• 정보처리학회논문지C
• /
• 제13C권3호
• /
• pp.295-302
• /
• 2006

침입탐지 시스템은 실시간으로 공격행위에 대하여 다량의 경보를 기록한다. 이들 경보 중에는 실제 공격 경보뿐만 아니라 공격으로 잘못 탐지하여 발생된 오 경보들도 있다. 오 경보는 침입탐지 시스템의 효율성을 저하시키는 주요요인이 되므로, 이 논문에서는 오경보 분석을 위한 프레임워크를 제안한다. 또한 지속적으로 증가하는 오 경보를 분석하기 위해 점진적 데이터 마이닝 기법을 적용한다. 제안한 오경보 분석 프레임워크는 GUI, DB Manager, Alert Preprocessor, False Alarm Analyzer로 구성되어 있다. 우리는 실험을 통해 증가하는 오경보를 분석하고, 분석된 오경보 규칙을 침입탐지 시스템에 적용하여 오 경보가 감소됨을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.51-59
• /
• 2015

자바 스크립트는 정적인 HTML 문서에 동적인 기능을 제공하기 위해 자주 사용되는 언어이며, 최근에 HTML5 표준이 발표됨으로써 더욱더 관심 받고 있다. 이렇게 자바 스크립트의 중요도가 커짐에 따라, 자바 스크립트를 사용하는 공격( DDos 공격, 개인 정보 유출 등 )이 더욱 더 위협적으로 다가오고 있다. 이 악성 자바 스크립트는 흔적을 남기지 않기 때문에, 자바 스크립트 코드만으로 악성유무를 판단해야 하며, 실제 악성 행위가 브라우저에서 자바 스크립트가 실행될 때 발생되기 때문에, 실시간으로 그 행위를 분석해야만 한다. 이러한 이유로 본 논문은 위 요구사항을 만족하는 분석 엔진을 소개하려 한다. 이 분석 엔진은 시그니쳐 기반의 정적 분석으로 스크립트 코드의 악성을 탐지하고, 행위 기반의 동적 분석으로 스크립트의 행위를 분석하여 악성을 판별하는 실시간 분석 기술이다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제12C권1호
• /
• pp.19-28
• /
• 2005

최근 알려지지 않은 공격(unknown attack)으로부터 네트워크를 보호하기 위한 네트워크 트래픽 어노멀리(anomaly) 검출에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 캠퍼스 네트워크의 보드라우터(border router)의 NetFlow 데이터로 제공되는 초당비트수(bits per second)와 초당플로수(flows per second)의 상관관계를 단순회귀분석을 통하여 새로운 어노멀리 검출 기법을 제시하였다. 새로이 제안된 기법을 검증하기 위해 실지 캠퍼스 네트워크에 적용하였으며 그 결과론 Holt-Winters seasonal(HWS) 알고리즘과 비교하였다. 특히, 제안된 기법은 기존 RRDtool에 통합시켜 실시간 검출이 가능하도록 설계하였다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제9C권3호
• /
• pp.359-366
• /
• 2002

인터넷의 발전과 더불어 해킹기법 또한 함께 발전하고 있다. 최근의 검색공격 형태는 한 기관의 네트워크를 대상으로 하기보다는 상위 도메인을 대상으로 대규모적인 공격 형태를 지니고 있다. 실질적으로 대응하기 위해서는 중앙시스템에서 취약점 검색공격을 탐지, 분석하고 조치할 수 있는 시스템이 있어야 한다. 침입시도탐지 관리시스템은 현재 국내 주요기관들에 설치된 다수의 침입시도탐지 시스템들로부터 받은 여러 탐지 정보를 실시간으로 수집 분석하여 효과적으로 이용하는데 유용하다. 대규모 네트워크의 환경에 적절한 구조를 갖으며 보다 고수준의 통합된 분석을 할 수 있는 실시간 침입시도탐지 관리시스템을 개발하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권10호
• /
• pp.3771-3792
• /
• 2021

With the rapid development of science and technology, several high-performance networks have emerged with various new applications. Consequently, financially or socially motivated attacks on specific networks have also steadily become more complicated and sophisticated. To reduce the damage caused by such attacks, administration of network traffic flow in real-time and precise analysis of past attack traffic have become imperative. Although various traffic analysis methods have been studied recently, they continue to suffer from performance limitations and are generally too complicated to apply in existing systems. To address this problem, we propose a method to calculate the correlation between the malicious and normal flows and classify attack traffics based on the corresponding correlation values. In order to evaluate the performance of the proposed method, we conducted several experiments using examples of real malicious traffic and normal traffic. The evaluation was performed with respect to three metrics: recall, precision, and f-measure. The experimental results verified high performance of the proposed method with respect to first two metrics.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.54-65
• /
• 2008

