• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.157-160
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• 2001

지금까지 침입탐지 시스템에 대한 많은 연구와 개발이 수행되었음에도 불구하고 시스템에 불법적인 접속이나 공격방법은 역으로 침입탐지 시스템을 무력화시키거나 침입탐지 시스템의 취약성을 이용하는 등 지능화되고 다양해지고 있는 실정이다. 따라서 단일침입탐지 시스템으로 현재의 고도화되고 지능화된 침입과 공격들을 정확하게 탐지하거나 완벽하게 대응할 수 없다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 취약점 분석과 더불어 단일 침입탐지 시스템의 단점을 보완하고자 침입탐지 감사자료의 다양화를 통한 다중센서 기반의 침입탐지 시스템에 대하여 제안하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.3 no.1
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• pp.31-38
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• 2003

In this paper, We propose detection mood generation system using learning to generate automatically detection model. It is improved manpower, efficiency in time. Proposed detection model generator system is consisted of agent system and manager system. Model generation can do existing standardization by genetic algorithm because do model generation and apply by new detection model. according to experiment results, detection model generation using learning proposed sees more efficiently than existing intrusion detection system. When intrusion of new type occur by implemented system and decrease of the False-Positive rate, improve performance of existing intrusion detection system.

• Information and Communications Magazine
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• v.16 no.11
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• pp.46-63
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• 1999

컴퓨터망의 확대 및 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자들로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지시스템에 대한 요구가 증가되고 있다. 이에 본 논문에서는 침입탐지시스템의 기술적 구성요소 및 일반적인 요구사항과 침입탐지시스템의 분류방법, 그리고 대표적인 침입탐지기술에 대하여 살펴보고, 현재 국외에서 개발된 침입탐지시스템들을 데이터소스와 침입모델을 기반으로 분석하며, 국외 침입탐지시스템 현황과 국내 정보보호 산업에서 침입탐지시스템의 위상을 살펴본 후, 침입탐지시스템에 대한 연구 필요성에 대해 논한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.381-384
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• 2001

개개의 침입탐지 시스템에서 탐지한 경보(alert) 자료의 공유를 쉽게 하기 위해서, IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 IDEF(Intrusion Detection Exchange Format)모델을 제안하였다[1]. 특히, IDEF는 최근에 관심이 모아지고 있는 다수의 침입탐지 시스템(이하 ‘통합 침입탐지 시스템’)을 통합 관리하는 방식에서 각 단말 침입 탐지시스템의 침입 경보자료의 수집 관리를 용이하게 할 수 있다. 그러나, 통합 침입탐지 시스템에서 개개의 침입 탐지 시스템에서 발견하지 못하는 침입을 판단하거나 판단의 정확성을 높이기 위해서는 기존의 IDEF에 추가적인 자료가 요구되어 진다. 본 논문에서는 통합 침입탐지 시스템의 상위 시스템에서 수집된 경보 자료를 IDEF의 관계형 데이터베이스 스키마로 변환하는 방식을 제시하였다. 그리고, 통합 침입탐지시스템에서 추가적으로 필요한 자료에 의거하여 DDoS공격탐지에 필요한 자료형을 IDEF에 확장하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.637-639
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• 2001

침입탐지 시스템은 Audit 시스템, 침입탐지 엔진, 침입대응 시스템으로 나눌 수 있다. Audit 시스템을 통하여 감사자료를 수집하고, 침입탐지 엔진을 이용하여 침입을 탐지하며 대응 시스템을 통하며 침입에 대한 대응 및 대책을 세우게 된다. 지금까지 Audit 시스템은 침입탐지 엔진의 일부로 설계, 구현되어왔다. 이는 침입탐지 엔진에 따라 Audit 시스템도 함께 변경되어야 하는 비효율성을 가져왔다. 본 논문에서는 침입탐지 엔진과 독립적으로 Audit data 수집하고 관리하며 침입탐지 엔진과 효율적으로 연동될 수 있는 Audit 시스템을 설계 및 구현하였다. 탐지엔지을 알고리즘 개발 및 엔진의 변경시에 본 시스템과 연동하면 별다른 Audit 시스템 구현없이 효율적이고 빠르게 테스트 및 검증할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.208-210
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• 2005

