• 제목/요약/키워드: intrusion

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센서네트워크에서 유전자 알고리즘을 이용한 침입탐지시스템 노드 스케줄링 연구 (A Study on the Intrusion Detection System's Nodes Scheduling Using Genetic Algorithm in Sensor Networks)

  • 성기택
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권10호
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    • pp.2171-2180
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    • 2011
  • 센서네트워크의 다양한 응용분야에서 보안성은 대단히 중요하다. 침입탐지는 공격에 대한 방어기법 중의 하나 이지만 기존의 정형화된 침입탐지기술은 제한된 자원으로 운영되는 센서네트워크에는 적절하지 않다. 본 논문에서는 전송되는 패킷의 이상행위를 관찰하는 침입탐지시스템에서 탐지노드의 선정 및 운영에 관한 방법과 함께 침입탐지시스템의 수명을 최대화하는 노드 스케줄링 방안을 제안하였다. 제안된 최적화식에 대하여 유전자 알고리즘을 이용한 해를 개발하고 시뮬레이션을 수행하여 효율성을 확인하였다.

Mobile Ad Hoc Network에서 분산 모니터링을 이용한 향상된 침입탐지 기법 연구 (A Study on Improved Intrusion Detection Technique Using Distributed Monitoring in Mobile Ad Hoc Network)

  • 양환석
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.35-43
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    • 2018
  • MANET composed of only wireless nodes is increasingly utilized in various fields. However, it is exposed to many security vulnerabilities because it doesn't have any infrastructure and transmits data by using multi-hop method. Therefore, MANET should be applied the intrusion detection technique that can detect efficiently malicious nodes and decrease impacts of various attacks. In this paper, we propose a distributed intrusion detection technique that can detect the various attacks while improving the efficiency of attack detection and reducing the false positive rate. The proposed technique uses the cluster structure to manage the information in the center and monitor the traffic of their neighbor nodes directly in all nodes. We use three parameters for attack detection. We also applied an efficient authentication technique using only key exchange without the help of CA in order to provide integrity when exchanging information between cluster heads. This makes it possible to free the forgery of information about trust information of the nodes and attack nodes. The superiority of the proposed technique can be confirmed through comparative experiments with existing intrusion detection techniques.

Developing an Intrusion Detection Framework for High-Speed Big Data Networks: A Comprehensive Approach

  • Siddique, Kamran;Akhtar, Zahid;Khan, Muhammad Ashfaq;Jung, Yong-Hwan;Kim, Yangwoo
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권8호
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    • pp.4021-4037
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    • 2018
  • In network intrusion detection research, two characteristics are generally considered vital to building efficient intrusion detection systems (IDSs): an optimal feature selection technique and robust classification schemes. However, the emergence of sophisticated network attacks and the advent of big data concepts in intrusion detection domains require two more significant aspects to be addressed: employing an appropriate big data computing framework and utilizing a contemporary dataset to deal with ongoing advancements. As such, we present a comprehensive approach to building an efficient IDS with the aim of strengthening academic anomaly detection research in real-world operational environments. The proposed system has the following four characteristics: (i) it performs optimal feature selection using information gain and branch-and-bound algorithms; (ii) it employs machine learning techniques for classification, namely, Logistic Regression, Naïve Bayes, and Random Forest; (iii) it introduces bulk synchronous parallel processing to handle the computational requirements of large-scale networks; and (iv) it utilizes a real-time contemporary dataset generated by the Information Security Centre of Excellence at the University of Brunswick (ISCX-UNB) to validate its efficacy. Experimental analysis shows the effectiveness of the proposed framework, which is able to achieve high accuracy, low computational cost, and reduced false alarms.