무선 네트워크 환경에서 DDoS 공격이 수행될 경우 기존 유선 네트워크 환경보다 공격 패턴에 대한 탐지 및 공격지 역추적이 어렵다는 문제점을 보인다. 특히 무선 네트워크 환경에서는 사용자 인증 공격 및 패킷 스니핑 공격에 취약점을 보이고 있어 이에 대한 대응 기술이 연구되어야 한다. 최근 유무선 라우팅 기능과 함께 VoIP 통신 기능 등을 통합하여 지원하는 Integrated Access Device(IAD)가 개발되어 널리 배포되며 기존의 AP 기능을 대체하고 있다. 따라서 IAD 기반 무선 네트워크 환경에서도 유무선 트래픽에 대한 분류와 실시간 공격 탐지 기능이 제공되어야 한다. 본 연구에서는 AirSensor를 이용하여 IAD에 접속한 무선 네트워크 클라이언트 정보를 수집하며 무선 클라이언트의 공격 패킷에 대해 사전 차단 기능을 수행하도록 하였다. 또한 IAD에 수신된 패킷에 대해 W-TMS 시스템과 연동하여 DDoS 공격 트래픽을 판단하도록 하였고 이를 직접 차단하여 안정적으로 IAD 기반 무선 네트워크 서비스를 이용할 수 있도록 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.258-261
• /
• 2002

최근 네트워크 취약점 검색 방법을 이용한 침입 공격이 증가하는 추세이며 이런 공격에 대하여 적절하게 실시간 탐지 및 대응 처리하는 침입방지시스템(IPS: Intrusion Prevention System)에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 시스템에 허락을 얻지 않은 서비스거부 공격(Denial of Service Attack) 기술 중 TCP의 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스로 종단간에 이루어지는 3-Way Handshake를 이용한 Syn Flooding Attack에 대하여 침입시도패킷 정보를 수집, 분석하고 퍼지인식도(FCM : Fuzzy Cognitive Maps)를 이용한 침입시도여부결정 및 대응 처리하는 네트워크 기반의 실시간 탐지 및 방지 모델(Network based Real Time Scan Detection & Prevention Model)을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제17권10호
• /
• pp.1198-1204
• /
• 2014

Most of vaccine type security solutions detect intrusion of computer virus or malicious code. However, they almost don't have functionalities of the information leakage detection. In particular, information leakage through keylogging attact cannot be detected. In this paper, we design and implement a solution to detect the leakage of information through keylogging attact. Proposed solution detects the user-specified information in real time. To detect the leakage of user-specified information, the solution extracts the payload field from each outbound packet and compares with user-specified information. We design the solution to reduce the effect on the packet transmission delay time due to packet monitoring operation. And we design a simple user interface. By proposed solution, user can response to intrusion or information leakage immediately because he or she can perceives a leakage of information in real time.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권7호
• /
• pp.3191-3196
• /
• 2011

스마트 홈 시스템은 주거 생활의 편리함을 위해 새롭게 신축되는 건물에 대부분 설치되고 있다. 그러나, 스마트 홈 시스템이 보편화되고, 확산 속도가 빨라짐에 따라 해커들의 홈 네트워크 시스템 공격이 증가할 것으로 예상된다. 본 논문에서는, 스마트 홈의 위험수준별 침입 대응을 하기 위해 유선 네트워크와 무선 네트워크에서 발생한 침입 사례와 공격이 발생할 수 있는 가상 상황을 시나리오로 만들어 데이터베이스로 구축하였다. 이것을 기반으로 보안에 취약한 스마트 홈 사용자들에게 실시간으로 불법 침입 트래픽을 찾아내 침입 사실을 알려주고 공격을 차단하는 침입대응 알고리즘을 설계하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권10호
• /
• pp.4204-4222
• /
• 2015

Cloud is the latest buzz word in the internet community among developers, consumers and security researchers. There have been many attacks on the cloud in the recent past where the services got interrupted and consumer privacy has been compromised. Denial of Service (DoS) attacks effect the service availability to the genuine user. Customers are paying to use the cloud, so enhancing the availability of services is a paramount task for the service provider. In the presence of DoS attacks, the availability is reduced drastically. Such attacks must be detected and prevented as early as possible and the power of computational approaches can be used to do so. In the literature, machine learning techniques have been used to detect the presence of attacks. In this paper, a novel approach is proposed, where intelligent rule based feature selection and classification are performed for DoS attack detection in the cloud. The performance of the proposed system has been evaluated on an experimental cloud set up with real time DoS tools. It was observed that the proposed system achieved an accuracy of 98.46% on the experimental data for 10,000 instances with 10 fold cross-validation. By using this methodology, the service providers will be able to provide a more secure cloud environment to the customers.