네트워크 대역폭과 침입 기술의 발달하는 상황에서 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 방식으로는 대용량화된 패킷을 스니핑되는 환경에서 기존의 패턴 매치 방식은 서비스에 따른 순차적인 패턴 매칭 방법으로는 모든 패킷들의 패턴을 분석하는 것에는 한계가 발생하며, 중요한 패킷을 패턴 매칭을 통하여 분석하지 못하여 여러 취약점에 대한 공격이 발생할 수 있는 악성 봇, 정보의 유출이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 패턴 매칭 기법을 이용하는 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 성능 향상을 위하여 서비스별로의 순차적인 패턴 매칭 방법에서 해시 기반의 패턴 매칭을 이용하여 패턴 매칭의 시간을 단축 시켜 빠른 속도로 탐지 할 수 있는 시스템을 제시하고 검증하고자 한다.
ACK에서는 패턴 테이블 생성기와 핍홀 최적화기에서 스트링 패턴 매칭 기법을 이용하여 EM 중간 코드에 대한 최적화 코드를 생성한다. 하지만 이 스트링 패턴 매칭 방법은 패턴 결정 시에 반복적으로 많은 비교 동작이 이루어지므로 비효율적이다. 본 논문은 ACK의 중간 코드 최적화기를 개선하기 위해 EM 트리 생성기, 최적화 패턴 테이블 생성기, 트리 패턴 매칭기로 구성된 트리 패턴 매칭 알고리즘을 이용한 EM 중간 코드 최적화 시스템을 설계하고 구현하였다. 이러한 트리 패턴 매칭 알고리즘은 EM 트리를 하향식으로 순회하면서 트리 구조를 가진 패턴 테이블을 참조하여 루트 노드를 중심으로 패턴 매칭을 수행한다. 트리 패턴 매칭 동작은 궁극적으로 ACK의 스트링 패턴 매칭에 비해 최적화 패턴을 찾는데 걸리는 시간을 평균 10.8% 감소시킬 수 있는 효과를 보였다.
순위패턴매칭문제는 텍스트 T와 패턴 P가 주어질 때, P와 각 문자들의 순위가 동일한 순서로 나타나는 T의 모든 부분문자열을 찾는 문제이다. 순위패턴매칭문제는 주가지수분석과 음악의 유사성분석과 같이 문자 자체를 비교하는 것보다 값의 변화순서가 중요한 분야에서 연구가 진행되었다. 순위다중패턴매칭문제는 텍스트 T와 여러 개의 패턴들로 이루어진 패턴집합 $\mathbb{P}$가 주어질 때, $\mathbb{P}$에 속한 패턴과 각 문자들의 순위가 동일한 순서로 나타나는 T의 모든 부분문자열을 찾는 문제이다. 본 논문에서는 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 해싱기반 알고리즘을 제시한다.
패턴 매칭(Pattern Matching)은 네트워크 침입방지 시스템에서 가장 중요한 부분의 하나며 많은 연산을 필요로 한다. 날로 증가되는 많은 수의 공격 패턴을 다루기 위해, 네트워크 침입방지 시스템에서는 회선 속도로 들어오는 패킷을 처리 할 수 있는 다중 패턴 매칭 방법이 필수적이다. 본 논문에서는 현재 많이 사용되고있는 네트워크 침입방지 및 탐지 시스템인 Snort와 이것의 패턴 매칭 특성을 분석한다. 침입방지 시스템을 위한 패턴 매칭 방법은 다양한 길이를 갖는 많은 수의 패턴과 대소문자 구분 없는 패턴 매칭을 효과적으로 다룰 수 있어야 한다. 또한 여러 개의 입력 문자들을 동시에 처리 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 Shift-OR 패턴 매칭 알고리즘에 기반을 둔 다중 패턴 매칭 하드웨어 가속기를 제시하고 여러 가지 가정 하에서 성능 측정을 하였다. 성능 측정에 따르면 제시된 하드웨어 가속기는 현재 Snort에서 사용되는 가장 빠른 소프트웨어 다중 패턴 매칭 보다 80배 이상 빠를 수 있다.
본 연구에서는 음성의 패턴작성법을 개선하고 음성인식율을 향상시키기 위하여 퍼지패턴매칭을 개선한 뉴럴퍼지패턴매칭에(a neural-fuzzy pattern matching)의해 특정화자 고립단어인식을 수행하였다. 이 방법에서는 신경회로망의 연상기억에 의한 사상에 의해 패턴을 작성하여 주파수변동을 흡수하고 표준패턴고 선형매칭에 의해 유사도를 측정하여 인식하므로써 시간변동의 문제를 보완하였다. 또한, 이 방법에서 사용하는 특징피라미터는 2진화 스펙트럽이며, 유사도는 논리연산에 의해 측정되기 때문에 종래의 왜곡척도를 이용한 DTW 방법에 비해 기억용량과 계산량이 매우 작다. 이 방법의 인식성능을 평가하기 위하여 남녀가 발성한 28개의 도시명을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 신경회로망을 이용하지 않은 퍼지패턴매칭보다 오인식을 감소시켰으며, 뉴럴-퍼지 패턴매칭에 의한 특정화자 고립단어인식의 우수성을 확인하였다.
