• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.240-259
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• 2020

Analyzing network traffic is the basis of dealing with network security issues. Most of the network security systems depend on the feature selection of network traffic data and the detection ability of malicious traffic in network can be improved by the correct method of feature selection. An FAFS method, which is short for Fuzzy Association Feature Selection method, is proposed in this paper for network malicious traffic detection. Association rules, which can reflect the relationship among different characteristic attributes of network traffic data, are mined by association analysis. The membership value of association rules are obtained by the calculation of fuzzy reasoning. The data features with the highest correlation intensity in network data sets are calculated by comparing the membership values in association rules. The dimension of data features are reduced and the detection ability of malicious traffic detection algorithm in network is improved by FAFS method. To verify the effect of malicious traffic feature selection by FAFS method, FAFS method is used to select data features of different dataset in this paper. Then, K-Nearest Neighbor algorithm, C4.5 Decision Tree algorithm and Naïve Bayes algorithm are used to test on the dataset above. Moreover, FAFS method is also compared with classical feature selection methods. The analysis of experimental results show that the precision and recall rate of malicious traffic detection in the network can be significantly improved by FAFS method, which provides a valuable reference for the establishment of network security system.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.937-939
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• 2014

최근 특정 대상을 목표로 하는 지능적이고 지속적인 공격(APT: Advanced Persistent Threat)이 급속히 증가하고 있다. APT는 악성코드 유입 시 완벽한 방어가 불가능하기 때문에 일반적인 탐지 기법으로 대응이 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 악성코드 침투 이후의 콜백 단계를 차단하기 위하여 아웃바운드 트래픽을 분석하고 신뢰도를 기반으로 한 APT 공격 탐지기법에 대해 제안한다. 제안기법은 기존 탐지기법에 비해 탐지율을 크게 높이는 기반을 제공한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.37-44
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• 2011

최근 발생하는 인터넷 상의 악성 행위는 많은 부분 악성 봇넷과 관련이 있다. DDoS 공격이나 스팸 발송, 악성코드 전파, 개인 정보 유출, 피싱 등 대부분의 악성 행위들이 봇넷에 의해 행해지고 있다. 이러한 봇넷을 탐지하고자 네트워크 단에서 악성 봇넷 탐지 시스템이 활발히 연구되고 있지만 특정한 프로토콜이나 행위, 공격을 수행하는 봇넷에만 적용 가능하다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 악성 봇넷을 탐지하기 위한 척도 선정에 관한 연구를 진행하였다. 연구를 위해 악성 봇넷의 트래픽을 수집 및 분석하여 분석된 네트워크 트래픽의 특징에 기반 한 척도를 선정하였다. 본 연구를 통해 악성 봇넷을 탐지하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.47-54
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• 2009

웹을 통해 유포되는 악성코드는 다양한 해킹 기법과 혼합되어 진화되고 있지만, 이의 탐지 기법은 해킹 기술의 발전과 신종 악성코드에 제대로 대응하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 악성코드와 이의 유포 특성의 분석에 따라 탐지 시스템이 갖추어야 할 요구사항을 정의하고, 이를 기반으로 HTTP Outbound Traffic을 감시하여 악성코드의 유포를 실시간으로 탐지하는 개선된 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 악성코드를 유포하는 것으로 입증된 HTML 태그와 자바스크립트 코드를 시그니쳐로 IDS에 설정한다. 실제 침입된 환경에서의 검증 분석을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 요구 사항의 만족에 우수하고 악성코드에 대한 높은 탐지율을 보임을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.211-219
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• 2006

무선 네트워크의 확대로 무선 트래픽에 대한 침입 탐지/차단 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 캠퍼스 망에서 무선망을 통하여 유선망을 공격하는 트래픽들을 탐지하고 분석된 결과를 통합적으로 관리하여 공격 트래픽을 효과적으로 차단하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 무선 트래픽의 침입 탐지를 위해 기존의 W-Sensor 기능을 소프트웨어 형태로 개발하고 탐지된 공격 트래픽을 차단하는 통합 보안 관리 시스템 W-TMS를 개발하여 연동하게 하였다. 개발된 W-Sensor SW를 통해 무선 트래픽의 공격에 대해 효율적인 탐지 기능을 수행하고 변화되는 공격 유형에 대해 신속하게 대응할 수 있다. 또한 노트북 등에 SW를 설치함으로써 기존 AP 기반 시스템에 비해 이동성을 증가시킬 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3771-3792
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• 2021

