• 정보보호학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.659-666
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• 2012

최근에 자원의 효율적 사용과 비용 절감을 위해 클라우드 컴퓨팅 서비스가 크게 이슈화 되고 있다. 하지만, 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 보안 안전성이 제대로 검증이 되지 않아 대중적으로 사용하기엔 한계가 있다. 특히, Guest OS에 대해 보안 취약점이 그대로 드러나 있어 좀비 PC로 활용되어 서비스 거부 공격을 유발시킬 가능성이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 Xen으로 구현된 클라우드 시스템에서 Guest OS 취약점으로 인해 좀비PC로 사용되어 발생될 수 있는 내부 서비스 거부 공격에 대해 Xen에서 발생되는 하이퍼콜 빈도수를 이용한 침입 탐지 방안에 대해 제안 한다. 실험을 통해서 K-means와 EM을 사용하여 제안된 방법이 2분, 5분, 10분, 30분 동안 수집한 두 데이터가 2분, 5분일 때 90%이상 10분 이상일 때 100% 분류율을 보이며 성공적으로 분류가 가능함을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.295-311
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• 2023

Cloud computing has evolved significantly, intending to provide users with fast, dependable, and low-cost services. With its development, malicious users have become increasingly capable of attacking both its internal and external security. To ensure the security of cloud services, encryption, authorization, firewalls, and intrusion detection systems have been employed. However, these single monitoring agents, are complex, time-consuming, and they do not detect ransomware and zero-day vulnerabilities on their own. An innovative Record and Replay-based hybrid Honeynet (R2NET) system has been developed to address this issue. Combining honeynet with Record and Replay (RR) technology, the system allows fine-grained analysis by delaying time-consuming analysis to the replay step. In addition, a machine learning algorithm is utilized to cluster the logs of attackers and store them in a database. So, the accessing time for analyzing the attack may be reduced which in turn increases the efficiency of the proposed framework. The R2NET framework is compared with existing methods such as EEHH net, HoneyDoc, Honeynet system, and AHDS. The proposed system achieves 7.60%, 9.78%%, 18.47%, and 31.52% more accuracy than EEHH net, HoneyDoc, Honeynet system, and AHDS methods.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.956-959
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• 2018

각종 테러 및 범죄 예방을 위한 지능형 영상분석 시스템을 구현하는데 기본적으로는 로컬 기반의 처리를 진행하고 필요에 따라 클라우드 기반의 처리가 병렬적으로 처리됨과 동시에 기존의 시스템에서 추가적인 구축, 설비비용 없이 설치되어있던 DVR 또는 NVR 장치를 활용하여 간단한 소프트웨어를 추가함으로서 영상분석 서비스를 이용 가능하도록 하여 영상분석 결과에 대한 신뢰성이 높고 비용 절약적인 하이브리드 지능형 침입 감지 시스템을 제안.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1194-1196
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• 2010

클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상머신에 침입 탐지 시스템을 사용하는 것은 중대한 트레이드-오프를 갖는다. 강력한 보안 서비스를 적용할 경우 시스템의 성능이 저하될 수 있으며, 시스템 성능을 위해 보안 서비스의 수준을 낮출 경우 시스템이 안전하지 못할 수 있다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 시스템의 경우 짧은 시간 동안 엄청난 양의 보안 로그가 쌓이기 때문에 무작정 보안 로그를 작성하는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 사용자 행위를 기준으로 비정상 정도를 판단하고 이를 바탕으로 멀티-레벨의 보안 서비스를 제공할 수 있는 방안을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.231-232
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• 2024

홈 IoT 사용의 확대로 우리의 생활이 편리해진 반면, 보안 취약점을 통해 사생활을 침해하는 문제가 다수 발생하고 있다. 따라서 사용자들이 안전하게 사용할 수 있는 스마트 홈 보안 시스템이 필수적이다. 본 논문에서는 웹 페이지에 홈 IoT 환경을 구성한 후, AWS 서비스를 활용하여 로그를 수집하고 이상 징후를 찾는다. 침입 및 공격이 탐지되면 웹 페이지를 통해 사용자에게 알림을 전송한다. 사용자에게 경고와 조치 안내를 제공하여 빠른 대응이 가능하도록 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.267-277
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• 2022

