나날이 증가하는 해킹의 위협에 따라 이를 방어하기 위한 침임 탐지 시스템과 로그 수집 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들로 인해 다양한 종류의 침임 탐지 시스템이 생겨났으며, 이는 다양한 종류의 침입 탐지 시스템에서 서로의 단점을 보안할 필요성이 생기게 되었다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 기반인 NIDS(Network-based IDS)와 호스트 기반인 HIDS(Host-based IDS)의 장단점을 가진 Hybrid IDS을 구성하기 위해 NIDS와 HIDS의 로그 데이터 통합을 위해 실시간 로그 처리에 특화된 Kafka를 이용하고, 실시간 분석에 Spark Streaming을 이용하여 통합된 로그를 분석하게 되며, 실시간 전송 도중에 발생되는 데이터 유실에 대해 별도로 저장되는 Hadoop의 HDFS에서는 데이터 유실에 대한 보장을 하는 실시간 Hybrid IDS 분석 시스템에 대한 설계를 제안한다.
The hacking accident is increasing repidly according to development of latest computer network and the method becomes various. But, to correspond to hacking, it is lot of difficulties to cope gear and security element between product because most radiant mercuries apply technology between individual digenomic species and It is real condition that great setup, equipment, manpower disturbance are enlarged to apply this. Designed and embody Site-Based executive system that can integrate security element about IDS information between digenomic species to solve these problem and correspond efficiently from hacking.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.223-225
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2005
기존의 패킷 교환 네트워크는 해킹과 같은 보안 공격에 많은 취약점을 가지고 있다. 침입차단시스템 (Firewall system)과 침입탐지 시스템 (Intrusion Detection system)같은 보안 시스템이 개발되고 있지만 DOS나 Probe등을 비롯한 다양한 공격에 대해 적극적으로 대처 할 수 없다. 결과 DARPA를 비롯한 여러 기관에서 전송중인 액티브 패킷이 라우터에서 관리자의 정책을 담고 있는 코드를 실행할 수 있고 그 코드의 실행결과에 따라 라우터의 상태를 변경할 수 있는 액티브 네트워크 전반적인 구조를 제안하였다. 하지만 액티브 네트워크에서 중요한 것은 기존 네트워크와 달리 액티브 패킷이 액티브 노드의 자원에 접근함으로써 발생하게 되는 네트워크 보안이다. 따라서 액티브 노드의 NodeOs단에 Crypto engine, Integrity Engine, Authentication Engine, Authorization Engine등을 비롯한 액티브 노드 인증 및 액티브 패킷/코드 인증 보안 모듈을 둠으로써 액티브 노드 간 서로 안전한 협업적 관리를 통해 보안을 강화한다.
최근 스마트폰 보급률 증가 및 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks) 기술 발전에 따라 해당 기술을 화재감시, 침입 감지와 같은 응용에 융합하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은 주기를 기반으로 감지를 수행하기 때문에 화재 및 침입 판단이 지연되는 문제점이 존재한다. 이를 위해, 본 논문에서는 판단 주기를 동적으로 설정하는 조기 화재 판단 알고리즘을 통해 화재 판단 시간을 단축시켜 빠른 대처를 할 수 있도록 지원하는 새로운 화재감시 및 침입 감지 시스템을 개발한다. 아울러, 적외선 센서를 이용하여 무단 침입을 감지함으로써 도난 및 파손과 함께 방화로 인한 화재를 방지할 수 있다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안하는 시스템이 화재 판단 측면에서 기존 연구보다 우수함을 입증한다.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.7
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pp.315-320
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2017
In this paper, I design a new scheme that is immune to malicious attack based on the weighted voting game. By using stochastic learning, the proposed scheme can revoke the certification of malicious node. Through the revocation process, the proposed scheme can effectively adapt the dynamic Mobile Ad hoc network situation. Simulation results clearly indicate that the developed scheme has better performance than other existing schemes under widely diverse network environments.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.10a
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pp.542-547
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2003
A network based intrusion detection system(N-IDS), can detect intruders coming in through packets in real time environment. The ability of capture of packet is the most important factor when we evaluate the performance of the system. The time delay between the time handling one packet capture and next one is variant become of packet handling mechanism. So for N-IDS can not settle this problem because most systems use a single processor. In this thesis, we solve the problem of irregular tine delay with a file socket and multi-thread processing. We designed and implement, the Crasto system. By an accurate observation, the performance testing shows that the Crasto reduces the capture delay time to 1/5 comparing to the existing single process N-IDS, and maintain delay time regularly.
The rapid growth of the Internet has caused the hacking and virus. There are several vulnerabilities in current firewall and Intrusion Detection Systems of the Network Computing resources. Automatic real time station chase techniques can track the internet invader and reduce the probability of hacking Due to the recent trends the station chase technique has become inevitable. In this paper, we design and implement Active Security system using ICMP Traceback message. In this design no need to modify the router structure and we can deploy this technique in larger network. Our Implementation shows that ICMP Traceback system is safe to deploy and protect data in Internet from hackers and others.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.2
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pp.201-211
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2022
According to the recent change in the cybersecurity paradigm, research on anomaly detection methods using machine learning and deep learning techniques, which are AI implementation technologies, is increasing. In this study, a comparative study on data preprocessing techniques that can improve the anomaly detection performance of a GRU (Gated Recurrent Unit) neural network-based intrusion detection model using NGIDS-DS (Next Generation IDS Dataset), an open dataset, was conducted. In addition, in order to solve the class imbalance problem according to the ratio of normal data and attack data, the detection performance according to the oversampling ratio was compared and analyzed using the oversampling technique applied with DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks). As a result of the experiment, the method preprocessed using the Doc2Vec algorithm for system call feature and process execution path feature showed good performance, and in the case of oversampling performance, when DCGAN was used, improved detection performance was shown.
Recently, as the threat of cyber crime increases, the importance of security control to cope with cyber attacks on the information systems in the first place such as real-time detection is increasing. In the name of security control center, cyber terror response center and infringement response center, institutional control personnel are making efforts to prevent cyber attacks. Especially, we are detecting infringement accident by using network security equipment or utilizing control system, but it's not enough to prevent infringement accident by just controlling based on device-driven simple patterns. Therefore, the security control system is continuously being upgraded, and the development and research on the detection method are being actively carried out by the prevention activity against the threat of infringement. In this paper, we have defined the method of detecting infringement of major component module in order to improve the problem of existing infringement detection method. Through the performance tests for each module, we propose measures for effective security control and study effective infringement threat detection method by upgrading the control system using Security Information Event Management (SIEM).
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.5
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pp.881-890
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2022
As individual and group users actively use drones, the risks (Intrusion, Information leakage, and Sircraft crashes and so on) in no-fly zones are also increasing. Therefore, it is necessary to build a system that can detect drones intruding into the no-fly zone. General acoustic drone detection researches do not derive location-independent performance by directly learning drone sound including environmental noise in a deep learning model to overcome environmental noise. In this paper, we propose a drone detection system that collects sounds including environmental noise, and detects drones by removing noise from target sound. After removing environmental noise from the collected sound, the proposed system predicts the drone sound using Mel spectrogram and CNN deep learning. As a result, It is confirmed that the drone detection performance, which was weak due to unstudied environmental noises, can be improved by more than 7%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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