With the rapid development of science and technology, several high-performance networks have emerged with various new applications. Consequently, financially or socially motivated attacks on specific networks have also steadily become more complicated and sophisticated. To reduce the damage caused by such attacks, administration of network traffic flow in real-time and precise analysis of past attack traffic have become imperative. Although various traffic analysis methods have been studied recently, they continue to suffer from performance limitations and are generally too complicated to apply in existing systems. To address this problem, we propose a method to calculate the correlation between the malicious and normal flows and classify attack traffics based on the corresponding correlation values. In order to evaluate the performance of the proposed method, we conducted several experiments using examples of real malicious traffic and normal traffic. The evaluation was performed with respect to three metrics: recall, precision, and f-measure. The experimental results verified high performance of the proposed method with respect to first two metrics.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.617-624
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• 2014

악성 트래픽은 디도스 공격, 봇넷 통신 등의 인터넷 망을 교란시키거나 특정 네트워크, 서버, 혹은 호스트에 피해를 끼칠 의도를 가지고 발생시키는 트래픽을 지칭한다. 이와 같은 악성 트래픽은 인터넷이 발생한 이래 꾸준히 양과 질에서 진화하고 있고 이에 대한 대응 연구도 계속되고 있다. 이 논문에서는 악성 트래픽을 기존 X-means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 효과적으로 탐지하는 방법을 제시하였다. 특히 악성 트래픽의 통계적 특징을 분석하고 클러스터링을 위한 메트릭을 정의하는 방법을 체계적으로 제시하였다. 또한 두 개의 공개된 트래픽 데이터에 대한 실험을 통해 실효성을 검증하였다.

• 융합보안논문지
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• 제6권4호
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• pp.49-57
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• 2006

과거에는 IP기반으로 허가되지 않은 네트워크 접근을 차단하는 침입차단시스템, 그리고 악성 코드 패턴을 통해 알려진 공격을 탐지하는 침입탐지시스템이 정보보호시스템의 주류를 이루었다. 그러나 최근들어 웜과 같은 악성코드의 확산속도와 피해가 급속히 증가하면서, 알려지지 않은 이상 트래픽에 대한 탐지관련 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 개별시스템이 아닌 네트워크 관점에서의 트래픽 통계정보를 이용하는 탐지 방법들이 주류를 이루고 있는데, 실제 검증을 위한 네트워크 트래픽 Raw 데이터나 실험에 적합한 통계정보를 확보하는데는 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 논문에서는 연구에서 도출된 공격탐지 기법을 검증하기 위한 네트워크 트래픽 Raw 데이터와 시계열 같은 통계정보 추출 기법을 제시한다. 또한 혼합된 트래픽의 유효성을 확인하여, 탐지실험에 적합함을 보인다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.69-78
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• 2023

With the global rise of digital data, the uncontrolled quantity of data is susceptible to cyber warfare or cyber attacks. Therefore, it is necessary to improve cyber security systems. This research studies the behavior of malicious acts and uses Higuchi Fractal Dimension (HFD), which is a non-linear mathematical method to examine the intricacy of the behavior of these malicious acts and anomalies within the cyber physical system. The HFD algorithm was tested successfully using synthetic time series network data and validated on real-time network data, producing accurate results. It was found that the highest fractal dimension value was computed from the DoS attack time series data. Furthermore, the difference in the HFD values between the DoS attack data and the normal traffic data was the highest. The malicious network data and the non-malicious network data were successfully classified using the Receiver Operating Characteristics (ROC) method in conjunction with a scaling stationary index that helps to boost the ROC technique in classifying normal and malicious traffic. Hence, the suggested methodology may be utilized to rapidly detect the existence of abnormalities in traffic with the aim of further using other methods of cyber-attack detection.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.95-101
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• 2013

MANET has an advantage that can build a network quickly and easily in difficult environment to build network. In particular, routing protocol that uses in existing mobile environment cannot be applied literally because it consists of only mobile node. Thus, routing protocol considering this characteristic is necessary. Malicious nodes do extensive damage to the whole network because each mobile node has to act as a router. In this paper, we propose technique that can detect accurately the suspected node which causes severely damage to the performance of the network. The proposed technique divides the whole network to zone of constant size and is performed simultaneously detection technique based zone and detection technique by collaboration between nodes. Detection based zone translates the information when member node finishes packet reception or transmission to master node managing zone and detects using this. The collaborative detection technique uses the information of zone table managing in master node which manages each zone. The proposed technique can reduce errors by performing detection which is a reflection of whole traffic of network.