본 논문에서는 "퍼지 컨트롤 언어를 이용한 공격 특징 선택기반 네트워크 침입탐지 시스템"[1]과 "RNN을 이용한 공격 분류를 위한 지능형 침입탐지 시스템 모델"[2]의 성능을 비교 하였다. 이 논문에서는 KDD CUP 99 데이터 셋[3]을 이용하여 두 기법의 침입 탐지 성능을 비교하였다. KDD CUP 99 데이터 셋에는 훈련을 위한 데이터 셋과 훈련을 통해 기존의 침입을 탐지 할 수 있는 테스트 데이터 셋이 있다. 또한 훈련 데이터 및 테스트 데이터에 존재 하지 않는 침입의 유형을 탐지할 수 있는가를 테스트 할 수 있는 데이터도 존재한다. 훈련 및 테스트 데이터에서 좋은 침입탐지 성능을 보이는 두 개의 논문을 비교하였다. 비교한 결과 존재하는 침입을 탐지 하는 성능은 우수하지만 기존에 존재하지 않는 침입을 탐지 하는 성능은 부족한 부분이 있다. 공격 유형 중 DoS, Probe, R2L는 퍼지를 이용하는 것이 탐지율이 높았고, U2L은 RNN을 이용하는 것이 탐지율이 높았다.
본 논문에서는 기존의 네트워크 기반의 침입탐지 시스템인 Snort에 존재하는 취약성을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 현재 룰 기반의 침입탐지 시스템인 Snort에서는 룰 자체를 보호하기 위한 방법을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 해쉬함수를 이용하여 룰 자체에 대한 보호를 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 이러한 기법을 통하여 룰 자체에 대한 무결성과 기밀성을 제공할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 네트워크 침입 탐지 시스템의 성능과 탐지 정확성을 높일 수 있는 침입 탐지 시스템의 구조를 제시한다. 네트워크를 통한 침입은 보통 여러 단계의 침입 동작으로 이루어 진다. 각 침입 동작은 특정 침입 신호로 탐지할 수 있다. 그러나 침입이 아닌 보통의 동작도 침입 행위와 같은 신호를 나타낼 수 있다. 따라서 특정 침입 신호로 침입을 판단하는 것은 잘못된 판단을 내릴 수 있게 된다. 제시하는 시스템은 침입을 구성하는 각 단계의 신호들 간의 신호 상관성을 이용한다. 따라서 제시하는 시스템의 침입에 대한 판단은 높은 신뢰성을 가질 수 있다. 또한 알려진 침입에 대한 변형도 잘 탐지할 수 있다.
본 논문에서는 삽입 공격과 배제 공격을 탐지할 수 있는 네트워크 침입 탐지 시스템의 모델을 제시하였다. 이를 위해, 먼저 네트워크 침입 탐지 시스템에 대한 공격들을 살펴보았으며, 이들 공격의 탐지에 필요한 정보들을 세 가지 관점에서 분류하였다. 분류된 정보는 탐지를 위한 초기 설정 단계와 실행 단계에서 각각 사용하였다. 제시한 모델은 네트워크 침입 탐지 시스템이 각종 운영체제들의 동작 특성에 대한 정보를 데이터베이스에 유지 및 관리하고 있으며 데이터베이스로부터 테이블을 생성하고, 탐지 시에 이를 참조함으로써 목적지 시스템의 동작을 정확히 예측할 수 있게 된다. 또한, 제시된 모델에서 필요로 하는 데이터베이스와 테이블에 관련된 오버헤더는 별로 크지 않을 것이라 추정할 수 있다.
This pqer investigates the subject of intrusion detection over networks. Existing network-based IDS's are categorised into three groups and the overall architecture of each group is summarised and assessed. A new methodology to this problem is then presented, which is inspired by the human immune system and based on a novel artificial immune model. The architecture of the model is presented and its characteristics are compared with the requirements of network-based IDS's. The paper concludes that this new approach shows considerable promise for future network-based IDS's.
