컴퓨터 네트워크 모니터링에 의한 보안장비는 많은 트래픽 자료를 분석하여, 이상유무를 판단하고, 대응해야 한다. 기존의 보안장비들은 이미 알려진 패턴에 대한 규칙을 이용하는 오용탐지방법(misuse detection)과 의미를 파악하기 어려운 많은 자료들을 제시하고 있는데 머물고 있다. 보다 나은 보안을 위해서는 정상적인 동작에서 벗어나는 이상징후를 탐지하여 침입을 탐지하는 이상탐지방법(anomaly detection)의 채용이 필요하고, 보안장비에서 제시되는 많은 트래픽 자료들은 보안전문가의 전문적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 이상탐지방법과 보안전문가의 전문적인 보안지식에 의한 분석, 대응, 관리를 위한 지식처리 기법을 사용할 수 있는 지능형 IPS(intrusion Detection System) 프레임워크를 제안한다.
Singh, Manmeet Mahinderjit;Ng, Ping Jie;Ya, Kar Ming;Husin, Mohd Heikal;Malim, Nurul Hashimah Ahamed Hassain
Journal of Information Processing Systems
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제13권3호
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pp.559-572
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2017
Cyberbullying has been an emerging issue in recent years where research has revealed that users generally spend an increasing amount of time in social networks and forums to keep connected with each other. However, issue arises when cyberbullies are able to reach their victims through these social media platforms. There are different types of cyberbullying and like traditional bullying; it causes victims to feel overly selfconscious, increases their tendency to self-harm and generally affects their mental state negatively. Such situations occur due to security issues such as user anonymity and the lack of content restrictions in some social networks or web forums. In this paper, we highlight the existing solutions, which are Intrusion Prevention System and Intrusion Detection System from a number of researchers. However, even with such solutions, cyberbullying acts still occurs at an alarming rate. As such, we proposed an alternative solution that aims to prevent cyberbullying activities at a younger age, e.g., young children. The application would provide an alternative method to preventing cyberbullying activities among the younger generations in the future.
네트워크의 속도가 빨라지고 인터넷의 보편화로 인하여 웜, 이메일 바이러스 등 악의적인 공격이 급증하였으며. 네트워크의 악의적인 공격에 대한 방어로 기존의 방화벽을 비롯하여 최근 침입방지시스템에 이르기까지 수많은 방어기법이 생겨났다. 또한 악의적인 공격의 형태가 바뀜과 동시에 방어의 기법도 달라지게 된다. 가장 대표적인 방어 기법으로 Snort를 들 수 있으며 공격형태가 바뀜에 따라 Snort의 Rules 파일이 증가하게 된다. 따라서 탐지수행능력이 점점 떨어지게 된다. 본 논문에서는 Snort의 Rule 파일을 O/S별로 구분하여 처리성능 향상을 위한 구조를 제안하고 설계 및 구현한다. 이 시스템은 Snort의 기본 구성보다 처리성능을 향상시킬 수 있다.
본 연구는 건축물에 범죄예방설계가 도입되는 내용이 포함된 건축법 개정안이 통과됨에 따라 앞으로 활성화될 방범하드웨어 개선사업이 증거에 기반하여(evidence-based) 수행되기 위한 기초자료를 확보하기 위해 대상물 강화(target hardening)에 초점을 두고 침입범죄의 수법과 도구에 관한 조사를 실시하였다. 분석을 통해 침입수법에 대한 통계자료 구축방식의 개선, 침입수법에 대한 형사사법기관과 방범산업계, 관련 전문가들의 적극적인 공유 및 협력 강화, 지역주민 대상으로 침입수법에 대한 교육 등 범죄예방 안전교육 활성화와 같은 정책적 시사점을 도출하였다. 본 연구를 바탕으로 지역주민의 안전수준을 획기적으로 제고하기 위해서는 본 연구 결과에 기반하여 주요 침입구인 출입문, 창문, 창살 등 방범하드웨어의 침입저항 성능시험 연구, 성능에 대한 표준 및 인증체계에 관한 연구, 방범하드웨어의 개선과 범죄율과의 관계 관한 연구 등 다양한 후속연구가 활성화될 필요가 있다.
현재 일반화되어 있는 침입탐지 시스템의 경우 중요한 서버의 보안에 유용한 호스트기반 IDS는 합법적인 사용자의 불법행위를 모니터링 가능하고 운영체계와 밀접히 결합하여 보다 정교한 모니터링, 네트워크 환경과 상관없이 사용가능 하다는 장점이 있지만 비용의 증가와 침입탐지를 위한 처리에 해당 시스템 자원소모, 네트워크 기반의 공격에 취약하며 IDS오류 시 해당 호스트의 기능이 마비될 수 있다. 네트워크기반 IDS는 네트워크 엑세스 지점에만 설치하여 비용점감 및 네트워크 자원에 대한 오버 헤드감소, 공격에 노출될 가능성이 낮으며 네트워크 환경에 관계없이 사용가능하지만 대용량의 트래픽 처리에 어려움과 제한된 탐지능력, 알려지지 않은 악성코드나 프로그램에 대처능력이 떨어지는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 보안 솔루션들 중에서 개인용 방화벽을 활용하는 데스크톱 보안과 함께 적용하여 개인용 컴퓨터의 보안능력을 향상시키는 유출 트래픽 분석기반 침입탐지시스템의 설계 및 구현을 목적으로 한다. 침입이 발생하고 새로운 패턴의 악성 프로그램이 정보의 유출을 시도하는 행위를 탐지하여 차단함으로써 컴퓨터나 네트워크의 심각한 손실을 감소시킬 수 있다.
