실제 대규모 네트워크에서 사이버 공격으로 인한 보안시스템의 성능을 검증하기는 어렵다. 일반적으로 새로운 보안시스템이나 공격기법은 시뮬레이션을 통해 검증을 한다. 본 논문에서는 보안시스템 및 공격기법을 시뮬레이션 하기 위해 SSFNet을 사용하였다. SSFNet은 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템이면서, 대규모 네트워크를 쉽게 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 보안시스템이나 패킷을 조작할 수 있는 API를 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 보안 시스템으로 주로 사용하고 있는 방화벽과 IPS 클래스를 개발하여 SSFNet 구성요소로 추가하였다. 방화벽은 패킷 필터링 기반 보안 방화벽 시스템을 모델링하였다. IPS는 탐지 기능과 이상 패킷에 대한 드롭 기능을 가지고 있다. 확장된 SSFNet내에 네트워크를 모델링하여 방화벽과 IPS의 기능을 검증하였다. 방화벽은 패킷의 주소와 포트의 규칙을 통해 패킷을 차단하였다. 그리고 라우터에 기술된 IPS의 로그화면을 통해 패킷의 상태와 이상 패킷이 차단되는 것을 확인하였다.
컴퓨터와 네트워크의 보급이 일반화되면서, 현재 인터넷으로부터 기업이나 국가 조직 내부의 정보나 자원을 보호하기 위해 여러 가지 정보보호시스템을 비롯한 보안 네트워크를 구성하여 네트워크 및 시스템을 운영하고 있다. 그러나 기존의 침입 차단 시스템과 침입 탐지 시스템과 같은 시스템 외부방어 개념의 보안 대책은 전산망 내의 중요한 정보 및 자원을 보호함에 있어서 그 한계를 갖는다. 본 논문에서는 해킹으로 판단되는 침입에 대하여 라우터의 구조적 변경 없이 효율적으로 역추적 하기 위해서 ICMP 역추적 메시지(ICMP Traceback Message)를 이용한 ICMP 기반의 역추적 시스템을 설계한다. ICMP 역추적 메시지의 생성은 라우터를 포트 미러링하는 “역추적 Agent”가 담당하며, 이 메시지를 수신하는 피해 시스템은 해당 메시지를 저장하고, “역추적 Manager”가 DDoS류 공격을 탐지하게 되면 해당 메시지 정보를 이용하여 역추적을 시작하여 공격자의 근원지를 찾아내고, 이를 통하여 침입대한 대응을 시도할 수 있게된다.
기존 침입차단시스템과 침입탐지시스템과 같은 외곽방어 개념의 보안대책은 전산망 내의 중요 서버를 보호함에 있어서 그 한계를 갖는다. 본 논문에서는 보안 리눅스 운영체제를 구현함에 있어 중요 요구사항으로 TCSEC B1급의 다중등급 보안 기능과 해킹 방어 기능을 정의하고, 이를 시스템 후킹을 통한 리눅스 커널 모듈로 구현하였다 본 구현 시스템의 시험 평가로서 강제적 접근제어 및 해킹 방어 시험, 성능 측정을 실시하여 보안성 및 안정성, 가용성을 입증하였다. 구현된 보안 커널 기반의 리눅스 운영체제는 Setuid 이용 공격, 버퍼 오버플로우 공격, 백도어 설치 공격, 경유지 이용 공격 둥의 해킹을 커널 수준에서 원천적으로 차단하며, 평균 1.18%의 성능 부하율을 나타내어 타 시스템보다 우수하다.
IT의 발전으로 많은 컴퓨터 사용자들이 인터넷 사용을 생활화하고 있다. HTML 기술을 이용한 웹 기술의 발전은 현대인들의 정보를 빠르고 쉽게 공유할 수 있도록 하고 있으며, 그 이용이 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이다. 그러나 그에 따른 부작용으로 중요 시스템에 대한 정보 유출, 전산망 침해 등과 같은 침입 행위 또한 빠른 속도로 증가하고 있다. 이에 본 논문에서 제안하는 공격 트래픽 탐지 기법은 전통적인 네트워크기반 공개 침입탐지시스템인 Snort 탐지한 공격 트래픽 중 false positive 가능성이 있는 패킷을 Nmap 정보를 이용하여 필터링하고, nessus 취약점 정보를 이용하여 2차 필터링을 실시한 후, 운영체제의 적합성, 시그너처 위험도, 보안 취약점을 고려하여 상관성 분석을 최종적으로 실시하여 false positive 경고 메시지를 줄이고 false positive에 의한 오류를 최소화하여 전체적인 공격 탐지 결과를 높였다.
네트워크 기술의 발달에 힘입어 인터넷이 국가와 사회의 중요한 기반 시설로 자리잡고 있으며 이를 통한 범죄적 동기를 갖는 해킹 사고의 증가 추세로 인해, 우리 사회 전반적으로 정보에 대한 보호가 시급한 문제로 대두되고 있다. 따라서 최근 해킹에 대한 대응도 소극적 탐지 기능을 벗어나 적극적인 역추적 등의 방법을 동원하는 추세로 가고 있다 본 논문에서는 자율적인 기능을 가질 수 있는, 멀티 에이전트 기반의 침입자 역 추적 시스템에 대해서 기술한다. 특히 각 에이전트 간의 통신 메시지를 보호하기 위한 통신보안 메커니즘을 중점적으로 제안하는 데, 이률 위해서 KQML 레벨에서 파라미터를 확장하고 공개 키 암호화 방식을 도입하였다. 제안된 메커니즘에서 각 에이전트는 모든 통신에 앞서 중개자 에이전트를 통해서 서로를 인증하기 때문에 효율성은 떨어지지만 통신 메시지의 보안이 보다 확실하게 된다. 이는 역추적 수행 시 에이전트 및 수행 서버의 안전을 위해서는 매우 중요한 요소 중에 하나이다.
