• 산업공학
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• 제21권1호
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• pp.33-42
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• 2008

To analyze tens of thousands of alarms triggered by the intrusion detections systems (IDS) a day has been very time-consuming, requiring human administrators to stay alert for all time. But most of the alarms triggered by the IDS prove to be the false positives. If alarms could be correctly classified into the false positive and the false negative, then we could alleviate most of the burden of human administrators and manage the IDS far more efficiently. Therefore, we present a new approach based on attribute-oriented induction (AOI) to classify alarms into the false positive and the false negative. The experimental results show the proposed approach performs very well.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.37-43
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• 2004

컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급속한 증가에 따라 컴퓨터 보안문제가 중요하게 되었다 따라서 침입자들로부터 위험을 줄이기 위해 침입탐지 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 이상 침입 탐지를 위하여 뉴로-퍼지 기법을 적용하고자 한다 불확실성을 처리하는 퍼지 이론을 이상 침입 탐지영역에 도입하여 적용함으로써 오용 탐지의 한계성을 극복하여 알려지지 않은 침입탐지를 하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-10
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• 2018

인터넷 웜, 컴퓨터 바이러스 등 네트워크에 위협적인 악성트래픽이 증가하고 있다. 특히 최근에는 지능형 지속 위협 공격 (APT: Advanced Persistent Threat), 랜섬웨어 등 수법이 점차 고도화되고 그 복잡성(Complexity)이 증대되고 있다. 지난 몇 년간 침입탐지시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 네트워크 보안 솔루션으로서 중추적 역할을 수행해왔다. 침입탐지시스템의 효과적 활용을 위해서는 탐지규칙(Rule)을 적절히 작성하여야 한다. 탐지규칙은 탐지하고자 하는 악성트래픽의 핵심 시그니처를 포함하며, 시그니처를 포함한 악성트래픽이 침입탐지시스템을 통과할 경우 해당 악성트래픽을 탐지하도록 한다. 그러나 악성트래픽의 핵심 시그니처를 찾는 일은 쉽지 않다. 먼저 악성트래픽에 대한 분석이 선행되어야 하며, 분석결과를 바탕으로 해당 악성트래픽에서만 발견되는 비트패턴을 시그니처로 사용해야 한다. 만약 정상 트래픽에서 흔히 발견되는 비트패턴을 시그니처로 사용하면 수많은 오탐(誤探)을 발생시키게 될 것이다. 본고에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 핵심 시그니처를 추출하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 활용하여, 어떠한 네트워크 트래픽에 포함된 시그니처가 해당 트래픽을 얼마나 대표하는지를 정량화한다. 대표성이 높은 시그니처는 해당 네트워크 트래픽을 탐지할 수 있는 침입탐지시스템의 탐지규칙으로 활용될 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권7호
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• pp.131-140
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• 2023

Network security situational awareness systems helps in better managing the security concerns of a network, by monitoring for any anomalies in the network connections and recommending remedial actions upon detecting an attack. An Intrusion Detection System helps in identifying the security concerns of a network, by monitoring for any anomalies in the network connections. We have proposed a CRF based IDS system using genetic search feature selection algorithm for network security situational awareness to detect any anomalies in the network. The conditional random fields being discriminative models are capable of directly modeling the conditional probabilities rather than joint probabilities there by achieving better classification accuracy. The genetic search feature selection algorithm is capable of identifying the optimal subset among the features based on the best population of features associated with the target class. The proposed system, when trained and tested on the bench mark NSL-KDD dataset exhibited higher accuracy in identifying an attack and also classifying the attack category.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8C호
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• pp.748-757
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• 2002

인터넷의 지속적인 보급/발전과 인터넷을 이용한 다양한 서비스의 증대를 통해 네트워크를 통한 보안취약점 공격과 정보획득을 위한 사이버테러 시도가 증가하고 있는 추세이다. 이는 침입탐지시스템의 적용환경에도 많은 영향을 끼치게 되었다. 일반적인 네트워크 기반 침입탐지 시스템은 네트워크 디바이스를 통해 유입되는 패킷에 대하여 시그너춰 기반 침입 탐지 모듈을 통하여 침입을 탐지하게 된다. 현재까지의 네트워크상의 정보보호는 주로 보안 호스트, 특정 보안 시스템에 대한 지역적인 정보보호였으나 전세계에 연결된 인터넷 시스템들의 침해에 대한 방어능력이 취약한 상태이다. 특정 도메인에 국한하여 서브 네트워크 상에 적용되었던 보안을 네트워크 전체에 확장시킬 수 있는 보안 메커니즘이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 DARPA의 과제를 분석하고, 그 분석을 통한 침입탐지관련 기술을 살펴본다. 또한, 상기에 지적한 보안 문제점들을 해결하기 위해 Policy 기반으로 보안집행이 수행되는 정보보호 서비스 구조를 설계하고, 각 모듈별 제공 기능에 대하여 살펴본다. 보안정책의 집행은 AS내의 네트워크 유입지점인 게이트웨이 장치에 설치된 침입탐지시스템을 통해 수행되며, 추가되는 정책정보가 중앙의 보안제어서버를 통하여 실시간으로 반영되어 처리된다. 이를 통하여 관리도메인에 대한 집중적인 보안정책의 설계 및 집행이 수행된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.223-226
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• 2017