일반적인 침입탐지 시스템의 원리를 보면 공격자가 공격 패킷을 보내면 침입탐지서버에 IDS 프로그램으로 공격자의 패킷을 기존의 공격패턴과 비교하여 탐지한다. 공격자가 일반적인 공격 패킷이 아닌 패킷을 가짜 패킷과 공격 패킷을 겸용한 진보된 방법을 사용할 경우 IDS는 이를 탐지하지 못하고 로그 파일에 기록하지 않는다. 이는 패턴 검사에 있어 공격자가 IDS를 속였기 때문이다. 따라서 공격자는 추적 당하지 않고서 안전하게 공격을 진행할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 탐지를 응용프로그램 단계가 아닌 커널 단계에서 탐지함으로서 침입탐지뿐만 아니라 침입 방지까지 할 수 있도록 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2214-2229
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2024
Wireless sensor network (WSN) consists of large number of sensor nodes that are deployed in geographical locations to collect sensed information, process data and communicate it to the control station for further processing. Due the unfriendly environment where the sensors are deployed, there exist many possibilities of malicious nodes which performs malicious activities in the network. Therefore, the security threats affect performance and life time of sensor networks, whereas various security aspects are there to address security issues in WSN namely Cryptography, Trust Management, Intrusion Detection System (IDS) and Intrusion Prevention Systems (IPS). However, IDS detect the malicious activities and produce an alarm. These malicious activities exploit vulnerabilities in the network layer and affect all layers in the network. Existing feature selection methods such as filter-based methods are not considering the redundancy of the selected features and wrapper method has high risk of overfitting the classification of intrusion. Due to overfitting, the classification algorithm fails to detect the intrusion in better manner. The main objective of this paper is to provide the efficient feature selection algorithm which was suitable for any type classification algorithm to detect the intrusion in an effective manner. This paper, the security of the network is addressed by proposing Feature Selection Algorithm using Chi Squared with Ensemble Method (FSChE). The proposed scheme employs the combination of decision tree along with the random forest classification algorithm to form ensemble classifier. The experimental results justify the feasibility of the proposed scheme in terms of attack detection, packet delivery ratio and time analysis by employing NSL KDD cup data Set. The obtained results shows that the proposed ensemble method increases the overall performance by 10% to 25% with respect to mentioned parameters.
The epidemiological investigation of outbreak in korea confirmed that the inflow of avian influenza (AI) is related to the migration of migratory birds. In this study, avian repellents instrument were implemented and developed using the visual effects of lasers in accordance with the situation of small domestic fowl farms, and monitoring cameras were installed around each instrument to investigate the frequency of wild birds appearing and evaluate the performance of the instrument. Observation showed that the appreance ratio was reduced by 95%, and no significant reduction in the intrusion prevention effect by adaptation was observed on all fowl farms. In conclusion, it is expected that the outbreak of wild bird-borne infectious diseases such as avian influenza will be decreased if the device is installed on domestic fowl farms.
시그니처 기반 필터링(Signature based filtering)은 이미 알려진 공격으로부터 방어하는 방법으로, 침입방지 시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그니처라 불리는 공격 패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 그러나 시그니처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷의 지연현상이 발생한다. 고성능 침입방지 시스템을 위해서는 보다 효율적인 패턴 매칭 알고리즘이 필요하며, 패턴 매칭의 수행 성능 향상을 위해 가장 중요한 부분은 처리해야 하는 패킷이 도착했을 때, 해당 패킷의 데이터를 룰의 시그니처와 비교하는 횟수를 줄이는데 있다. 이에 본 논문에서는 고성능 침입방지 시스템의 개발을 위해 기존의 제안된 시그니처 해싱 기반의 침입방지 시스템에 패킷 분류를 위한 다차원 검색을 튜플 공간이라는 이차원 공간을 이용하여 검색하는 튜플 공간 패킷 분류 알고리즘과 블룸 필터를 적용한 패턴 매칭 방법을 제안한다.
Park, Hweerang;Cho, Sang-Il;Park, Jungkyu;Cho, Youngho
한국컴퓨터정보학회논문지
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제24권5호
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pp.27-33
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2019
One of serious security threats is a botnet-based attack. A botnet in general consists of numerous bots, which are computing devices with networking function, such as personal computers, smartphones, or tiny IoT sensor devices compromised by malicious codes or attackers. Such botnets can launch various serious cyber-attacks like DDoS attacks, propagating mal-wares, and spreading spam e-mails over the network. To establish a botnet, attackers usually inject malicious URLs into web source codes stealthily by using data hiding methods like Javascript obfuscation techniques to avoid being discovered by traditional security systems such as Firewall, IPS(Intrusion Prevention System) or IDS(Intrusion Detection System). Meanwhile, it is non-trivial work in practice for software developers to manually find such malicious URLs which are hidden in numerous web source codes stored in web servers. In this paper, we propose a security defense system to discover such suspicious, malicious URLs hidden in web source codes, and present experiment results that show its discovery performance. In particular, based on our experiment results, our proposed system discovered 100% of URLs hidden by Javascript encoding obfuscation within sample web source files.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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