Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2002.11a
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pp.23-28
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2002
최근에 분산 시스템과 같이 이기종의 컴퓨팅 환경을 효율적으로 통합하는 방법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 네트워크 보안에서는 각 보안 시스템들이 효율적인 침입탐지와 차단을 위해서 분산화되고 있으며 분산된 보안 시스템들을 조정하고 통합하기 위해서 분산인공지능(Distributed Artificial Intelligence)의 개념을 도입하고 있다. 본 논문에서는 분산침입탐지 시스템(Distributed Intrusion Detection System)과 침입차단 시스템(firewall)이 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)에 의해 상호 연동하여 외부 네트워크에서 유입된 패킷의 정보를 통해 침입을 탐지하고 차단하는 네트워크 보안 모델을 설계하였다. 본 연구진이 구성하고 있는 시뮬레이션 환경에서는 네트워크에 존재하는 다양한 보안 모델들을 계층적으로 구성하기 위해 DEVS 방법론을 사용하였다. 보안 시스템의 연동은 계약망 프로토콜에 의해 이루어지는데 네트워크에 분산되어 있는 각각의 전문성을 가진 침입탐지 에이전트들이 중앙 콘솔에 비드(bid)글 제출하고 중앙 콘솔은 최상의 비드를 제출한 에이전트를 선택하여 침입을 탐지하게 된다. 그리고 탐지된 정보를 참조하여 침입차단 시스템은 능동적으로 침입을 차단하게 된다. 이와 같은 모델의 설계를 통해서 기존의 침입탐지 시스템들이 탐지하지 못한 침임을 탐지하게 되고 보안시스템에서의 오류발생빈도를 감소시키며 탐지의 속도를 향상시킬 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.706-708
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1998
최근 인터넷의 급속한 발전은 컴퓨팅 환경에 혁명적인 변화를 가져왔다. 전 세계에 산재한 컴퓨터가 하나의 단일 망으로 연결되어지고, 손쉽게 정보를 접할 수 있는 등의 많은 이점을 가지게 된 반면 인터넷을 통한 불법 침입도 점차로 증가하고 있는 추세이다. 또한 이러한 침입의 방법도 점차로 복잡하고 다양하며 지능화 되고 있어 침입탐지 시스템이 필요하게 되었다. 하지만 침입행위를 실시간에 탐지하는데 많은 어려움이 있으며, 시스템의 종류에 따라 침입탐지모듈을 작성해야하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 자바 에이전트를 이용한 침입탐지 시스템을 제안하여, 침입탐지 모듈을 각 호스트 상에서 동작하는 에이전트와 분산 환경에서 동작하는 에이전트로 구성함으로써, 에이전트간의 통신을 통해 침입의 행위를 효과적으로 탐지할 뿐 아니라 에이전트를 동적으로 추가 및 삭제를 함으로써 실시간에 분산 처리할 수 있도록 설계하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.1119-1122
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2005
기계학습 방법을 이용한 네트워크 기반 침입탐지 시스템은 어떤 학습알고리즘을 사용하여 구현되었느냐에 따라 그 결과가 매우 달라진다. 학습을 위한 전처리를 많이 하면 비례하여 성능이 개선되지만, 실제 사용의 유용성면에서는 성능이 떨어지게 된다. 따라서 최소한의 전처리를 하여 침입탐지의 탐지율을 보장하는 방법이 필요 하다. 본 논문에서는 네트워크기반 침입탐지 문제를 기계학습을 이용하여 해결하는 방법을 제안 하였다. 제안된 모델은 탐지 속도와 각종 공격들의 패킷 분포를 고려하여 관련된 그룹으로 분류하고, 이것을 학습하는 시스템이다. 실험을 통하여 제안된 모델의 유용성을 검증 하였다.