본 논문에서는 경량화된 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 CAN(Controller Area Network) 버스 상의 공격을 탐지하는 효율적인 알고리즘을 제안하고, 이를 기반으로 하는 IDS(Intrusion Detection System)를 FPGA로 설계, 구현 및 검증하였다. 제안한 IDS는 기존의 CNN 기반 IDS에 비해 CAN 버스 상의 공격을 프레임 단위로 탐지할 수 있어서 정확하고 신속한 대응이 가능하다. 또한 제안한 IDS는 기존의 CNN 기반 IDS에 비해 컨볼루션 레이어를 하나만 사용하기 때문에 하드웨어를 크게 줄일 수 있다. 시뮬레이션 및 구현 결과는 제안된 IDS가 CAN 버스 상의 다양한 공격을 효과적으로 탐지한다는 것을 보여준다.
기존의 규칙기반 침입탐지 시스템은 사후처리식 규칙 추가로 인하여 새로운 변종의 공격을 탐지하지 못한다. 본 논문에서는 규칙기반 시스템의 한계점을 극복하기 위하여, 시간지연 신경망(Time Delay Neural Network; 이하 TDNN) 침입탐지 시스템을 제안한다. 네트워크상의 패킷은 바이트 단위를 하나의 픽셀로 하는 0에서 255사이 값으로 이루어진 그레이 이미 지로 볼 수 있다. 이러한 연속된 패킷이미지를 시간지연신경망의 학습패턴으로 사용한다. 정상적인 흐름과 비정상적인 흐름에 대한 패킷이미지를 학습하여 두 가지 클래스에 대한 신경망 분류기를 구현한다 개발하는 침입탐지 시스템은 알려진 다양한 침입유형뿐만 아니라, 새로운 변종에 대해서도 분류기의 유연한 반응을 통하여 효과적으로 탐지할 수 있다.
With the growing usage of the networks, the world-wide Internet has become the main means to exchange data and carry out transactions. It has also become the main means to attack hosts. To solve the security problems which occur in the network such as Internet, we import software products of network security elements like an IDS (Intrusion Detection System) and a firewall. In this paper, we have designed and constructed the general simulation environment of network security model composed of multiple IDSes and a firewall which coordinate by CNP (Contract Net Protocol) for the effective detection of the intrusion. The CNP, the methodology for efficient integration of computer systems on heterogeneous environment such as distributed systems, is essentially a collection of agents, which cooperate to resolve a problem. Command console in the CNP is a manager who controls the execution of agents or a contractee, who performs intrusion detection. In the network security model, each model of simulation environment is hierarchically designed by DEVS(Discrete Event system Specification) formalism. The purpose of this simulation is that the application of rete pattern-matching algorithm speeds up the inference cycle phases of the intrusion detection expert system and we evaluate the characteristics and performance of CNP architecture with rete pattern-matching algorithm.
With the growing usage of the networks, the world-wide Internet has become the main means to exchange data and carry out transactions. It has also become the main means to attack hosts. To solve the security problems which occur in the network such as Internet, we import software products of network security elements like an IDS (Intrusion Detection System) and a firewall. In this paper, we have designed and constructed the General Simulation Environment of Network Security model composed of multiple IDSes and a firewall which coordinate by CNP (Contract Net Protocol) for the effective detection of the intrusion. The CNP, the methodology for efficient integration of computer systems on heterogeneous environment such as distributed systems, is essentially a collection of agents, which cooperate to resolve a problem. Command console in the CNP is a manager who controls tie execution of agents or a contractee, who performs intrusion detection. In the Network Security model, each model of simulation environment is hierarchically designed by DEVS (Discrete EVent system Specification) formalism. The purpose of this simulation is to evaluate the characteristics and performance of CNP architecture with rete pattern matching algorithm and the application of rete pattern matching algorithm for the speeding up the inference cycle phases of the intrusion detection expert system.
본 논문은 다양한 네트워크 보안장비들이 갖는 고유의 보안정책들을 하나의 시스템 내에 단일 알고리즘으로 구현함으로써 네트워크를 기반으로 하는 공격 발생 시 최적의 통합 보안정책에 대한 연구이다. 실험을 위한 정책들은 Firewall, VPN(Virtual Private Network), IDS(Intrusion Detection System), IPS(Intrusion Prevention System)가 갖는 고유의 방어정책을 상호 조합하는 과정을 통해 최적의 보안 시스템을 구현하기 위한 실험을 한다. 또한, 보안정책 설정에 따른 시스템 부하와 빠른 탐지, 신속하고 효율적인 방어를 위한 통합 메커니즘 설계 및 네트워크 인프라 구현 기반을 확보하는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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