• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.9-15
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• 2013

최근 침입 탐지 시스템은 공격의 수가 극적으로 증가하고 있기 때문에 컴퓨터 네트워크 시스템에서 아주 중요한 기술이다. 어려운 침입에 대한 감시데이터를 분석하기 때문에 침입 탐지 방법의 대부분은 실시간적으로 침입을 탐지하지 않는다. 네트워크 침입 탐지 시스템은 개별 사용자, 그룹, 원격 호스트와 전체 시스템의 활동을 모니터링하고 그들이 발생할 때, 내부와 외부 모두에서 의심 보안 위반을 탐지하는 데 사용한다. 그것은 시간이 지남에 따라 사용자의 행동 패턴을 학습하고 이러한 패턴에서 벗어나는 행동을 감지한다. 본 논문에서 알려진 시스템의 취약점 및 침입 시나리오에 대한 정보를 인코딩하는 데 사용할 수 있는 규칙 기반 구성 요소를 사용한다. 두 가지 방법을 통합하는 것은 침입 탐지 시스템 권한이 있는 사용자 또는 센서 침입 탐지 시스템 (IDS)에서 데이터를 수집 RFM 분석 방법론 및 모니터링을 사용하여 비정상적인 사용자 (권한이 없는 사용자)에 의해 침입뿐만 아니라 오용을 탐지하기위한 포괄적인 시스템을 만든다.

• 융합보안논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-38
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• 2017

네트워크를 통한 사이버 공격 기법들이 다양화, 고급화 되면서 간단한 규칙 기반의 침입 탐지/방지 시스템으로는 지능형 지속 위협(Advanced Persistent Threat: APT) 공격과 같은 새로운 형태의 공격을 찾아내기가 어렵다. 기존에 알려지지 않은 형태의 공격 방식을 탐지하는 이상행위 탐지(anomaly detection)를 위한 해결책으로 최근 기계학습 기법을 침입탐지 시스템에 도입한 연구들이 많다. 기계학습을 이용하는 경우, 사용하는 특징 집합에 침입탐지 시스템의 효율성과 성능이 크게 좌우된다. 일반적으로, 사용하는 특징이 많을수록 침입탐지 시스템의 정확성은 높아지는 반면 탐지를 위해 소요되는 시간이 많아져 긴급성을 요하는 경우 문제가 된다. 논문은 이러한 두 가지 조건을 동시에 충족하는 특징 집합을 찾고자 다목적 유전자 알고리즘을 제안하고 인공신경망에 기반한 네트워크 침입탐지 시스템을 설계한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 NSL_KDD 데이터를 대상으로 이전에 제안된 방법들과 비교한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.371-384
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• 2001

최근 인터넷 환경에서 시스템 불법 침입은 계속적으로 증가하고 있다. 이러한 침입을 탐지하기 위한 기법들은 크게 비정상 탐지와 오용 탐지로 분류할 수 있다. 전자는 통계적 방법, 특징 추출 등을 이용하며, 후자는 조건부 확률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 적용한다. 현재 연구된 침입탐지 시스템들은 결합된 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 상태전이 기법과 연관 마이닝 기법을 결합한 새로운 침입 탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 첫 번째 단계는 네트워크를 통해서 입력된 명령어에 대해서 상태 테이블을 작성하는데, 이는 기존의 상태전이 분석 방법과 유사하다. 다음 단계는 연관 마이닝 기법을 이용하여 침입의 유형을 판정한다. 이러한 처리 과정에 따라 본 연구에서는 자동화된 침입 시나리오 생성 알고리즘을 제안한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1577-1580
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• 2005

