• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권6호
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• pp.654-662
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• 2002

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.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.181-188
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• 2011

무선 네트워크와 모바일 컴퓨팅 응용의 급속한 보급과 더불어, 최근 네트워크 보안의 배경도 많은 변화를 가져왔다. 특히 이동성이 높은 차량 노드들로 네트워크 위상을 유지하는 차량 애드 혹 네트워크(Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)는 일반적으로 불안정한 통신 링크를 갖는 자기 조직화 P2P 망으로, 고정된 인프라 구조나 중앙 통제 라우팅 장비 없이 자동으로 망을 구성하고, 시간에 따라 고속으로 이동하며 망에 결합하거나 이탈하는 개방 망이므로 중앙 집중 제어 없이 누구나 접속이 허용되기 때문에 네트워크상에 해로운 비정상 행위 노드들에 대한 침입에 매우 취약하다. 본 논문에서는 VANETs에서의 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별하여 침입을 탐지할 수 있는 러프집합을 이용한 가중치 기반 침입탐지 방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차 ${\epsilon}$에 대한 비정상 행위로 인한 침입 탐지율과 거짓 경고율로 평가한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권3호
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• pp.489-501
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• 2016

As interest in the Internet increases, related technologies are also quickly progressing. As smart devices become more widely used, interest is growing in words are missing here like "improving the" or "figuring out how to use the" future Internet to resolve the fundamental issues of transmission quality and security. The future Internet is being studied to improve the limits of existing Internet structures and to reflect new requirements. In particular, research on words are missing here like "finding new forms of" or "applying new forms of" or "studying various types of" or "finding ways to provide more" reliable communication to connect the Internet to various services is in demand. In this paper, we analyze the security threats caused by malicious activities in the future Internet and propose a human behavior analysis-based security service model for malware detection and intrusion prevention to provide more reliable communication. Our proposed service model provides high reliability services by responding to security threats by detecting various malware intrusions and protocol authentications based on human behavior.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-13
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• 2009

침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 최근 인터넷의 급속한 발달과 함께 침입의 유형들이 복잡해지고 새로운 침입유형의 발생빈도가 높아져 이에 대한 빠르고 정확한 대응이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 침입탐지 시스템의 이러한 문제점을 해결하기 위한 한 방안으로 지능적이고 자동화된 탐지를 지원하기 위한 경보데이터 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 순차 패턴 마이닝 기법은 기존의 마이닝 기법 중 prefixSpan 알고리즘을 경보데이터의 특성에 맞게 확장 설계하였다. 이 확장 설계된 순차패턴 마이너는 보안정책 실행시스템의 경보데이터 분석기의 일부분으로 구성된다. 구현된 순차패턴 마이너는 탐사된 패턴 내에서 적용 가능한 침입패턴들을 찾아내어 효율적으로 침입을 탐지하여 보안정책 실행 시스템에서 이를 기반으로 새로운 보안규칙을 생성하고 침입에 대응할 수 있다. 제안된 경보데이터 순차 패턴 마이너를 이용하여 침입의 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술하는 규칙들을 생성하므로 침입을 효율적으로 예측하고 대응할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.1037-1040
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• 2013

단말기만으로 구성되는 임시통신망으로서 MANET(Mobile Ad-hoc Network)은 기반구조 통신망에 비하여 설치와 운영이 수월한 구조적 장점, Wi/Fi 기능 및 고성능의 연산 능력을 탑재한 스마트폰의 급속한 보급이라는 환경적 변화를 토대로 통신 기반구조의 사용이 어려운 긴급통신, 레저, 탐험/탐사와 같은 응용분야에서 그 사용이 증가하고 있다. 그러나 통신 기반구조의 사용이 어려운 특성으로 인하여 MANET은 해킹과 같은 정보침해에 매우 취약한 단점을 보이고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 MANET에서 정보침해가 전송성능에 미치는 영향을 분석하여 본다. 기존의 결과들이 네트워크에 대한 지속적인 침해가 발생되는 환경을 전제로 한 반면에 본 논문에서는 침해가 간헐적으로 발생되는 것으로 가정하였다. 본 논문은 침해유형으로 블랙홀 공격을 가정하였으며, 음성 트래픽을 전송 대상으로 하였다. NS-2를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 전송 성능을 측정하고 그 결과를 분석하여 보았다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제20권2호
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• pp.177-186
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• 2017

With the latest developments in ICT(Information Communication Technology) technology, research on Intelligent Car, Connected Car that support autonomous driving or services is actively underway. It is true that the number of inputs linked to external connections is likely to be exposed to a malicious intrusion. I studied possible security issues that may occur within the Connected Car. A variety of security issues may arise in the use of CAN, the most typical internal network of vehicles. The data can be encrypted by encrypting the entire data within the CAN network system to resolve the security issues, but can be time-consuming and time-consuming, and can cause the authentication process to be carried out in the event of a certification procedure. To resolve this problem, CAN network system can be used to authenticate nodes in the network to perform a unique authentication of nodes using nodes in the network to authenticate nodes in the nodes and By encoding the ID, identifying the identity of the data, changing the identity of the ID and decryption algorithm, and identifying the cipher and certification techniques of the external invader, the encryption and authentication techniques could be detected by detecting and verifying the external intruder. Add a monitoring node to the CAN network to resolve this. Share a unique ID that can be authenticated using the server that performs the initial certification of nodes within the network and encrypt IDs to secure data. By detecting external invaders, designing encryption and authentication techniques was designed to detect external intrusion and certification techniques, enabling them to detect external intrusions.

• 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.