공격 방법의 다양화와 지능화에 대응하기 위해 침입탐지시스템(IDS)의 성능도 향상되고 있다. 특히, 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템은 기존 침입탐지시스템의 많은 문제점을 개선시켰다. 그러나 데이터 마이닝에 기반한 침입탐지시스템의 탐지 정확도가 트레이닝 데이터(training data)에 포함된 속성(features)과 선택된 axis 및 reference 속성에 의해 결정됨에도 불구하고 현재의 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템은 트레이닝 데이터에 포함된 고유의 속성만을 고려하기 때문에 탐지 정확도를 향상시키는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 마이닝에 기반한 침입탐지시스템의 탐지 정확도를 향상시키기 위하여 기존 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템이 고려했던 고유의 속성 외에 침입과 밀접하게 관련되고 axis및 reference속성으로도 사용될 수 있는 새로운 속성을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.300-302
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• 1999

현재의 컴퓨터 시스템 안에서는 많은 침입이 일어나고 있으며, 이를 막기 위한 침입탐지시스템의 사용 역시 늘어나고 있는 상황이다. 침입탐지시스템 개발사들은 저마다 자신들의 시스템이 가장 우수하다고 내세우고 있는 반면 사용자의 입장에서는 어떤 침입탐지시스템을 선택해야 하는지에 대해서는 침입탐지시스템 개발사의 일방적인 광고와 선정에 의존할 수 밖에 없는 실정이다. 많은 침입탐지시스템 사이에서 사용자는 좀 더 우수한 시스템을 선택하기를 원할 것이며 개발사 역시 자신의 시스템이 우수하다는 것에 대해 입증하기를 원할 것이다. 이를 위해서는 침입탐지시스템에 대한 객관적인 평가 기준과 이에 대한 평가 방법이 필요하나 아직까지 정형화된 방법론이 없는 것이 사실이다. 본 논문에서는 우리는 이러한 상황을 해결하기 위한 침입탐지시스템 평가 방법론 개발 과정의 첫 번째 단계로 침입탐지시스템 평가 기준을 제시하려고 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.930-935
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• 2002

본 논문은 불법 침입 탐지를 위한 정보시스템 구축에 있어 많은 연구가 진행되고 있는 침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)중 네트워크 기반의 오용(Misuse) 탐지 모델을 이용하여 침입 탐지 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 침입 탐지 시스템은 K4 인증 기준을 모델로 삼았으며, 탐지하는 시그너쳐의 분류상 Content, DoS, Probing을 대상으로 설계되었으며, 원격으로 시스템의 관리와 감독이 가능하도록 구현하였다.

• 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 Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.72-76
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• 2001

인터넷이 생활의 중요한 요소로 자리잡기 시작하면서 네트워크의 침해 사고가 급증하고 있는 현실이다. 이러한 침해 사고를 예방하기 위해 침입 탐지 시스템(IDS)과 방화벽(Firewall)이 많이 사용되고 있다. 방화벽과 침입 탐지 시스템은 연동은 서로의 단점을 보완하여 더 강력하게 네트워크를 보호할 수 있다. 방화벽과 침입 탐지 시스템을 위한 시뮬레이션 모델은 DEVS (Discrete Event system Specification) 방법론을 사용하여 구성하였다. 본 논문에서는 실제 침입 데이터를 발생시켜 실제 침입에 가까운 상황 가운데 침입 행위를 판별하도록 구성하였다. 이렇게 구성된 시뮬레이션 모델을 사용하여 침입탐지 시스템의 핵심 요소인 침입 판별이 효과적으로 수행되는지를 시뮬레이션 할 수 있다. 현재의 침입은 광범위해지고, 복잡하게 되어 한 침입 탐지 시스템이 독립적으로 네트워크의 침입을 판단하기 어렵게 되었다. 이를 위해 네트워크 내에 여러 침입 탐지 시스템 에이전트를 배치하였고, 에이전트들이 서로 정보를 공유함으로써 공격에 효과적으로 대응할 수 있도록 하였다. 침입 탐지 시스템이 서로 협력하여 침입을 탐지하고, 이런 정보를 침입 차단 시스템에게 넘겨주게 된다. 이와 같은 구성을 통해서 공격자로부터 발생된 패킷이 네트워크 내로 들어오는 것을 원천적으로 막을 수 있도록 하였다.