유비쿼터스 환경의 현실화와 일반화의 시발점인 홈 네트워크 기술은 PC와 노트북, 프린터, 냉장고, DTV, 오디오/비디오를 포함하는 댁내의 모든 가전기기들을 하나의 네트워크로 연결함으로써 사용자가 언제 어디에 있든 인터넷을 이용하여 댁내의 상황을 모니터링하고 모든 기기들을 제어할 수 있게 해주는 기술이다. 현재 대부분의 기업들은 각자 회사의 네트워크를 보호하기 위하여 방화벽(firewall)이나 침입탐지시스템(intrusion detection system) 및 가상 사설망(virtual private network) 등의 방어책을 응용하고 있지만, 홈 네트워크는 기업과 비교하여 규모면에서나 보안 기술에 대한 고려 및 응용이 활발하지 않다. 이러한 다양한 보안 정책은 다가올 유비쿼터스 홈 네트워크 환경에서의 중추적 역할을 해야 될 홈 서버의 중요한 역할 중 하나이다. 따라서 본 문서의 유비쿼터스 홈 네트워크 환경에서 홈 서버의 보안 요구사항 및 구현방안들을 살펴 본다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.304-306
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2004
최근 몇 년간 일어난 전산 네트워크의 폭발적인 확산은 전산 시스템에 대한 침입과 피해 또한 증가하는 부작용을 낳았다. 그에 따른 대책 방안으로 침입 탐지 시스템에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 상에서 이동하는 정보를 수집하여 HMM으로 모델링한 후, 외부 또는 내부 네트워크에서의 비정상적인 행위를 탐지하는 침입 탐지 시스템을 제안한다. 전처리를 거친 네트워크 패킷 시퀀스들은 forward-backward 절차와 Baum-Welch 재평가식을 이용하여 정상행위로 모델링 된다. 이렇게 구축된 모델을 사용하여 forward 절차를 통해 판정하려는 시퀀스가 정상 행위에서 생성되었을 확률을 계산하며 이 값을 임계값과 비교하여 정상행위 여부를 판별한다. 실험 결과 제안한 침입 탐지시스템이 다양한 침입을 적절히 탐지하는 것을 확인할 수 있었다
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.208-210
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2004
최근 인터넷, 인트라넷과 같은 통신 기술 발전에 따라 거의 모든 시스템이 서로 연결되었고, 사용자들은 손쉽게 정보를 공유할 수 있게 되었다. 따라서 시스템 침입을 통한 데이터의 변형과 인증 받지 않은 접근과 같은 컴퓨터 범죄가 급속도로 증가하고 있다. 그러므로 이러한 컴퓨터 범죄를 막기 위한 침입 탐지 기술 개발은 매우 중요하다. 전통적인 침입 탐지 모델은 단지 네트워크 패킷 데이터만을 사용하고 있으며. 침입탐지 시스템의 성능을 높이기 위해 서로 다른 분류 알고리즘을 결합하는 방법을 사용해왔다. 그러나 이러한 모델은 일반적으로 성능향상에 있어서 제한적이다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 성능을 개선하기 위해 네트워크 데이터와 시스템 콜 데이터를 융합하는 방법을 제안하였으며. 데이터 융합 모델로서 Multi-Layer Perceptron (MLP)를 사용하였다. 그리고 DARPA 에서 생성한 네트워크 데이터와 본 논문에서 가상으로 생성한 시스템 콜 데이터를 함께 결합하여 모델을 생성 한 뒤 실험을 수행하였다. 본 논문에서의 실험결과로. 단순히 네트워크 데이터만을 사용한 모델에 비해 시스템 콜 데이터를 함께 결합한 모델이 훨씬 더 놓은 인식률을 보인다는 것을 확인할 수 있다
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.481-483
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2004
