• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.711-717
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• 2018

컴퓨터와 네트워크의 비약적인 발전은 다양한 정보 교환을 쉽게 하였다. 하지만, 그와 동시에 다양한 위험 요소를 발생시켜 악의적 목적을 가진 사용자와 그룹은 취약한 시스템을 대상으로 공격을 하고 있다. 침입탐지시스템은 네트워크 패킷 분석을 통해 악의적인 행위를 탐지한다. 하지만, 많은 양의 패킷을 짧은 시간 내에 처리해야 하는 부담이 있다. 따라서, 이 문제를 해결하기 위하여 우리는 User Level에서 동작하는 네트워크 침입탐지시스템의 탐지 성능 향상을 위해 Kernel Level에서 동작하는 시스템을 제안한다. 실제로, kernel level에서 동작하는 네트워크 침입탐지시스템을 구현함으로써 패킷 분석 및 탐지 성능을 향상함을 확인하였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제30권5_6호
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• pp.847-864
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• 2012

In recent years, using computer networks (wired and wireless networks) has been widespread in many applications. As computer networks become increasingly complex, the accompanied potential threats also grow to be more sophisticated and as such security has become one of the major concerns in them. Prevention methods alone are not sufficient to make them secure; therefore, detection should be added as another defense before an attacker can breach the system. Intrusion Detection Systems (IDSs) have become a key component in ensuring systems and networks security. An IDS monitors network activities in order to detect malicious actions performed by intruders and then initiate the appropriate countermeasures. In this paper, we present a survey and taxonomy of intrusion detection systems and then evaluate and compare them.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.115-122
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• 2006

대부분의 침입탐지 방법은 알려진 침입 정보를 축적하고 임의의 행위 데이터에 대해 침입 여부를 결정하는 오용행위 탐지의 방법에 기반하고 있다. 그러나 생성된 공격행위 패턴은 새로운 공격 및 변형된 공격행위에 대응하는 방법에 어려움이 있다. 현실적으로 비정상행위 탐지기법의 높은 오탐을 고려하면, 대용량 순서기반 침입패턴은 알려진 공격에 대한 탐지와 함께 침입패턴의 유사도를 측정하는 방법의 보완을 통해 변형된 공격 및 새로운 공격에 대한 탐지의 가능성을 높이는 대책이 요구된다. 본 논문에서는 순서기반 침입패턴의 유사성 매칭을 위해 다중서열정렬 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 그 기법은 침입패턴 서열의 통계적 분석을 가능하게 하고 구현이 용이하며, 서열 크기의 변경에 따라 공격에 대한 탐지 경보 및 오탐의 수를 줄이는 결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권5호
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• pp.595-604
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• 2004

컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따른 최근의 정보통신 기반구조는 컴퓨터 시스템의 네트워크를 통한 연결로 다양한 서비스를 제공하고 있다. 특히 인터넷은 개방형 구조를 가지고 있어 서비스 품질의 보장과 네트워크의 관리가 어렵고, 기반구조의 취약성으로 인하여 타인으로부터의 해킹 및 정보유출 둥의 위협으로부터 노출되어 있다. 보안 위협에 대한 능동적인 대처 및 침입 이후에 동일한 또는 유사한 유형의 사건 발생에 대해 실시간 대응할 수 있는 방법이 중요하게 되었으며 이러한 해결책으로서 침임 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 지도학습 알고리즘이 의한 침입탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 불확실성을 해결하기 위한 방법인 퍼지를 적용한 뉴로-퍼지 모델의 이상 침입 탐지 시스템에 대해서 연구한다. 즉, 신경망 학습의 전달함수를 불확실성을 해결하기 위한 퍼지 멤버쉽 함수로 수정하여 지도학습을 수행하였다. 제안한 뉴로-퍼지기법을 DARPA 침입 데이터를 이용하여 오용 탐지의 한계성을 극복한 네트워크기반의 이상침입 탐지에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 융합보안논문지
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• 제3권2호
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• pp.67-70
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• 2003

