DOS (Denial Of Service)에 대한 공격은 시스템의 정상적인 동작을 방해하여 시스템 사용자에 대한 서비스 제공을 거부하도록 만드는 공격으로 현재 이의 공격에 대한 탐지 알고리즘 및 연구들이 많이 제시되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 또는 트랜스포트 계층에 해당하는 프로토콜(TCP/IP, ICMP, UDP) 공격을 분석하고 이들 프로토콜의 취약점을 공격하는 DOS 공격 이외의 다른 공격을 탐지하기 위하여 프로토콜의 기능별, 계층별에 따른 모듈화 작업을 통하여 네트워크 침입탐지 시스템을 구성하였다.
분산서비스거부(Distributed Denial of Service or DDoS)틀 이용한 공격은 공격목표시스템이 보안이 철저하다고 해도 쉽게 공격을 가할 수 있는 공격법이다. 근래에 들어 이러한 공격법은 여러 해킹 툴의 보급과 함께 급격히 증가하고 있다. 하지만, 시스템 자체의 보안만으로 대처 방안이 되지 못하고 있는 실정이다. DDoS 공격을 방지하기 위해서는 전체 시스템들이 모두 보안체계를 갖추고 있어야 하지만, 이것은 현실적으로 불가능하다. 결국 DDoS 공격을 탐지하고 대처하기 위해서는 라우터와 네트워크를 기반으로 한 대응시스템 설계가 요구된다. 또한 DDoS 공격의 재발을 막기 위해서는 DDoS 공격 시스템으로 이용된 시스템을 찾아 악성프로그램을 탐지하고 제거할 수 있는 악성에이전트 탐지 및 제거 시스템을 설계하였다.
센서네트워크의 다양한 응용분야에서 보안성은 대단히 중요하다. 침입탐지는 공격에 대한 방어기법 중의 하나 이지만 기존의 정형화된 침입탐지기술은 제한된 자원으로 운영되는 센서네트워크에는 적절하지 않다. 본 논문에서는 전송되는 패킷의 이상행위를 관찰하는 침입탐지시스템에서 탐지노드의 선정 및 운영에 관한 방법과 함께 침입탐지시스템의 수명을 최대화하는 노드 스케줄링 방안을 제안하였다. 제안된 최적화식에 대하여 유전자 알고리즘을 이용한 해를 개발하고 시뮬레이션을 수행하여 효율성을 확인하였다.
첨단 기술이 나날히 발잔하면서 매년 내부자에 의한 기밀 유출 또한 증가함에 따라 기업에 피해가 발생하고 있다. 기업기밀이 유출될 경우 기업 입장에 막대한 손실을 미칠 수 있으며, 핵심 기술 유출은 해마다 지속적으로 증가하는 추세이다. 본 논문은 기존 기계학습을 이용한 내부자 이상행위 탐지 시스템에 컨소시움 블록체인을 이용하여 꾸준한 기록 관리를 통해 내부자의 이상행위를 탐지하는 솔루션을 제안하여 내부자 유출을 방지하고자 한다.
위성영상을 이용한 산불탐지기법은 단순한 화재의 유무뿐만 아니라 온도, 면적, 상태 등과 같은 다양한 정보를 얻을 수 있는 수준으로 개발되었다. 하지만 실제 적용결과에 있어서는 서로 다른 탐지결과를 보이기 때문에 어떤 탐지기법을 선택하고 기법에 사용되는 임계값들을 어떻게 결정해야 하는가라는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 의사결정기법을 이용하여 개별 탐지기법의 결과를 분석하여 최적해를 얻고자 하였다. 이를 위하여 국내에서 발생한 산불에 주요 탐지기법을 적용, 정확도를 평가한 후 의사결정기법을 적용하여 보다 정확한 결과를 얻는 연구를 수행하였다. 그 결과 단일 탐지기법에서 발생하는 오류(false alarm)을 일정부분 보완할 수 있었다. 하지만 충분한 실측자료가 부족하여 정확한 평가 및 검증에는 한계가 있었다.
최근 다양한 사이버 범죄 위협이 증가하는 추세로 정보시스템을 대상으로 공격하는 사이버 공격에 대해 실시간 탐지 등 최전선에서 초동 대응을 해야 하는 보안관제의 중요성이 높아지고 있다. 보안관제센터, 사이버테러 대응센터, 침해 대응센터 등의 이름으로 기관의 관제인원들은 사이버 공격 예방을 위해 많은 노력을 하고 있다. 특히 침해사고 탐지를 위한 방법으로 네트워크 보안장비를 이용하거나 관제시스템을 활용하여 탐지를 하고 있지만 장비 위주의 단순한 패턴기반으로 관제를 하는 방법으로는 침해사고의 예방을 위한 방법으로는 부족하다. 그러므로 보안관제시스템은 지속적으로 고도화 되고 있으며 침해위협에 대한 예방활동으로 탐지방법에 대한 개발과 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 침해사고 탐지 방법에 대한 문제점 개선을 위해 주요 구성 모듈의 침해사고 탐지 방법을 정의하고, 성능테스트를 통해 효율적인 보안 관제를 위한 방안을 제시하고 SIEM(Security Information Event Management)을 활용한 관제시스템 고도화를 통하여 효과적인 침해위협 탐지 방법을 연구하고자 한다.