NIDS(Network Intrusion Detection System)는 공격 탐지 과정에서 대량의 로그가 발생하게 되는데 일반적인 침입탐지 시스템에서 탐지되어 하루에 남는 로그만으로도 시스템에 막대한 양을 차지한다 이러한 문제점은 관리자에게 많은 부담을 줄뿐만 아니라 그렇게 남겨진 로그에는 오탐율(False Positive) 비율이 높기 때문에 관리자가 실제로 위협적인 침입을 식별하고, 침입 행위에 대한 빠른 대응을 어렵게 만든다. 그러므로 NIDS와 특정 호스트가 가지고 있는 보안상 취약한 부분을 비교하여 판단할 수 있는 침입탐지시스템을 선택, 운용하는 것은 관리측면이나 대응측면에서 매우 중요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 NIDS와 해당 호스트 취약점 정보를 이용해 작성된 데이터베이스(HVIDB : Host Vulnerability Information Database)를 이용하여 호스트의 취약성에 관한 로그만을 최종 경고해줌으로써 오탐율의 양을 감소시키고 호스트 보안성의 향상과 관리자가 로그분석 등의 IDS 업무를 효과적으로 할 수 있는 모델을 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04b
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pp.907-910
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2002
인터넷에 정보화가 급속도로 진전되고 정보통신망에 대한 의존도가 확산됨에 따라 정보시설에 대한 침입피해 사례가 급증하고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 침입탐지 및 방화벽 시스템이 현재까지 연구되어 사용하고 있다. 하지만 무수히 많은 제품이 개인/개별 호스트 상의 침입탐지 시스템이므로 단일 네트워크 시스템에서는 어느 정도 보안 기능을 수행 할 수 있었으나, 네트워크가 대규모로 확장되면서 개인/개별 호스트의 침입탐지 시스템만으로는 각종 사이버 공격 및 해킹으로부터 안전할 수가 없다. 본 논문에서는 단일 시스템 구조 환경에서 발생하는 문제점을 보완하기 위한 방법으로서 에이전트를 이용하여 침입탐지 시스템을 통합관리(integration management) 할 수 있는 시스템 모델을 제안한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.250-254
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2003
최근 몇 년 동안 이루어진 네트워크 및 인터넷 시장의 발전과 더불어 빈번히 발생하는 시스템에 대한 침입을 방어하기 위한 여러 도구들이 개발되어왔다. 이러한 도구들 중 침입탐지시스템은 시스템내의 불법침입을 탐지하는 시스템으로, 침입탐지시스템의 문제점인 과다한 오류경고메시지 발생으로 인하여 침입 판단의 어려움이 따르고 있다. 본 논문에서는 오류경고메시지의 축소를 위한 방법으로 인증된 네트워크 내부에서 발생하는 긍정오류 탐지를 축소하기 위해 각 서버의 취약성을 다수의 판단자에 의한 오탐 확률수치를 입력받아 퍼지기법을 이용하여 취합, 판단자의 불확실성을 감소시킨 필터링룰을 생성 및 적용하여 긍정오류 경고메시지를 축소시킬 수 있는 모델을 설계 및 구현하므로써 탐지의 정확성 향상에 활용할 수 있을 것이다
자동차 산업에서 전자제어장치 (Electronic Controller Unit, ECU)를 활용한 혁신으로 운전자들은 안전하고 편리한 운전경험을 누리고 있다. 그러나 이와 동시에, 차량 내부 ECU 간의 통신을 지원하는 CAN (Controller Area Network)을 대상으로 한 악의적인 침입과 사이버 공격의 위협 역시 증가하고 있다. 이러한 문제에 대응하기 위해 많은 연구가 진행 중이며, 특히 자동차 침입 탐지 시스템 (Intrusion Detection System, IDS)의 발전이 주목받고 있다. 그러나 대부분의 IDS는 주로 공격을 탐지하는 데 집중되어 있으며, 실제 악의적인 메시지를 전송한 ECU를 정확히 식별하는 데에는 한계점이 있다. 악의적인 ECU를 식별하는 기술은 공격 ECU를 격리시키거나 펌웨어 업데이트 등의 보안 패치를 적용하는데 필수적인 기술이다. 본 고에서는 현재까지 제안된 CAN에서의 악의적인 ECU를 식별하기 위한 기술들에 대해 살펴보고, 비교 분석 및 한계점에 대해 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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