With remarkable growth of using Internet, attempts to try intrusions on network are now increasing. Intrusion Detection System is a security system which detects and copes illegal intrusions. Especially with increasing dispersive attacks through network, concerns for this Distributed Intrusion Detection are also rising. The previous Intrusion Detection System has difficulty in coping cause it detects intrusions only on particular network and only same segment. About same attacks, system lacks capacity of combining information and related data. Also it lacks cooperations against intrusions. Systematic and general security controls can make it possible to detect intrusions and deal with intrusions and predict. This paper considers Distributed Intrusion Detection preventing attacks and suggests the way sending active packets between nodes safely and performing in corresponding active node certainly. This study suggested improved E-IDS system which prevents service attacks and also studied sending messages safely by encoding. Encoding decreases security attacks in active network. Also described effective ways of dealing intrusions when misuses happens thorough case study. Previous network nodes can't deal with hacking and misuses happened in the middle nodes at all, cause it just encodes ends. With above suggested ideas, problems caused by security services can be improved.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2002년도 추계공동학술대회 정보환경 변화에 따른 신정보기술 패러다임
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• pp.59-65
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• 2002

최근 침입 탐지 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 침입 탐지 시스템에서 침입 여부 확인을 위하여 패턴매칭 기법이 주로 사용된다. 기존의 패턴매칭 기법들은 다양한 공격 패턴들에 대한 패턴 비교 시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 패턴매 칭 기법들이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 새로운 침입 탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 효율적인 패턴 비교를 위하여 룰 패턴을 분류한다. 분류된 패턴은 매칭을 위하여 정형화된 트리로 구현한다. 그러므로, 본 논문에서 제안한 침입 탐지 시스템 모델은 효율적으로 네트워크 침입 탐지를 수행할 수 있다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 추계공동학술대회
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• pp.59-65
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• 2002

최근 침입 탐지시스템에 대한 관심이 증대되고 있다 침입탐지 시스템에서 침입여부 확인을 위하여 패턴매칭 기법이 주로 사용된다. 기존의 패턴매칭 기법들은 다양한 공격 패턴들에 대한 패턴 비교 시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 패턴 매칭 기법들이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 새로운 침입 탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 효율적인 패턴비교를 위하여 롤 패턴을 분류한다. 분류된 패턴은 매칭을 위하여 정형화된 트리로 구현한다 그러므로, 본 논문에서 제안한 침입탐지 시스템 모델은 효율적으로 네트워크 침입 탐지를 수행 할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.928-931
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• 2002

Network based intrusion detection system is a computer network security tool. In this paper, we present an intrusion detection system based on Self-Organizing Maps (SOM) and Resilient Propagation Neural Network (RPROP) for visualizing and classifying intrusion and normal patterns. We introduce a cluster matching equation for finding principal associated components in component planes. We apply data from The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition (KDD cup'99) for training and testing our prototype. From our experimental results with different network data, our scheme archives more than 90 percent detection rate, and less than 5 percent false alarm rate in one SYN flooding and two port scanning attack types.

• 정보와 통신
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• 제24권11호
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• pp.25-36
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• 2007

Deep packet inspection is widely recognized as a powerful way which is used for intrusion detection systems for inspecting, deterring and deflecting malicious attacks over the network. Fundamentally, almost intrusion detection systems have the ability to search through packets and identify contents that match with known attach. In this paper we survey the deep packet inspection implementations techniques, research challenges and algorithm. Finally, we provide a comparison between the different applied system.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.38-45
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• 2017

정보 처리 기술의 컴퓨터 및 네트워크 의존도가 심화됨에 따라 컴퓨터 및 네트워크에 대한 침입 사례가 갈수록 증가하고 있다. 시스템 및 네트워크의 침입을 방지하기 위하여 호스트와 네트워크 기반 침입차단시스템(방화벽 등)이 개발되었지만 기존의 규칙 기반의 침입차단시스템만으로는 보안 관리에 많은 어려움이 있다. 이러한 이유로 인해 시스템 및 네트워크 자원에 대한 침입을 실시간으로 탐지하고 이에 대처하는 침입탐지시스템 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 비선형 자료에도 적용 가능하며 수렴성이 보장된 실시간 특징 추출 방법으로 APEX 알고리즘과 점증적 LS-SVM 분류기를 결합한 실시간 침입탐지 시스템을 개발하였다. 일반적으로 실시간 처리 방식은 메모리의 효율성이 좋고 학습 자료의 추가를 허용하는 장점이 있지만 일괄처리 방식에 비해 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 따라서 제안한 시스템은 정확도 면에서도 일괄 처리 방식과 비슷한 성능을 나타내고 있어 상용화가 가능한 시스템이다.

• 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.