• 정보보호학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.111-121
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• 2006

인터넷이 빠르게 성장함에 따라 네트워크 공격기법이 변화되고 새로운 공격 형태가 나타나고 있다. 네트워크상에서 알려진 침입의 탐지는 효율적으로 수행되고 있으나 알려지지 않은 침입에 대해서는 오탐지(false negative)나 과탐지(false positive)가 너무 높게 나타난다. 또한, 네트워크상에서 지속적으로 처리되는 대량의 패킷에 대하여 실시간적인 탐지와 새로운 침입 유형에 대한 대응방법과 인지능력에 한계가 있다. 따라서 다양한 대량의 트래픽에 대해서 탐지율을 높이고 과탐지를 감소할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 이상 침입 탐지 시스템에서 과탐지를 감소하고, 침입 탐지 능력을 향상시키기 위하여 다차원 연관 규칙 마이닝과 수정된 부정 선택 알고리즘(Negative Selection Algorithm)을 결합한 다중 레벨 이상 침입 탐지 기술을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 기존의 이상 탐지 알고리즘과 제안된 알고리즘을 수행하여, 각각의 과탐지율을 평가, 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.3076-3092
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• 2020

An IKPCA-ELM-based intrusion detection method is developed to address the problem of the low accuracy and slow speed of intrusion detection caused by redundancies and high dimensions of data in the network. First, in order to reduce the effects of uneven sample distribution and sample attribute differences on the extraction of KPCA features, the sample attribute mean and mean square error are introduced into the Gaussian radial basis function and polynomial kernel function respectively, and the two improved kernel functions are combined to construct a hybrid kernel function. Second, an improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm is proposed to determine the optimal hybrid kernel function for improved kernel principal component analysis (IKPCA). Finally, IKPCA is conducted to complete feature extraction, and an extreme learning machine (ELM) is applied to classify common attack type detection. The experimental results demonstrate the effectiveness of the constructed hybrid kernel function. Compared with other intrusion detection methods, IKPCA-ELM not only ensures high accuracy rates, but also reduces the detection time and false alarm rate, especially reducing the false alarm rate of small sample attacks.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.494-510
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• 2024

Internet users are exposed to sophisticated cyberattacks that intrusion detection systems have difficulty detecting. Therefore, research is increasing on intrusion detection methods that use artificial intelligence technology for detecting novel cyberattacks. Unsupervised learning-based methods are being researched that learn only from normal data and detect abnormal behaviors by finding patterns. This study developed an anomaly-detection method based on unsupervised machines and deep learning for a network intrusion detection system (NIDS). We present a hybrid anomaly detection approach based on unsupervised learning techniques using the autoencoder (AE), Isolation Forest (IF), and Local Outlier Factor (LOF) algorithms. An oversampling approach that increased the detection rate was also examined. A hybrid approach that combined deep learning algorithms and traditional machine learning algorithms was highly effective in setting the thresholds for anomalies without subjective human judgment. It achieved precision and recall rates respectively of 88.2% and 92.8% when combining two AEs, IF, and LOF while using an oversampling approach to learn more unknown normal data improved the detection accuracy. This approach achieved precision and recall rates respectively of 88.2% and 94.6%, further improving the detection accuracy compared with the hybrid method. Therefore, in NIDS the proposed approach provides high reliability for detecting cyberattacks.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.1093-1095
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• 2007

As the networking and data communication technology is making progress, there has been an augmented concern about the security. Intrusion Detection and Prevention Systems have long being providing a reliable layer in the field of Network Security. Intrusion Detection System works on analyzing the traffic and finding a known intrusion or attack pattern in that traffic. But as the new technology provides betterment for the world of the Internet; it also provides new and efficient ways for hacker to intrude in the system. Hence, these patterns on which IDS & IPS work need to be updated. For detecting the power and knowledge of attackers we sometimes make use of Honey-pots. In this paper, we propose a Honey-pot architecture that automatically updates the Intrusion's Signature Knowledge Base of the IDS in a Network.

• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.35.4-35
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• 2002

$\textbullet$ Intrusion Detection Algorithm based on Artificial Immune System 1. Introduction 2. Research Background 3. The adaptation algorithm of SYN flooding attack 4. SIMULATION 5. Conclusion 6. References

• 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.