• 한국통신학회논문지
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• 제35권4B호
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• pp.566-575
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• 2010

동적인 네트워크 공격에 대응하기 위하여 인공 신경망, 유전 알고리즘, 면역 알고리즘과 같은 지능적 기술들이 공격 탐지에 적용되어 왔으며 최근에는 인공 면역 체계를 이용한 공격 탐지가 활발히 연구되고 있다. 기존의 인공면역체계 기반의 공격 탐지 기법들은 주로 자기 세포 집합과 비교를 통하여 항원을 인지하고 제거하는 부정 선택 원리만을 이용하였다. 그러나 실제 네트워크에서는 정상 상태와 비정상 상태가 거의 유사한 상태를 보이는 경우가 발생하므로 오탐지가 빈번히 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 새로운 인공면역체계 기반의 공격 탐지 및 대응 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 제안하는 기법에서는 인간면역 체계에서 발생하는 수지상 세포와 T 세포의 면역 상호 작용을 적용하여 버퍼 점유율 변화를 이용한 검출기 집합을 발생시키고 공격 탐지 모듈과 대응 모듈을 다음과 같이 설계하였다. 첫째, self/non-self 구별을 위한 부정 선택 원리를 이용하여 검출기 집합을 발생시킨다. 둘째, 공격 탐지 모듈에서는 발생된 검출기 집합을 이용하여 네트워크 이상 상태를 탐지하고 경고 신호를 발생시킨다. 이때 오탐지를 줄이기 위하여 위험이론을 적용하며 위험도를 추측하기 위해 퍼지 이론을 이용한다. 마지막으로 공격 대응 모듈에서는 역추적된 공격 노드에 제어 신호를 전송 하여 공격 트래픽을 제한하도록 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권3호
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• pp.118-125
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• 2004

본 논문은 향후 도시의 물리적 성장형태를 예측하고자 하는 일련의 연구로서 김해의 과거 도시 성장과정을 분석함으로써 김해지역에 적합한 셀룰라 오토마타의 네이버후드 및 전이규칙을 결정하는 것을 목적으로 한다. 동적모델과 시간에 따른 변화를 다룰 수 있는 셀룰라 오토마타를 도입하여 1987년부터 2001년까지 김해지역의 도시성장을 분석하였으며, 다양한 네이버후드와 전이규칙의 시뮬레이션을 통해 김해지역에 적합한 네이버후드와 전이규칙을 정립하였다. 결론으로 김해지역은 네이버후드의 행렬이 작을수록, 또한 동일한 거리를 가진 circle 형태보다 정사각형의 네이버후드가 적합하였고, 도시성장속도를 조절하는 ${\alpha}$값이 작을수록, 그리고 전환가능성 ($P_{ij}$) 이 클수록 적합한 것으로 나타났다.