• 정보보호학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1197-1213
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• 2014

컴퓨터 네트워크 규모의 지속적 확장과 함께 방화벽, IDS, IPS 등의 각종 보안 시스템들은 네트워크 보안과 관련해 더욱더 막대한 양의 정보를 생성하고 있어 보안 담당자가 그 속에 숨겨진 보안 위협의 징후를 탐지하는 일은 더욱 어려워지고 있다. 보안 담당자들의 '네트워크의 보안상황 인지'(Network Security Situational Awareness)는 여러 관점에서 발생하는 보안 이벤트들 사이의 관계에 기초하여 전체적인 컴퓨터 네트워크의 보안 상황을 효과적으로 판단하는 것으로 이의 과정은 크게 '식별', '이해', '예측'의 3단계로 나눠지며, '식별'과 '이해'는 그 뒤에 이어지는 '예측'과 적절한 대응의 전제 조건이 된다. 그러나 다량의 정보들 속에서 '식별'과 '이해' 과정은 더욱 어려워지고 있다. 본 논문은 다량의 정보들의 '식별'과 '이해' 단계에 효과적인 것으로 알려져 있는 시각화 기법을 적용하여 대규모 네트워크의 보안상황 인지를 돕기 위해 설계한 '허니컴' 시각화 시스템을 제안하고, VAST Challenge 2012의 데이터를 기반으로 실증적인 효과를 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권7호
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• pp.131-140
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• 2023

Network security situational awareness systems helps in better managing the security concerns of a network, by monitoring for any anomalies in the network connections and recommending remedial actions upon detecting an attack. An Intrusion Detection System helps in identifying the security concerns of a network, by monitoring for any anomalies in the network connections. We have proposed a CRF based IDS system using genetic search feature selection algorithm for network security situational awareness to detect any anomalies in the network. The conditional random fields being discriminative models are capable of directly modeling the conditional probabilities rather than joint probabilities there by achieving better classification accuracy. The genetic search feature selection algorithm is capable of identifying the optimal subset among the features based on the best population of features associated with the target class. The proposed system, when trained and tested on the bench mark NSL-KDD dataset exhibited higher accuracy in identifying an attack and also classifying the attack category.