통합보안관리 시스템에서의 침입탐지 및 대응을 위한 보안 정책 모델에 관한 연구 (Security Policy Model for the Intrusion Detection and Response on Enterprise Security Management System)

  • 김석훈;김은수;송정길
    • 융합보안논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.9-17
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    • 2005
  • 최근 다변화된 침입에 대하여 대처하기가 어렵고, 시스템 환경에 적합한 시스템 개발과 대규모 네트워크에 대한 효율적인 침입 탐지 및 대응 구조를 갖고 있지 않는 등 단일 보안 관리의 문제점이 대두되고 있다. 그래서 대규모화 되어가는 네트워크에서 다양한 침입을 차단하기 위해서는 분산화된 보안제어시스템들의 필요성이 요구되고 있고, 다양한 보안시스템의 통합관리와 각 시스템들의 침입탐지 및 대응에 대한 모델이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 광범위한 네트워크 자원을 관리하는 PBNM 구조를 개선하고 보안시스템의 침입탐지 및 대응에 적합한 새로운 모델을 제시하였다. 또한 제시된 모델을 통합보안관리시스템에 적용시킴으로써 효과적인 침입탐지 및 대응을 위한 보안 정책 모델를 기반으로 통합보안관리시스템을 설계하였다.

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이상 침입 탐지를 위한 베이지안 네트워크 기반의 정상행위 프로파일링 (Normal Behavior Profiling based on Bayesian Network for Anomaly Intrusion Detection)

  • 차병래;박경우;서재현
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.103-113
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    • 2003
  • 프로그램 행위 침입 탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로파일을 구축하여 침입을 효과적으로 탐지한다 시스템 호출을 이용한 이상 탐지는 단지 그 프로세스가 이상(anomaly)임을 탐지할 뿐 그 프로세스에 의해 영향을 받는 여러 부분에 대해서는 탐지하지 못하는 문제점을 갖는다. 이러한 문제점을 개선하는 방법이 베이지안 확률값 이용하여 여러 프로세스의 시스템 호출간의 관계를 표현하고, 베이지안 네트워크를 이용한 어플리케이션의 행위 프로파일링에 의해 이상 탐지 정보를 제공한다. 본 논문은 여러 침입 탐지 모델들의 문제점들을 극복하면서 이상 침입 탐지를 효율적으로 수행할 수 있는 베이지안 네트워크를 이용한 침입 탐지 방법을 제안한다 행위의 전후 관계를 이용한 정상 행위를 간결하게 프로파일링하며, 변형되거나 새로운 행위에 대해서도 탐지가 가능하다. 제안한 정상행위 프로파일링 기법을 UNM 데이터를 이용하여 시뮬레이션하였다.

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Snort Wireless 기반의 무선 침입 방지 시스템 (Wireless Intrusion Prevention System based on Snort Wireless)

  • 김아용;정대진;박만섭;김종문;정회경
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.666-668
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    • 2013
  • 모바일 기기의 활성화로 인해 무선 네트워크 환경이 확산되고, 이로 인해 무선 네트워크를 악용하는 사례도 증가했다. 네트워크 보안 및 침입 탐지는 기존 유선뿐만 아니라 무선에도 주목 받고 있으며, 활발하게 연구가 진행되고 있다. Snort 기반의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 기존 유선 네트워크에서 악의적인 활동 탐지를 위해 널리 사용되고 있는 검증된 오픈 소스 시스템이며, Snort Wireless는 802.11 무선 탐지 기능을 활성화하기 위해 개발되었다. 본 논문에서는 Snort Wireless Rule을 분석하고, 향후 연구 진행방향을 제시한다.

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괴산지역 대야산 화강암체 주변 접촉변성대(황강리층)에서의 투휘석 결정 크기분포 (Diopside DSD (crystal size distribution) in the Contact Metamorphic Aureole (Hwanggangni Formation) near the Daeyasan Granite Goesan, Korea)

  • Kim, Sangmyung;Kim, Hyung-Shik
    • 암석학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.161-167
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    • 1996
  • The CSD (crystal size distribution) of diopside crystals in the calc-silicate hornfels of the Hwanggangni Formation intruded by the Cretaceous Daeyasan granite shows the patterns of continuous nucleation and growth. There is correlation between the distance from the intrusion contact and the slopes from the linear part of log(population density) vs. size diagrams. In the log(population density) vs. size diagrams of the samples systematically collected from the intrusion contact, two different groups are recognized; the slopes for the samples near the intrusion contact (horizontal distance from the contact less than 50m) are gentler (1500$cm^{-1}$) than those for the samples away from the intrusion contact (2500$cm^{-1}$, distance from the contact greater than 100 m). These differences may reflect the differences in growth rates and crystallization time, or the differences in diopside-forming reactions. All of the log(population density) vs. size diagrams show depletion of smaller crystals. The observed depletion may be due to Ostwald ripening or the changes in nucleation rates as the reactant phases diminishes. Similar grouping is also possible for the observed degree of depletion of smaller crystals; the depletion decreases with increasing distance from the intrusion contact, suggesting temperature-dependent rates of Ostwald ripening.