네트워크 수준에서 정보보호를 위한 침입차단 시스템과 침입탐지 시스템은 조직 내의 컴퓨터 서버 보안 대책으로는 그 한계를 갖고 있다. 이에 따라 보안 운영체제(Secure OS)에 관한 필요성이 점차 사회적으로 공감대를 형성하고 있다. 본 논문에서는 보안 운영체제의 요구사항과 최근 보급되고 있는 리눅스 운영체제의 커널 수준에서의 보안 연구동향을 살펴보고, 본 연구팀에서 구현한 다중등급 보안 리눅스 커널을 주요 기능 중심으로 기술하고 시험 평가로서 접근제어, 성능 및 해킹 시험을 실시하여 안전성을 입증하였다. 이 보안 커널 기반의 리눅스 운영체제는 TCSEC Bl급에서 요구하는 기준 기능 외에 해킹 차단, 실시간 감사 추적, root의 권한 제한, 통합보안관리 등의 추가적 기능을 제공한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권2호
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pp.56-64
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2015
The personal image information compiled through closed-circuit television (CCTV) will be open to the internet with the technology such as Long-Tail, Mash-Up, Collective Intelligence, Tagging, Open Application Programming Interface (Open-API), Syndication, Podcasting and Asynchronous JavaScript and XML (AJAX). The movie User Created Contents (UCC) connected to the internet with the skill of web 2.0 has the effects of abuse and threat without precedent. The purpose of this research is to develop the institutional and technological method to reduce these effects. As a result of this research, in terms of technology this paper suggests Privacy Zone Masking, IP Filtering, Intrusion-detection System (IDS), Secure Sockets Layer (SSL), public key infrastructure (PKI), Hash and PDF Socket. While in terms of management this paper suggests Privacy Commons and Privacy Zone. Based on CCTV-UCC linked to the above network, the research regarding personal image information security is expected to aid in realizing insight and practical personal image information as a specific device in the following research.
네트워크 기반의 IDS(Intrusion Detection System)가 개발된 이후 네트워크 패킷 정보를 분석하여 침입을 탐지하는 방법들이 연구되고 있다. 그러나 네트워크의 규모가 커지면서 NIDS 에서 발생하는 이벤트의 양이 증가하고 거짓 이벤트의 양도 따라 증가함으로써 이를 분석하는데 어려움이 있다. 본 논문은 많은 이벤트로부터 보다 위험성 있는 공격을 탐지하는 방법을 제시하고, 이를 현재 사용되고 있는 NIDS인 snort에 확장시켜 구현 하였다. 본 시스템은 침입자의 의도파악을 위하여 스캔과 같은 기본적인 이벤트를 관리한다. 또한 새로운 취약점에 대한 공격에 우선순위를 두어 오래된 공격방법보다 최근의 공격방법에 더 높은 우선순위를 부여한다. 전체 request 에서 공격이라 판단되는 request의 비율로써 사용자가 공격의도가 있는지를 파악한다.
Purpose: The central aim of this study is to leverage machine learning techniques for the classification of Intrusion Detection System (IDS) data, with a specific focus on identifying the variables responsible for enhancing overall performance. Method: First, we classified 'R2L(Remote to Local)' and 'U2R (User to Root)' attacks in the NSL-KDD dataset, which are difficult to detect due to class imbalance, using seven machine learning models, including Logistic Regression (LR) and K-Nearest Neighbor (KNN). Next, we use the SHapley Additive exPlanation (SHAP) for two classification models that showed high performance, Random Forest (RF) and Light Gradient-Boosting Machine (LGBM), to check the importance of variables that affect classification for each model. Result: In the case of RF, the 'service' variable and in the case of LGBM, the 'dst_host_srv_count' variable were confirmed to be the most important variables. These pivotal variables serve as key factors capable of enhancing performance in the context of classification for each respective model. Conclusion: In conclusion, this paper successfully identifies the optimal models, RF and LGBM, for classifying 'R2L' and 'U2R' attacks, while elucidating the crucial variables associated with each selected model.
이동물체를 추출하는 방법에 있어 대부분의 알고리즘이 화소 값을 이용하는 한계를 갖고 있어 조명 변화가 심한 실내 환경에서는 이용되지 못하고 있다. 화소 값을 이용하는 알고리즘은 대부분 이동 물체가 없다고 검증된 참조영상을 두고, 현재 영상과의 비교를 통해서 이루어진다. 하지만 조명 변화가 심할 경우 이동물체를 검출 할 수 있도록 참조 영상을 유지한다는 것은 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 에지 정보를 이용한 시도가 있었으나 에지의 구조적인 해석을 통해 접근하지 않고, 화소의 위치 정보만 사용하여, 윤곽선 사용의 큰 의미를 부여 하지 못하였다. 본 논문에서는 실내 환경에서 효과적으로 이동물체를 검출할 수 있도록 구조화된 에지(Edge) 정합을 기반으로 하는 방안을 제안한다. 조명 변화가 심한 실내 환경에서 제안 된 방법을 평가한 결과, 이동 물체의 에지 세그먼트를 정확하고 일관되게 추출함을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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