이 논문은 모바일 에이전트를 이용해서 보안규칙을 관리하는 방안을 제시하였다. 침입탐지 시스템(IDS : Intrusion Detection System)은 침입탐지 모델을 기반으로 비정상적인 행위 탐지(anomaly detection)와 오용 침입탐지(misuse detection)로 구분할 수 있다. 오용 침입탐지(misuse detection)는 알려진 공격 방법과 시스템의 취약점들을 이용한 공격들은 탐지가 가능하지만, 알려지지 않은 새로운 공격을 탐지하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는, 계속적으로 인터넷 상을 이동하는 모바일 에이전트를 이용해서 안전하게 보안규칙을 관리하는 방안을 오용탐지의 단점을 해결하는 방안으로 제시하였다. 이러한 모바일 에이전트 메커니즘을 이용해서 보안규칙을 관리하는 것은 침입탐지 분야에서는 새로운 시도이며, 모바일 에이전트를 이용해서 보안규칙을 관리하는 방법의 유효성을 증명하기 위해서 기존의 방식과 작업부하 데이터(workload data)를 수식적으로 비교하였고, NS-2(Network Simulator)를 이용하여 시간에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다.
이 논문은 모바일 에이전트를 이용해서 보안규칙을 관리하는 방안을 제시하였다. 침입탐지시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 침입탐지 모델을 기반으로 비정상적인 행위 탐지(anomlay detection)와 오용 침입탐지 (misuse detection)로 구분할 수 있다. 오용 침입탐지는 알려진 공격방법과 시스템의 취약점들을 이용한 공격들은 탐지가 가능하지만, 알려지지 않은 새로운 공격을 탐지하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는, 계속적으로 인터넷 상을 이동하는 모바일 에이전트를 이용해서 안전하게 보안규칙을 관리하는 방안을 오용탐지의 단점을 해결하는 방안으로 제시하였다. 이러한 모바일 에이전트 메커니즘을 이용해서 보안규칙을 관리하는 것은 침입탐지분야에서는 새로운 시도이며, 모바일 에이전트를 이용해서 보안규칙을 관리하는 방법의 유효성을 증명하기 위해서 기존의 방식과 작업부하 데이터 (workload data)를 수식적으로 비교하였고, NS-2 (Network Simulator)를 이용하여 시간에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서 나이브 베이지안 알고리즘, 데이터 마이닝, Fuzzy logic을 이용하여 이상 공격과 오용 공격을 탐지하는 하이브리드 침입탐지시스템인 FHIDS(Fuzzy logic based Hybrid Intrusion Detection System)을 설계하였다. 본 논문에서 설계한 FHIDS의 NB-AAD(Naive Bayesian based Anomaly Attack Detection)기법은 나이브 베이지안 알고리즘을 이용해 이상 공격을 탐지하고, DM-MAD(Data Mining based Misuse Attack Detection)기법은 데이터 마이닝 알고리즘을 이용하여 패킷들의 연관 규칙을 분석하여 새로운 규칙기반 패턴을 생성하거나 변형된 규칙 기반 패턴을 추출함으로써, 새로운 공격이나 변형된 공격을 탐지한다. 그리고 FLD(Fuzzy Logic based Decision)은 NB-AAD과 DM-MAD의 결과를 이용하여 정상인지 공격인지를 판별한다. 즉, FHIDS는 이상과 오용공격을 탐지 가능하며 False Positive 비율을 감소시키고, 변형 공격 탐지율을 개선한 하이브리드 공격탐지시스템이다.
본 논문에서는 침입탐지시스템의 탐지 기법인 포트스캔 탐지에 대한 개선 및 포트스캔 탐지 결과와 연계하여 실질적인 공격 탐지 부분인 오남용(Misuse) 탐지 방법의 네트워크 기반 침입탐지시스템에 대한 탐지 능력을 극대화하는 방법에 대해 연구하였다. 또한 침입탐지시스템에서 개선된 포트스캔 탐지를 위해 전처리기인 포트스캔 탐지에 대한 일반적인 정책설정의 문제점과 오남용 탐지 엔진의 false-positive를 최소화하고 포트스캔 탐지와 오남용 탐지의 수행 성능을 높이기 위한 알고리즘을 연구하였다.
