• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권3호
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• pp.295-302
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• 2006

침입탐지 시스템은 실시간으로 공격행위에 대하여 다량의 경보를 기록한다. 이들 경보 중에는 실제 공격 경보뿐만 아니라 공격으로 잘못 탐지하여 발생된 오 경보들도 있다. 오 경보는 침입탐지 시스템의 효율성을 저하시키는 주요요인이 되므로, 이 논문에서는 오경보 분석을 위한 프레임워크를 제안한다. 또한 지속적으로 증가하는 오 경보를 분석하기 위해 점진적 데이터 마이닝 기법을 적용한다. 제안한 오경보 분석 프레임워크는 GUI, DB Manager, Alert Preprocessor, False Alarm Analyzer로 구성되어 있다. 우리는 실험을 통해 증가하는 오경보를 분석하고, 분석된 오경보 규칙을 침입탐지 시스템에 적용하여 오 경보가 감소됨을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.4021-4037
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• 2018

In network intrusion detection research, two characteristics are generally considered vital to building efficient intrusion detection systems (IDSs): an optimal feature selection technique and robust classification schemes. However, the emergence of sophisticated network attacks and the advent of big data concepts in intrusion detection domains require two more significant aspects to be addressed: employing an appropriate big data computing framework and utilizing a contemporary dataset to deal with ongoing advancements. As such, we present a comprehensive approach to building an efficient IDS with the aim of strengthening academic anomaly detection research in real-world operational environments. The proposed system has the following four characteristics: (i) it performs optimal feature selection using information gain and branch-and-bound algorithms; (ii) it employs machine learning techniques for classification, namely, Logistic Regression, Naïve Bayes, and Random Forest; (iii) it introduces bulk synchronous parallel processing to handle the computational requirements of large-scale networks; and (iv) it utilizes a real-time contemporary dataset generated by the Information Security Centre of Excellence at the University of Brunswick (ISCX-UNB) to validate its efficacy. Experimental analysis shows the effectiveness of the proposed framework, which is able to achieve high accuracy, low computational cost, and reduced false alarms.

• 융합보안논문지
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• 제5권3호
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• pp.33-41
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• 2005

네트워크 및 인터넷시장의 발전과 더불어 침해사고도 급증하고 있으며 그 방법도 다양해지고 있다. 이를 방어하기 위해 여러 가지 보안시스템이 개발되어 왔으나 관리자가 수동적으로 침입을 차단하는 형식을 띄고있다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 패킷 분석능력과 공격에 대한 실시간 대응성을 높이기 위하여 리눅스 OS에서 방화벽기능을 담당하는 넷필터를 이용해 침입탐지 및 차단시스템을 설계하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.459-466
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• 2011

이 논문에서는 침입 탐지시스템의 체계적인 경보데이터관리 및 경보데이터 상관관계 분석을 위하여 데이터 마이닝 기법을 적용한 경보 데이터 마이닝 프레임워크를 제안한다. 적용된 마이닝 기법은 속성기반 연관규칙, 속성기반 빈발에피소드, 오경보 분류, 그리고 순서기반 클러스터링이다. 이들 구성요소들은 각각 대량의 경보 데이터들로부터 알려지지 않은 패턴을 탐사하여 공격시나리오를 유추하거나, 공격 순서를 예측하는 것이 가능하며, 데이터의 그룹화를 통해 고수준의 의미를 추출할 수 있게 해준다. 실험 및 평가를 위하여 제안된 경보데이터 마이닝 프레임워크의 프로토타입을 구축하였으며 프레임워크의 기능을 검증하였다. 이 논문에서 제안한 경보 데이터 마이닝 프레임워크는 기존의 경보데이터 상관관계분석에서는 해결하지 못했던 통합적인 경보 상관관계 분석 기능을 수행할 뿐만 아니라 대량의 경보데이터에 대한 필터링을 수행하는 장점을 가진다. 또한 추출된 규칙 및 공격시나리오는 침입탐지시스템의 실시간 대응에 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권1호
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• pp.1-10
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• 2003

본 논문에서는 취약점 검색공격 탐지시스템 DS-NVSA(Detection System of Network Vulnerability Scan Attacks)에서 서버와 에이전트들 사이의 상호연동을 위한 안전한 통신 프레임워크를 제안한다. 기존 시스템과의 상호연동을 위하여 제안 프레임워크는 IETF의 IDWG에서 제안한 IDMEF와 IAP를 확장 적용하였다. 또한 공개키 기반의 환경을 지원하지 못하는 네트워크 시스템을 위해 대칭키 기반의 암호화 통신 프로토콜 SKTLS(Symmetric Key based Transport Layer Security Protocol)를 제시하였다. 제안된 프레임워크는 DS-NVSA 이외에도 기존의 이기종 침입탐지 시스템의 제사용과 탐지 영역의 확대를 제공하며, 또한 기업내 통합 보안환경시스템 ESM(Enterprise Security Management) 시스템에도 적용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권6호
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• pp.727-738
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• 2003

