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

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.83-92
• /
• 2001

For the prevention of the network intrusion from damaging the system, both IDS (Intrusion Detection System) and Firewall are frequently applied. The collaboration of IDS and Firewall efficiently protects the network because of making up for the weak points in the each demerit. A model has been constructed based on the DEVS (Discrete Event system Specification) formalism for the simulation of the system that consists of IDS and Firewall. With this model we can simulation whether the intrusion detection, which is a core function of IDS, is effectively done under various different conditions. As intrusions become more sophisticated, it is beyond the scope of any one IDS to deal with them. Thus we placed multiple IDS agents in the network where the information helpful for detecting the intrusions is shared among these agents to cope effectively with attackers. If an agent detects intrusions, it transfers attacker's information to a Firewall. Using this mechanism attacker's packets detected by IDS can be prevented from damaging the network.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권5호
• /
• pp.399-406
• /
• 2018

인공지능을 이용한 침입탐지 연구는 KDDCup99 데이터 세트를 사용하여 많은 연구가 이루어졌다. 이전 연구에서 SMO(SVM)알고리즘의 성능이 우수하다고 알려져 있다. 하지만 훈련에 사용되지 않은 새로운 침입유형의 침입탐지연구는 미비하다. 본 논문에서는 웨카(weka)의 SMO와 KDDCup99 훈련 데이터 세트인 kddcup.data.gz의 인스턴스를 이용하여 모델을 생성하였다. corrected.gz 파일의 인스턴스 중 기존 침입(292,300개)과 새로운 침입(18,729개)을 테스트하였다. 일반적으로 훈련에 사용되지 않은 침입 라벨은 테스트 되지 않기 때문에 새로운 침입라벨을 normal.로 변경하여 테스트하였다. 새로운 침입 18,729개의 인스턴스 중 1,827개는 침입으로 분류하였다. 새로운 침입으로 분류한 1,827개의 인스턴스는 buffer_overflow. 3개, neptune. 392개, portsweep. 164개, ipsweep. 9개, back. 511개, imap. 1개, satan. 개, 645 개, nmap. 102개로 분류되었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.91-105
• /
• 2002

The attackers on Internet-connected systems we are seeing today are more serious and technically complex than those in the past. So it is beyond the scope of amy one system to deal with the intrusions. That the multiple IDSes (Intrusion Detection System) coordinate by sharing attacker's information for the effective detection of the intrusion is the effective method for improving the intrusion detection performance. The system which uses BBA (BlackBoard Architecture) for the information sharing can be easily expanded by adding new agents and increasing the number of BB (BlackBoard) levels. Moreover the subdivided levels of blackboard enhance the sensitivity of the intrusion detection. For the simulation, security models are constructed based on the DEVS (Discrete EVent system Specification) formalism. The intrusion detection agent uses the ES (Expert System). The intrusion detection system detects the intrusions using the blackboard and the firewall responses these detection information.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제38권5호
• /
• pp.37-43
• /
• 2001

인터넷이 널리 이용되면서 네트워크나 호스트에 대한 불법적인 침입은 많은 위험요소가 되고 있다. 이러한 침입을 탐지하기 위하여 통계적기법, 데이터마이닝기법, 유전자 알고리즘/프로그래밍 기법 등을 이용한 이상현상 탐지모델들이 많이 제안되어 왔으나 새로운 유형의 침입에 대해서는 탐지능력이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 THRE KBANN을 이용한 이상현상탐지모델을 제안하였는데, 이는 연속학습을 할 수 있도록 지식기반신경망을 개선한 것이다. 이 모델을 실험적 자료에 적용한 결과를 데이터마이닝기법을 적용한 경우와 비교하여 성능평가를 하였다. 그리고 새로운 침입유형을 탐지하기 위한 연속학습에 대한 성능도 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.103-113
• /
• 2003