최근 클라우드 및 원격 근무 환경의 비중이 증가함에 따라 다양한 정보보안 사고들이 발생하고 있다. 조직의 내부자가 원격 접속으로 기밀 자료에 접근하여 유출을 시도하는 사례가 발생하는 등 내부자 위협이 주요 이슈로 떠오르게 되었다. 이에 따라 내부자 위협을 탐지하기 위해 기계학습 기반의 방법들이 제안되고 있다. 하지만, 기존의 내부자 위협을 탐지하는 기계학습 기반의 방법들은 편향 및 분산 문제와 같이 예측 정확도와 관련된 중요한 요소를 고려하지 않았으며 이에 따라 제한된 성능을 보인다는 한계가 있다. 본 논문에서는 편향 및 분산을 고려하는 부스팅 유형의 앙상블 학습 알고리즘들을 사용하여 악의적인 내부자 탐지 성능을 확인하고 이에 대한 면밀한 분석을 수행하며, 데이터셋의 불균형까지도 고려하여 최종 결과를 판단한다. 앙상블 학습을 이용한 실험을 통해 기존의 단일 학습 모델에 기반한 방법에서 나아가, 편향-분산 트레이드오프를 함께 고려하며 유사하거나 보다 높은 정확도를 달성함을 보인다. 실험 결과에 따르면 배깅과 부스팅 방법을 사용한 앙상블 학습은 98% 이상의 정확도를 보였고, 이는 사용된 단일 학습 모델의 평균 정확도와 비교하면 악의적인 내부자 탐지 성능을 5.62% 향상시킨다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.816-822
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• 2013

최근 악성코드의 다양화와 변종 발생 주기가 기존대비 지극히 단시간에 이루어지고 있으며, 네트워크 환경 또한 기존 보다 그 속도와 데이터 전송량이 급격히 증가하고 있다. 따라서 기존 침입 탐지 연구 및 비정상 네트워크 행위 분석 연구와 같이 정상과 비정상 네트워크 환경을 구성하여 데이터를 수집 분석하는 것은 현실적으로 환경 구성에 어려움이 많다. 본 논문에서는 기존 단순 네트워크 환경이 아닌 근래 많이 연구가 진행되고 서비스가 활발히 이루어지고 있는 클라우드 환경에서의 악성코드 분석 데이터 수집을 통하여 보다 효과적으로 데이터를 수집하고 분석하였다. 또한 단순한 악성 코드 행위가 아닌 DNS 스푸핑이 포함된 봇넷 클라이언트와 서버를 적용하여 보다 실제 네트워크와 유사한 환경에서 악성 코드 데이터를 수집하고 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.315-318
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• 2017

Nowadays, Distributed Denial of Service (DDoS) attacks have gained increasing popularity and have been a major factor in a number of massive cyber-attacks. It could easily exhaust the computing and communicating resources of a victim within a short period of time. Therefore, we have to find the method to detect and prevent the DDoS attack. Recently, there have been some researches that provide the methods to resolve above problem, but it still gets some limitations such as low performance of detecting and preventing, scope of method, most of them just use on cloud server instead of network, and the reliability in the network. In this paper, we propose solutions for (1) handling multiple DDoS attacks from multiple IP address and (2) handling the suspicious attacks in the network. For the first solution, we assume that there are multiple attacks from many sources at a times, it should be handled to avoid the conflict when we setup the preventing rule to switches. In the other, there are many attacks traffic with the low volume and same destination address. Although the traffic at each node is not much, the traffic at the destination is much more. So it is hard to detect that suspicious traffic with the sampling based method at each node, our method reroute the traffic to another server and make the analysis to check it deeply.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권6호
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• pp.379-386
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• 2014

최근 네트워크가 점점 복잡해짐에 따라 많은 수의 미들박스를 동적으로 유연하게 관리할 필요성이 증가하고 있으며, 미들박스 설정이 사업자의 정책과 다르게 잘못 설정되는 경우가 빈번하기 때문에 미들박스를 효율적으로 관리할 수 있는 기법이 절실한 상황이다. 이러한 미들박스 관리의 어려움은 SDN (Software Defined Networking)의 중앙 집중화된 컨트롤러 구조와 유연한 프로그래밍 능력을 통해 해결할 수 있다. 즉, 네트워크 상황에 맞춰 동적으로 미들박스 정책을 적용하고, 데이터/컨트롤 평면의 분리를 통해 기존 미들박스 구조는 그대로 유지한 채 새로운 컨트롤 평면을 추가하는 것이 가능하다. 또한 클라우드와 분산 네트워크 기능 가상화 (NFV : Network Function Virtualization) 기술을 통해 보다 유연하게 미들박스를 관리하는 방안도 가능하다. 본 논문에서는 유선망과 무선망이 통합된 네트워크에서 SDN 기반의 미들박스 관리 기법과 클라우드 기반의 미들박스 관리 방안에 대해 알아보고 향후 연구 이슈에 대해서 살펴본다.