현재 웹기반의 네트워크 침입 탐지 시스템은 관리자가 네트워크가 연결된 상태어서 관리자가 컴퓨터 앞에서 감시하고 그에 적절한 대응을 해야 하지만 관리자가 자리를 비웠을 경우에는 그러한 침입에 신속하게 대응하기가 어렵다. 하지만 무선 인터넷의 발달로 인하여 관리자가 무선 단말기 상에서 네트워크 침입탐지를 감지하고 그에 적절한 대응을 할 수 있게끔 하기 위해서 본 논문을 작성하게 되었다. 본 논문에서는 WAP Push Framework 기술을 바탕으로 해서 모바일 기반에서 시스템 관리자가 장애탐지, 네트워크 모니터링, IP관리 등을 직접 무선 단말기 상에서 관리함으로써 IDS관리를 좀더 효율적으로 관리할 수 있을 것이다.
최근 기후변화로 인한 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해가 증가함에 따라 이를 선제적으로 탐지 및 예방할 수 있는 해결책에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 수재해를 예방하기 위해서 하천, 저수지 등 가용수자원의 지속적인 모니터링은 필수적이다. SAR 위성 영상의 경우 주야간 및 기상상황에 상관없이 지속적인 수체 탐지가 가능하다. 일반적으로 SAR 기반 수체 탐지 시 송수신 방향이 동일한 편파(co-polarized) 영상을 사용한다. 하지만 co-polarized 영상의 경우 바람 및 강우에 민감하게 반응하여 수체 미탐지의 가능성이 존재한다. 한편 송수신 방향이 서로 다른 편파(cross-polarized) 영상은 강우 및 바람의 영향에 민감하지 않지만 식생에 민감하게 반응하여 수체의 오탐지율이 높다는 단점이 존재한다. 이에 SAR 영상의 편파 특성에 따라 수체 탐지의 정확도 차이가 발생하여 최적의 편파 영상 조합을 구성하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 위성의 VV, VH, VV+VH 편파 영상과 머신러닝 알고리즘 중 하나인 SVM (support vector machine)을 활용하여 수체탐지를 수행하였다. 편파 영상 조합별 수체 탐지 결과의 검증을 위하여 혼동행렬 (confusion matrix) 기반 평가지수를 사용하였다. 각각의 수체탐지 결과의 비교 및 분석을 통하여 SAR 기반 수체 탐지를 위한 최적의 밴드 조합을 도출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 차후 높은 시공간 해상도를 가진 SAR 영상의 활용이 가능하다면 수재해 및 수자원 관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
서비스 거부 공격은 그 피해의 규모에 비해 방어하기가 무척 어려우며 충분히 대비를 한다 해도 알려지지 않은 새로운 서비스 거부 공격 기법에 피해를 입을 위험성이 항상 존재한다. 또한 최근 나타나고 있는 서비스 거부 공격 기법은 시스템 자원을 고갈시키는 분산 서비스 거부 공격(DDoS)에서 네트워크의 대역폭을 고갈시킴으로서 주요 네트워크 장비를 다운시키는 분산 반사 서비스 거부 공격(DRDoS)으로 진화하고 있다 이러한 공격 기법은 네트워크 트래픽의 이상 징후로서만 탐지될 뿐 개별 패킷으로는 탐지가 불가능하여 공격 징후는 알 수 있으되 자동화된 대응이 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 이미 알려진 공격뿐 아니라 새로운 서비스 거부 공격 패킷을 탐지하기 위하여, 패턴 분류 문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Support Vector Machine(SVM)을 사용한 실험을 진행하였다. 테스트 결과. 학습된 공격 패킷에 대해서는 정확한 구분이 가능했으며 학습되지 않은 새로운 공격에 대해서도 탐지가 가능함을 보여주었다.
무선 네트워크(Wireless Network) 기술의 급속한 발전과 함께, 안전한 무선 통신을 위한 보안문제가 중요한 이슈로 대두되고 있다. 무선 네트워크에서 침입탐지 시스템을 운영하기 위해서는 탐지 에이전트가 각 무선 노드에 설치되어야 한다. Ad-hoc 네트워크 구조는 무선 네트워크상에서 AP가 없이 흩어져 있는 노드들에게 통신이 가능하도록 연결시키는 구조이다. 침입탐지 에이전트를 노드에 설치 할 경우 이에 해당하는 에너지 소모가 발생하여 생존기간이 줄어들게 된다. 또한 침입탐지 효과의 증대를 위해서는 많은 트래픽을 감시할 수 있는 노드에 침입탐지 에이전트가 배치되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 Ad-hoc구조를 활용하여 무선 네트워크에서 네트워크의 생존기간을 최대로 하면서 침입탐지의 효과성을 동시에 고려한 침입탐지 에이전트 설치를 위한 방안을 제안하고자 한다. 또한 각 네트워크상에서 데이터 집계 시스템을 설계하여 데이터 중복을 줄이고 네트워크 에너지 소모량을 줄여 네트워크의 부하를 줄여 시스템 성능을 향상 시키고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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