시스템에서 사용 패턴의 다양화 때문에 비정상 행위 탐지 IDS를 구현하는 것은 오용탐지 IDS를 구현하는 것보다 많은 어려움이 있다. 따라서 상용화되어 있는 대부분의 IDS는 오용 탐지 방법에 의한 것이다. 그러나 이러한 오용 탐지 방법에 의한 IDS는 변형된 침입 패턴이 발생할 경우 탐지해내 지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 감사데이터간의 침입 관계를 가지고 침입을 탐지하기 위해 데이터 마이닝 기법을 적용한다. 분산되어 있는 IDS에서의 에이전트는 시스템을 감시할뿐만 아니라 로그데이터까지 수집할 수 있다. 침입탐지시스템의 핵심인 탐지정확도를 높이기 위해 긍정적 결함이 최소화 되어야 한다. 따라서 감사데이터 학습단계에서 변형된 침입 패턴을 예측하기 위해서 데이터 마이닝 알고리즘을 적용한다.
전문가의 침입 분석 지식을 기반으로 한 Misuse IDS는 침입 탐지 비율은 우수하지만 도한 오경보를 생성하여 관리 효율성이 낮다. 우리는 패킷 정보 중심의 사례 기반 학습을 Misuse IDS와 결합하여 그 행동 특성에 따라 오경보를 줄이는 모형을 제안하고 실험하였다. 또 기존의 IBL(교stance Based Learner)을 개선한 XIBL(Extended Instance Based Learner)을 이용하여 Snort의 alarm을 패킷 수준에서 역 추적 분석하여, 그 alarm이 실제로 보내질 가치가 있는지를 검사한다. 실험 결과 진성경보와 오경보 사이에는 XIBL의 행동상 분명한 차이가 드러나며, 네트워크 상의 공격이 비록 여러 패킷의 결합된 형태로 나타나지만, 개별 패킷에 대한 정상/비정상 의사 결정도 Misuse IDS와 결합하면 전체 시스템의 성능을 향상하는 데에 기여할 수 있음을 실증적으로 보여주었다.
본 논문은 불법 침입 탐지를 위한 정보시스템 구축에 있어 많은 연구가 진행되고 있는 침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)중 네트워크 기반의 오용(Misuse) 탐지 모델을 이용하여 침입 탐지 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 침입 탐지 시스템은 K4 인증 기준을 모델로 삼았으며, 탐지하는 시그너쳐의 분류상 Content, DoS, Probing을 대상으로 설계되었으며, 원격으로 시스템의 관리와 감독이 가능하도록 구현하였다.
오용 탐지(misuse-detection) 기반의 침입 탐지 시스템에서 패턴 비교 부분은 많은 수행시간 및 자원을 필요로 하며, 전체 시스템 성능 상의 병목 현상을 유발한다. 더 나아가 이것은 서비스-거부-공격의 표적이 될 여지도 있다. 본 논문에서는 첫째, 서비스 거부 공격에 강한 침입탐지시스템 구성 방안을 살펴보고, 둘째, 특별히 웹서버 시스템에서 효율적으로 탐지를 수행하는 방안을 제안한다. 이 두 가지 방안을 함께 이용함으로써 웹서버 시스템을 서비스 거부 공격을 포함한 침입에 대항하여 효율적으로 안전하게 유지할 수 있다.
Recently, large amount of information in IDS(Intrusion Detection System) can be un manageable and also be mixed with false prediction error. In this paper, we propose a data mining methodology for IDS, which contains uncertainty based on training process and post-processing analysis additionally. Our system is trained to classify the existing attack for misuse detection, to detect the new attack pattern for anomaly detection, and to define border patter between attack and normal pattern. In experimental results show that our approach improve the performance against existing attacks and new attacks,from 0.62 to 0.84 about 35%.
컴퓨터 네트워크 모니터링에 의한 보안장비는 많은 트래픽 자료를 분석하여, 이상유무를 판단하고, 대응해야 한다. 기존의 보안장비들은 이미 알려진 패턴에 대한 규칙을 이용하는 오용탐지방법(misuse detection)과 의미를 파악하기 어려운 많은 자료들을 제시하고 있는데 머물고 있다. 보다 나은 보안을 위해서는 정상적인 동작에서 벗어나는 이상징후를 탐지하여 침입을 탐지하는 이상탐지방법(anomaly detection)의 채용이 필요하고, 보안장비에서 제시되는 많은 트래픽 자료들은 보안전문가의 전문적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 이상탐지방법과 보안전문가의 전문적인 보안지식에 의한 분석, 대응, 관리를 위한 지식처리 기법을 사용할 수 있는 지능형 IPS(intrusion Detection System) 프레임워크를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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