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사이버 침해사고 유형별 디지털 포렌식 증거의 식별 및 수집에 관한 연구 (Research about the Identification and Gathering of Digital Forensic Evidence by Cyber Intrusion Accident Types)

  • 신경준;이상진
    • 융합보안논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.93-105
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    • 2007
  • 급격히 증가하는 사이버 침해사고의 수사에 디지털 포렌식 기술과 도구들이 많이 사용되고있다. 하지만 대부분의 디지털 포렌식 증거의 식별 및 수집 도구는 매우 어려운 통합도구이거나 간단하지만 기능이 미흡한 도구들이 주로 사용되고 있다. 이로 인해 공공기관이나 민간 기업의 침해사고 수사시 중요한 디지털 증거들이 누락되거나 훼손될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 윈도우 시스템을 기반으로 'Log Parser'을 이용한 '사이버 침해사고 유형별 디지털 포렌식 증거 식별 및 수집 도구'를 제안하고 이를 이용한 사이버 침해사고 유형별 디지털 포렌식 증거의 식별 및 수집에 관한 방법론에 대해 논하고자 한다.

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Study of Danger-Theory-Based Intrusion Detection Technology in Virtual Machines of Cloud Computing Environment

  • Zhang, Ruirui;Xiao, Xin
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제14권1호
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    • pp.239-251
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    • 2018
  • In existing cloud services, information security and privacy concerns have been worried, and have become one of the major factors that hinder the popularization and promotion of cloud computing. As the cloud computing infrastructure, the security of virtual machine systems is very important. This paper presents an immune-inspired intrusion detection model in virtual machines of cloud computing environment, denoted I-VMIDS, to ensure the safety of user-level applications in client virtual machines. The model extracts system call sequences of programs, abstracts them into antigens, fuses environmental information of client virtual machines into danger signals, and implements intrusion detection by immune mechanisms. The model is capable of detecting attacks on processes which are statically tampered, and is able to detect attacks on processes which are dynamically running. Therefore, the model supports high real time. During the detection process, the model introduces information monitoring mechanism to supervise intrusion detection program, which ensures the authenticity of the test data. Experimental results show that the model does not bring much spending to the virtual machine system, and achieves good detection performance. It is feasible to apply I-VMIDS to the cloud computing platform.

Bayesian Rules Based Optimal Defense Strategies for Clustered WSNs

  • Zhou, Weiwei;Yu, Bin
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권12호
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    • pp.5819-5840
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    • 2018
  • Considering the topology of hierarchical tree structure, each cluster in WSNs is faced with various attacks launched by malicious nodes, which include network eavesdropping, channel interference and data tampering. The existing intrusion detection algorithm does not take into consideration the resource constraints of cluster heads and sensor nodes. Due to application requirements, sensor nodes in WSNs are deployed with approximately uncorrelated security weights. In our study, a novel and versatile intrusion detection system (IDS) for the optimal defense strategy is primarily introduced. Given the flexibility that wireless communication provides, it is unreasonable to expect malicious nodes will demonstrate a fixed behavior over time. Instead, malicious nodes can dynamically update the attack strategy in response to the IDS in each game stage. Thus, a multi-stage intrusion detection game (MIDG) based on Bayesian rules is proposed. In order to formulate the solution of MIDG, an in-depth analysis on the Bayesian equilibrium is performed iteratively. Depending on the MIDG theoretical analysis, the optimal behaviors of rational attackers and defenders are derived and calculated accurately. The numerical experimental results validate the effectiveness and robustness of the proposed scheme.