IT 산업이 발달하면서 개인 정보 및 회사 기밀 등과 같은 정보의 보안 문제 중요성이 대두되고 있다. 하지만 최근 들어 침입의 기술이 고도로 발달되면서 단순한 침입탐지 시스템으로는 다양한 보안사양을 만족하기 힘들다. 침입탐지 시스템은 침입을 즉각적으로 탐지하며 보고, 대처하는 기술들을 포함하는 시스템이다. 본 논문에서는 NSA(National Security Agency)의 IDS PP(Intrusion Detection System Protection Profile)와 국가기관용 IDS PP의 개념을 비교하고 TOE의 위협부분을 비교, 분석하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권6호
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• pp.665-674
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• 2003

이 논문에서는 침입 탐지 시스템의 탐지 효율을 높이기 위해 데이터 마이닝의 클러스터링 기법을 이용하여 경보 데이터를 그룹화하고 그 결과를 이용하여 경보 데이터의 상관 관계를 분석하는 방법을 제안하였다. 즉 클러스터링 기법을 이용하여 경보데이터를 사용자가 원하는 개수의 그룹으로 분류하고, 생성된 경보 데이터 클러스터 모델을 이용하여 새로운 경보 데이터을 분류할 수 있도록 하였다. 또한, 결과 클러스터의 생성 원인이 되는 이전의 경보의 분포 데이터를 저장 관리하여 클러스터 간의 시퀀스를 생성하였고, 생성된 각각의 클러스터 시퀀스를 통합하여 클러스터들의 시퀀스를 추출하여 발생한 경보 이후의 향후 발생 가능한 경보 타입을 예측하기 위한방법을 제공하였다. 이는 과거에 탐지된 공격의 형태 뿐만 아니라 새로운 혹은 변형된 경보의 분류나 분석에도 이용 가능하다. 또한 생성된 클러스터간의 생성 원인의 분석에 의한 클러스터 간의 순차적인 관계의 추출을 통해 사용자가 공격의 순차적 구조나 탐지된 각 공격 이면에 감추어진 전략을 이해하는데 도움을 주며 현재의 경보 이후에 발생 가능한 경보들을 얘측할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.391-398
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• 2017

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.271-276
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• 2008

The intrusion detection system is one of the active fields of research in wireless networks. Intrusion detection in wireless mobile Ad hoc network is challenging because the network topologies is dynamic, lack centralization and are vulnerable to attacks. This paper is about the effective enhancement of the IDS technique that is being implemented in the mobile ad hoc network and deals with security and vulnerabilities issues which results in the better performance and detection of the intrusion.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.40-44
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• 2005

인공지능, 기계학습 및 데이터마이닝 기법들을 침입탐지 시스템에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 연구가 공격패턴의 분류를 위한 분류기(classifier)의 학습 알고리즘 성능 개선에 목적을 두고 있다. 그리고 이러한 학습 알고리즘은 대부분 일괄처리(batch) 방식으로 동작하여 실시간 침입탐지 시스템의 적용에는 적합하지 못하다. 본 논문에서는 실시간 침입탐지 시스템을 위한 점증적 특징 추출 기법과 분류가 가능한 실시간 침입탐지 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 KDD CUP 99 자료에 적용한 결과 실시간 기법임에도 불구하고 일괄처리 방식과 비슷한 결과를 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.928-931
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• 2002

Network based intrusion detection system is a computer network security tool. In this paper, we present an intrusion detection system based on Self-Organizing Maps (SOM) and Resilient Propagation Neural Network (RPROP) for visualizing and classifying intrusion and normal patterns. We introduce a cluster matching equation for finding principal associated components in component planes. We apply data from The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition (KDD cup'99) for training and testing our prototype. From our experimental results with different network data, our scheme archives more than 90 percent detection rate, and less than 5 percent false alarm rate in one SYN flooding and two port scanning attack types.