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 침입탐지와 바이러스 탐지에 대한 새로운 접근 방법으로서 면역학적 방법이 동원되고 있다. 이 연구에서는 인간의 인체면역 시스템으로부터 얻어진 몇 가지 주요한 Feature들을 외부침입 탐지에 적용하여 기존의 침입탐지 방법에서 오는 한계점을 극복하여 경고 오류(alarm error rate)를 줄이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 외부침입을 탐지하고 시스템을 치유하는 인간의 인체 면역에 대해 기초적인 연구를 진행하였으며 이러한 인체면역 기저들을 네트워크 환경에서 어떻게 실제적으로 적용할 것인 지를 연구하였으며 실제 네트워크 데이터를 적용하여 본 연구에서 제안한 모델에 대한 성능을 테스트하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.1172-1173
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• 2007

웹 어플리케이션의 프로그래밍 오류를 이용한 침입이 대부분의 공격 수단으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 동작으로 인한 취약점을 분석 후 기계학습 기법을 이용하여 웹 해킹공격 패턴을 비교, 분석하며 새로운 공격시도를 학습하는 지능형 침입 탐지 시스템 모델을 제안한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.36 no.2
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• pp.87-93
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• 2009

Intrusion tolerant system enables essential services to maintain for a period of time under system failure, malicious attacks and is gaining more importance in national defense, communication infrastructure, and financial sector. However, few objective evaluation criteria for companies and agencies to introduce an appropriate system are available. This paper proposes a suitability evaluation method, using Analytic hierarchy process and fuzzy integral, for intrusion tolerant system, along with evaluation criteria which considers the characteristics and costs of systems in addition to other factors.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.14C no.1 s.111
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• pp.1-6
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• 2007

In order to operate a secure network, it is very important for the network to raise positive detection as well as lower negative detection for reducing the damage from network intrusion. By using SVM on the intrusion detection field, we expect to improve real-time detection of intrusion data. However, due to classification based on calculating values after having expressed input data in vector space by SVM, continuous data type can not be used as any input data. Therefore, we present the hybrid model between SVM and decision tree method to make up for the weak point. Accordingly, we see that intrusion detection rate, F-P error rate, F-N error rate are improved as 5.6%, 0.16%, 0.82%, respectively.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.29 no.6
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• pp.674-684
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• 2002

Anomaly detection techniques have teen devised to address the limitations of misuse detection approach for intrusion detection. An HMM is a useful tool to model sequence information whose generation mechanism is not observable and is an optimal modeling technique to minimize false-positive error and to maximize detection rate, However, HMM has the short-coming of login training time. This paper proposes an effective HMM-based IDS that improves the modeling time and performance by only considering the events of privilege flows based on the domain knowledge of attacks. Experimental results show that training with the proposed method is significantly faster than the conventional method trained with all data, as well as no loss of recognition performance.