본 논문에서는 센서(센서 파일, 센서 데이터 등)를 이용한 침입 탐지 시스템인 SbIDS(Sensor based Intrusion Detection System)를 제안한다. 리눅스 시스템에 구현된 SbIDS는 호스트 기반 침입탐지 기법과 네트워크 기반 침입탐지 기법이 통합된 시스템으로, 일차적으로 커털 수준에서 침입을 감지하고 대응하는 KMOD 모듈과 이차적으로 네트워크 수준에서 침입을 감지하고 대응하는 NetMOD 모듈로 구성되어 있어 호스트 내에서의 침입과 네트워크를 통한 침입을 동시에 탐지할 수 있다. SbIDS를 이용한 침입 탐지를 위해 먼저 주요 디렉토리에는 센서 파일을, 주요 파일에는 센서 데이터를 설치한다. 그 다음, 침입자에 의해 센서가 접근될 때마다 위기 상황으로 보고 커널 수준과 네트워크 수줄에서 로그를 작성하며, 공격자를 식별하여 추적할 수 있고 침입으로 판단될 경우 해당 프로세스를 조기에 종료시킬 수 있도록 구현하였다.
Sensor networks will play an important role in the next generation pervasive computing. But its characteristic of wireless communication brings a peat challenge to the security measures used in the communication protocols. These measures are different from conventional security methods. In this paper, we proposed a security architecture for self-organizing mobile wireless sensor networks. It can prevent most of attacks based on intrusion detection.
기존 디지털 출력 방식의 PIR 센서를 이용한 침입감지 시스템은 사람이 아닌 다른 물체에 대한 침입 탐지 오류가 많았다. 본 논문은 이를 극복하기 위하여 아날로그 출력 방식의 PIR 센서 기반 침입 감지 시스템을 제안한다. 아날로그 방식 PIR 센서는 임계값을 기준으로 이진 출력값 대신, 일정 범위 내의 다양한 전압 준위로 출력값을 내보낸다. 아날로그 PIR 센서를 이용하여 획득된 신호의 샘플링된 신호값으로부터 FFT(Fast Fourier Transform) 또는 MFCC(Mel-frequency cepstrum codfficents)을 이용하여 신호의 주파수 성분을 추출하여, 인공 신경회로망(Artificial Neural Network)의 특징벡터로 사용된다. 다양한 인간의 움직임과 애완동물의 움직임에 대한 신호 패턴들을 학습한 인공 신경회로망을 통해서 침입상황에서 침입한 객체가 사람인지 애완동물인지 판별하게 된다.
무선 네트워크를 이용한 사용자의 업무 편의성 및 효율성이라는 순기능은 보안 위협이 발생하면 심각한 네트워크 자원 가용성의 침해와 더불어 중요한 기업 정보의 유출로 이어질 수 있다. 특히 무선 AP(Access Point)를 통해 보안 취약점을 악용한 다양한 보안 공격과 이로 이한 피해가 늘어나고 있다. 이러한 다양한 공격에 대항하고 내부망을 보호하기 위해 공공기관 및 기업에서 WIPS(Wireless Intrusion Prevention System)를 도입하는 사례가 늘어나고 있다. 하지만, WIPS 솔루션 도입시 고려해야 할 높은 비용은 개인 또는 소규모 회사에서의 WIPS 솔루션 도입을 방해하는 주요 이슈이다. 본 논문에서는 WIPS 솔루션 도입에 따른 비용 문제를 절감하고 다양한 무선랜 보안 위협들을 차단하기 위한 라즈베리 파이를 이용한 WIPS 센서 구현 방안을 제안한다. 이를 통해 비교적 낮은 비용으로 기업 정보를 보호하고 서비스 연속성을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
Distributed fiber-optic acoustic·vibration sensing technology is becoming increasingly popular in many industrial and academic areas such as in securing large edifices, exploring underground seismic activity, monitoring oil well/reservoir, etc. Long-range perimeter intrusion detection exemplifies an application that not only detects intrusion, but also pinpoints where it happens and recognizes kinds of threats made along the perimeter where a single fiber cable was installed. In this study, we developed a distributed fiber-optic sensing device that measures a distributed acoustic·vibration signature (pattern) for intrusion detection. In addition, we demontrate the proposed deep learning algorithm and how it classifies various intrusion events. We evaluated the sensing device and deep learning algorithm in a practical testbed setup. The evaluation results confirm that the developed system is a promising intrusion detection system for long-distance and seamless recognition requirements.