프로그램 행위 침입 탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로파일을 구축하여 침입을 효과적으로 탐지한다 시스템 호출을 이용한 이상 탐지는 단지 그 프로세스가 이상(anomaly)임을 탐지할 뿐 그 프로세스에 의해 영향을 받는 여러 부분에 대해서는 탐지하지 못하는 문제점을 갖는다. 이러한 문제점을 개선하는 방법이 베이지안 확률값 이용하여 여러 프로세스의 시스템 호출간의 관계를 표현하고, 베이지안 네트워크를 이용한 어플리케이션의 행위 프로파일링에 의해 이상 탐지 정보를 제공한다. 본 논문은 여러 침입 탐지 모델들의 문제점들을 극복하면서 이상 침입 탐지를 효율적으로 수행할 수 있는 베이지안 네트워크를 이용한 침입 탐지 방법을 제안한다 행위의 전후 관계를 이용한 정상 행위를 간결하게 프로파일링하며, 변형되거나 새로운 행위에 대해서도 탐지가 가능하다. 제안한 정상행위 프로파일링 기법을 UNM 데이터를 이용하여 시뮬레이션하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제9권6호
• /
• pp.1294-1301
• /
• 2005

본 논문에서는 기존의 침입 대응 방안을 살펴보고, 기존 방안의 문제점을 해결하기 위한 한 방법으로 에이전트 시스템 기반의 새로운 개념의 에이전트 네트워크를 제안한다. 제안된 에이전트 네트워크는 다양한 고정형 및 이동형 에이전트를 도입하여, 침입 탐지를 수행하고 정보를 수집하며 적극적인 대응을 수행할 수 있다. 이를 통하여 갈수록 지능화되는 다양한 침입에 대해 적극적이고 능동적인 대응을 위한 새로운 방향을 제시할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제15권6호
• /
• pp.391-398
• /
• 2017

본 논문에서는 "퍼지 컨트롤 언어를 이용한 공격 특징 선택기반 네트워크 침입탐지 시스템"[1]과 "RNN을 이용한 공격 분류를 위한 지능형 침입탐지 시스템 모델"[2]의 성능을 비교 하였다. 이 논문에서는 KDD CUP 99 데이터 셋[3]을 이용하여 두 기법의 침입 탐지 성능을 비교하였다. KDD CUP 99 데이터 셋에는 훈련을 위한 데이터 셋과 훈련을 통해 기존의 침입을 탐지 할 수 있는 테스트 데이터 셋이 있다. 또한 훈련 데이터 및 테스트 데이터에 존재 하지 않는 침입의 유형을 탐지할 수 있는가를 테스트 할 수 있는 데이터도 존재한다. 훈련 및 테스트 데이터에서 좋은 침입탐지 성능을 보이는 두 개의 논문을 비교하였다. 비교한 결과 존재하는 침입을 탐지 하는 성능은 우수하지만 기존에 존재하지 않는 침입을 탐지 하는 성능은 부족한 부분이 있다. 공격 유형 중 DoS, Probe, R2L는 퍼지를 이용하는 것이 탐지율이 높았고, U2L은 RNN을 이용하는 것이 탐지율이 높았다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.125-137
• /
• 2012

As the Internet use explodes recently, the malicious attacks and hacking for a system connected to network occur frequently. For such reason, lots of intrusion detection system has been developed. Intrusion detection system has abilities to detect abnormal behavior and unknown intrusions also it can detect intrusions by using patterns studied from various penetration methods. Various algorithms are studying now such as the statistical method for detecting abnormal behavior, extracting abnormal behavior, and developing patterns that can be expected. Etc. This study using clustering of data mining and association rule analyzes detecting areas based on two models and helps design detection system which detecting abnormal behavior, unknown attack, misuse attack in a large network.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.19-25
• /
• 2017

Nowadays, networked computer systems play an increasingly important role in our society and its economy. They have become the targets of a wide array of malicious attacks that invariably turn into actual intrusions. This is the reason computer security has become an essential concern for network administrators. Recently, a number of Detection/Prevention System schemes have been proposed based on various technologies. However, the techniques, which have been applied in many systems, are useful only for the existing patterns of intrusion. Therefore, probe detection has become a major security protection technology to detection potential attacks. Probe detection needs to take into account a variety of factors ant the relationship between the various factors to reduce false negative & positive error. It is necessary to develop new technology of probe detection that can find new pattern of probe. In this paper, we propose an hybrid probe detection using Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Self Adaptive Module(SAM) in dynamic environment such as Cloud and IoT. Also, in order to verify the proposed method, experiments about measuring detection rate in dynamic environments and possibility of countermeasure against intrusion were performed. From experimental results, decrease of false detection and the possibilities of countermeasures against intrusions were confirmed.