인터넷의 발달로 인하여 네트워크 공격이 점차 발전되며 여러 가지 공격 기법들이 생겨나고 이러한 기법들은 혼합하여 사용하는 등 변칙적인 해킹기법들이 생겨나고 있다. 이로 인하여 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System, IDS)은 기존의 알려진 공격에 대해서만 탐지하고 변칙된 새로운 패턴의 공격을 탐지하지 못하는 경우가 생겨나고 있다. 이 문제에 적합한 해결책을 찾고자 여러 가지 알고리즘들이 연구되었고, 아직도 활발히 진행되고 있다. 본 글에서는 이러한 연구된 알고리즘들을 비교해 보았고 효율적인 방법을 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제1권1호
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• pp.57-68
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• 2001

컴퓨터망의 확대 및 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지시스템에 관한 연구가 활발하다. 본 논문은 멀티레벨에서 감사자료를 수집하고, 필터링하여 오용행위 탐지기법에 대한 선천성면역, 비정상행위 탐지기법에 대한 후천성 면역을 사용한 하이브리드 침입탐지 시스템이다. 다중호스트 기반에서 감사자료를 하나의 시스템으로 모아서 탐지하므로 하나의 호스트에서 탐지한 침입보다 여러 호스트에서 탐지가 가능하며, 비정상행위 탐지 기법에서 탐지한 침입은 오용행위 탐지 기법에서 신속하게 탐지할 수 있는 면역력을 가진 침입탐지 시스템의 설계 및 구현한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.87-95
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• 2006

사이버 공격에 대한 새로운 보안시스템의 성능을 검증하기 위해서는 실 네트워크상에서의 검증이 필요하다. 하지만 현실적으로 대규모 분산 네트워크 환경에서의 검증은 어렵다. 이에 성능 검증을 위해 대규모 가상 네트워크 시뮬레이션 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 대규모 네트워크를 표현할 수 있고, 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템인 SSFNet을 사용하였다. 하지만 대규모 분산 네트워크상에서 보안시스템의 시뮬레이션을 SSFNet에서 수행할 수가 없다. 확장된 SSFNet내에는 IDS(Intrusion Detection System)의 보안모듈이 구성요소로 추가되었다. 추가적으로 IDS는 Snort의 기능을 모델링하여 구현하였다. 네트워크 시뮬레이션의 패킷을 쉽게 조작할 수 있도록 자바언어를 사용하여 패킷조작기를 개발하였다. 최종적으로 개발된 IDS와 패킷 조작기를 기능 검증을 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 확장된 SSFNet은 향후 대규모 네트워크의 보안 시스템 시뮬레이터로 사용할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권9호
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• pp.4706-4726
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• 2019

The paper is devoted to the detailed description of the distributed system for gathering data from Windows-based workstations and servers. The research presented in the beginning demonstrates that neither a solution for gathering data on attacks against Windows based PCs is available at present nor other security tools and supplementary programs can be combined in order to achieve the required attack data gathering from Windows computers. The design of the newly proposed system named Colander is presented, too. It is based on a client-server architecture while taking much inspiration from previous attempts for designing systems with similar purpose, as well as from IDS systems like Snort. Colander emphasizes its ease of use and minimum demand for system resources. Although the resource usage is usually low, it still requires further optimization, as is noted in the performance testing. Colander's ability to detect threats has been tested by real malware, and it has undergone a pilot field application. Future prospects and development are also proposed.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.449-456
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• 2021

침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 보안을 침해하는 이상 행위를 탐지하는 기술로서 비정상적인 조작을 탐지하고 시스템 공격을 방지한다. 기존의 침입탐지 시스템은 트래픽 패턴을 통계 기반으로 분석하여 설계하였다. 그러나 급속도로 성장하는 기술에 의해 현대의 시스템은 다양한 트래픽을 생성하기 때문에 기존의 방법은 한계점이 명확해졌다. 이런 한계점을 극복하기 위해 다양한 기계학습 기법을 적용한 침입탐지 방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경의 트래픽을 시뮬레이션 장비에서 생성한 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 이상(Anomaly) 탐지 정확도를 높일 수 있는 데이터 전처리 기법에 관한 비교 연구를 진행하였다. 데이터 전처리로 패딩(Padding)과 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)를 사용하였고, 정상 데이터 비율과 이상 데이터 비율의 불균형 문제를 해결하기 위해 AAE(Adversarial Auto-Encoder)를 적용한 오버샘플링 기법 등을 적용하였다. 또한, 전처리된 시퀀스 데이터의 특징벡터를 추출할 수 있는 Word2Vec 기법 중 Skip-gram을 이용하여 탐지 정확도의 성능 향상을 확인하였다. 비교실험을 위한 모델로는 PCA-SVM과 GRU를 사용하였고, 실험 결과는 슬라이딩 윈도우, Skip-gram, AAE, GRU를 적용하였을 때, 더 좋은 성능을 보였다.