컴퓨터 및 네트워크 기술이 발전하고 이에 대한 의존도가 증가함에 따라 컴퓨터의 결함은 인적 물적 손실뿐만 아니라 조직의 경쟁력을 약화시키는 결과를 초래하게 되어 정보사회의 역기능으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 침입탐지시스템(Intrusion Detection System : IDS)은 불법적인 침입에 의한 시스템 결함으로부터 컴퓨터를 보호하기 위해 침입을 탐지하고 이에 대한 적절한 조치를 취하는 역할을 수행한다. 최근까지 IDS에 대한 다양한 기법과 모델들이 개발되고 있으나 컴퓨터 통신망의 복잡성, 대상 시스템의 원초적 취약성, 정보 보호에 대한 이해 부족 및 새로운 불법 침입 기법의 개발 등으로 기존의 어떤 기법 또는 모델도 완전하지 못한 실정이다. 본 논문에서는 동질형 호스트들로 구성된 정보시스템에 적합한 침입탐지시스템을 제안하고, 이를 설계하고 프로토타입을 구현하여 그 타당성을 보인다. 제안한 침입탐지시스템은 여러 동질형 컴퓨터에 단위 센서 침입탐지시스템을 설치하고, 분산된 단위 센서 침입탐지시스템들 중 어느 하나가 프로세스에 의해 발생된 시스템 호출 순서 중 비정상적인 시스템 호출을 탐지한 경우 이를 다른 센서 침입탐지시스템들과 서로 동적으로 공유하여 전체 정보시스템에 대한 새로운 침입에 대하여 효율적으로 탐지할 수 있게 한다.
We present an experimental implementation of the inexpensive microwave security sensor that can detect both static and slowly moving objects in cluttered environment. The prototype consists of a frequency-modulated continuous wave radar sensor, control board or computer and software. The prototype was tested in a cluttered indoor environment. In case of intrusion or change of environment the sensor will give an alarm, determine the location of new object, change in its location and can detect a slowly moving target. To make a low-cost unit we use commercially available automotive radar and own signal processing techniques for object detection and tracking. The intruder detection is based on a comparison between current 'image' in memory and 'no-intrusion' reference image. The main challenge is to develop a reliable technique for detection of a relatively low-magnitude object signals hidden in multipath clutter echo signals. Various experimental measurements and computations have shown the feasibility and performance of the system.
광섬유 ROTDR (Rayleigh Optical Time Domain Reflectometry)을 이용하여 침입자를 높은 감도와 넓은 영역에서 탐지할 수 있는 매설형 광섬유 센서의 개발에 관한 실험을 수행하였다. 단위 길이당 넓은 면적을 감지 할 수 있는 매설형 광섬유 감지부를 설계 제작하고, 인가된 침입물체의 하중에 따른 신호특성을 고찰하였다. 일반 광통신용인 직경 1.5mm와 3.5mm인 광섬유를 길이 각각 4km를 사용하여 광섬유 굽힘손실을 발생시키는 침입감지 장치를 설계 제작하고, 상용 ROTDR의 조건설정은 파장 $1.55{\mu}m$, 거리범위 5km, 펄스폭 20 ns, S/N비가 5.7인 시스템으로 실험하였으며, 광섬유 RODTR 센서시스템의 측정신호로부터 침입자 신호를 찾아내기 위한 측정신호처리 시스템을 구성하였다. 광섬유 센서의 인가하중과 광손실값과의 관계는 거의 선형적으로 변함을 보였으며, 공간분해능은 2m로 측정되었고, 침입감지면적은 단위길이당 $1.3m^2$이고, 감도는 0.17dB/kg으로 외부 침입물체등을 감지하기에 충분히 높은 감도와 감지영역을 가짐을 알 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5574-5591
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2017
Inspired by the idea of Artificial Immune System, many researches of wireless sensor network (WSN) intrusion detection is based on the artificial intelligent system (AIS). However, a large number of generated detectors, black hole, overlap problem of NSA have impeded further used in WSN. In order to improve the anomaly detection performance for WSN, detector generation mechanism need to be improved. Therefore, in this paper, a Differential Evolution Constraint Multi-objective Optimization Problem based Negative Selection Algorithm (DE-CMOP based NSA) is proposed to optimize the distribution and effectiveness of the detector. By combining the constraint handling and multi-objective optimization technique, the algorithm is able to generate the detector set with maximized coverage of non-self space and minimized overlap among detectors. By employing differential evolution, the algorithm can reduce the black hole effectively. The experiment results show that our proposed scheme provides improved NSA algorithm in-terms, the detectors generated by the DE-CMOP based NSA more uniform with less overlap and minimum black hole, thus effectively improves the intrusion detection performance. At the same time, the new algorithm reduces the number of detectors which reduces the complexity of detection phase. Thus, this makes it suitable for intrusion detection in WSN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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