침입 탐지 시스템에 대하여 많은 연구 노력들이 진행되고 있다. 그러나 침입 탐지 시스템의 모델과 성능 평가에 대한 작업은 거의 찾아 볼 수 없다. 본 논문에서는 지역적인 침입 탐지를 위한 에이전트들과 전역적인 침입 탐지를 위한 집중 데이터 분석 컴포넌트를 가지고 있는 다중 도메인 환경에서 혼합 침입 탐지를 위한 통신 프레임워크를 제안한다. 또한 전체적인 프레임워크에서 호스트 기반과 네트워크 기반 침입 탐지 시스템의 결합을 가정한다. 지역 도메인에서 경보와 로그 데이터 같은 정보 집합은 상위 레벨로 보고 된다. 계위의 루트에는 데이터 합동을 수행하는 전역 매니저가 있다. 전역 매니저는 침입 탐지 경보의 집합과 상호관련의 결과로 보안 정책을 하위 레벨로 전달하게 된다. 본 논문에서는 혼합 침입 탐지 시스템을 위한 통심 메커니즘을 모델링하고 데이터 및 정책 전달을 위한 전송 능력의 성능 평가를 위하여 OPNET 모델러를 이용한 시뮬레이터를 개발한다. 여러 가지 시나리오에 기반하여 통신 지연에 초점을 두고 모의실험 결과를 제시하고 비교한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.716-718
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• 2004

The false alarm data in intrusion detection systems are divided into false positive and false negative. The false positive makes bad effects on the performance of intrusion detection system. And the false negative makes bad effects on the efficiency of intrusion detection system. Recently, the most of works have been studied the data mining technique for analysis of alert data. However, the false alarm data not only increase data volume but also change patterns of alert data along the time line. Therefore, we need a tool that can analyze patterns that change characteristics when we look for new patterns. In this paper, we focus on the false positives and present a framework for analysis of false alarm pattern from the alert data. In this work, we also apply incremental data mining techniques to analyze patterns of false alarms among alert data that are incremental over the time. Finally, we achieved flexibility by using dynamic support threshold, because the volume of alert data as well as included false alarms increases irregular.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1051-1055
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• 2003

Policies are collections of general principles specifying the desired behavior and state of a system. Network management is mainly carried out by following policies about the behavior of the resources in the network. Policy-based (PB) network management supports to manage distributed system in a flexible and dynamic way. This paper focuses on configuration management based on Internet Engineering Task Force (IETF) standards. Network security approaches include the usage of intrusion detection system to detect the intrusion, building firewall to protect the internal systems and network. This paper presents how the policy-based framework is collaborated among the network security systems (intrusion detection system, firewall) and intrusion detection systems are cooperated to detect the intrusions.

• 융합보안논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-8
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• 2008

오용 탐지(misuse-detection) 기반의 침입 탐지 시스템에서 패턴 비교 부분은 많은 수행시간 및 자원을 필요로 하며, 전체 시스템 성능 상의 병목 현상을 유발한다. 더 나아가 이것은 서비스-거부-공격의 표적이 될 여지도 있다. 본 논문에서는 첫째, 서비스 거부 공격에 강한 침입탐지시스템 구성 방안을 살펴보고, 둘째, 특별히 웹서버 시스템에서 효율적으로 탐지를 수행하는 방안을 제안한다. 이 두 가지 방안을 함께 이용함으로써 웹서버 시스템을 서비스 거부 공격을 포함한 침입에 대항하여 효율적으로 안전하게 유지할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권6호
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• pp.1273-1293
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• 2010

Immune-inspired intrusion detection is a promising technology for network security, and well known for its diversity, adaptation, self-tolerance, etc. However, scalability and coverage are two major drawbacks of the immune-inspired intrusion detection systems (IIDSes). In this paper, we propose an IIDS framework, named GEP-IIDS, with improved basic system elements to address these two problems. First, an additional bio-inspired technique, gene expression programming (GEP), is introduced in detector (corresponding to detection rules) representation. In addition, inspired by the avidity model of immunology, new avidity/affinity functions taking the priority of attributes into account are given. Based on the above two improved elements, we also propose a novel immune algorithm that is capable of integrating two bio-inspired mechanisms (i.e., negative selection and positive selection) by using a balance factor. Finally, a pruning algorithm is given to reduce redundant detectors that consume footprint and detection time but do not contribute to improving performance. Our experimental results show the feasibility and effectiveness of our solution to handle the scalability and coverage problems of IIDS.