본 논문은 홍채영상에 대한 에지를 검출하고 홍채진단을 위한 에지영상패턴 매칭을 이용하여 홍채의 진단영역을 인식하는 연구이다. 에지검출기법은 8방향 키어쉬-라프라시언 기법을 적용하고 진단영역인식은 진단기준패턴과 입력에지영상패턴과 오버레이 패턴매칭으로 진단영역을 인식하였다. 그 결과 적용한 에지검출영상의 PSNR이 131정도이며 패턴매칭 영역인식결과는 86%정도로 홍채에 의한 인체의 상태를 추정하는 자동진단시스템으로 환용 가능성을 제시하였다.
스트링 패턴 매칭 알고리즘은 특정 검색어, 키워드를 검색하는 속도에서는 우수성이 다양한 방법으로 입증되었지만 다양한 패턴에 대해서는 기존의 알고리즘으로는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 정규 표현식을 이용하여 특정 키워드를 포함하여 다양한 패턴의 검색어에 대해서도 효율적인 패턴 매칭을 수행하여 패턴 검색의 효율을 높이고자 한다. 이러한 연구는 기존의 단순한 키워드 매칭에 비해 각종 유해한 스트링 패턴을 효과적으로 검색할 수 있으며 스트링 패턴 매칭 속도에서도 기존의 알고리즘에 비해 우수성을 갖는다. 본 연구에서 제안한 LEX로부터 생성된 스트링 검색 엔진은 패턴 검색 속도에 대한 실험에서 패턴의 수가 1000개 이상인 경우에서는 BM&AC 알고리즘보다 효율적이지만 키워드 검색에서는 유사한 결과를 얻었다.
원시 프로그램에 대한 컴파일 과정 중 최적화 단계에서는 프로그램의 실행 속도를 개선시키고 코드 크기를 줄일 수 있는 다양한 최적화 기법을 수행한다. 특히, 핍홀 ��적화는 비효율적인 명령어의 순서를 구별해 내고 연속되는 명령어의 순서를 의미적으로 동등하면서 좀 더 효율적인 코드로 개선하는 방법이다. 최적화 패턴 매칭 방법 중 스트링 패턴 매칭 방법은 중간 코드에 대응하는 최적의 패턴을 찾기 위한 방법으로 과다한 최적화 패턴 검색 시간으로 비효율적이고, 트리 패턴 매칭은 패턴 결정시 중복 비교가 발생할 수 있으며, 코드의 트리 구성에 많은 비용이 드는 단점을 가지고 있는 방법들이다. 본 논문에서는 기존의 최적화 방법들의 단점을 극복하기 위한 방법으로 DFA(Deterministic Finite Automata)를 이용한 코드 최적화 방법을 제안한다. 이 방법은 다른 패턴 매칭 기법보다 오토마타(Automata)로 구성하기 때문에 비용은 적어지고, 오토마타를 통해 결정적으로 패턴이 확정됨에 따른 패턴 선택 비용이 줄어들며, 최적화 패턴 검색 시간도 빨라지는 효율적인 방법이다.
순위 패턴 매칭 문제는 패턴과 텍스트가 주어졌을 때, 텍스트의 부분 문자열 중 패턴과 순위 동형을 만족하는 것들을 찾는 문제이다. 이 논문에서는 순위 패턴 매칭에 k개의 오차를 허용하는 문제를 푸는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비하여 간단하고 구현이 쉬우며, 평균적인 경우 선형 시간 복잡도를 가진다. 또한 실험을 통해서, 제안된 알고리즘이 현실적인 데이터에 대해서 효율적으로 동작함을 보인다.
최근 침입 탐지시스템에 대한 관심이 증대되고 있다 침입탐지 시스템에서 침입여부 확인을 위하여 패턴매칭 기법이 주로 사용된다. 기존의 패턴매칭 기법들은 다양한 공격 패턴들에 대한 패턴 비교 시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 패턴 매칭 기법들이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 새로운 침입 탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 효율적인 패턴비교를 위하여 롤 패턴을 분류한다. 분류된 패턴은 매칭을 위하여 정형화된 트리로 구현한다 그러므로, 본 논문에서 제안한 침입탐지 시스템 모델은 효율적으로 네트워크 침입 탐지를 수행 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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