• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.542-547
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• 2003

많은 해킹 기법의 발전과 해킹 툴 들이 대중화됨으로 인해 기존의 보안 기술만으로는 발전하는 해킹 기술에 대한 문제를 해결할 수 없게 되었다. 이러한 기존 보안 기술을 대체하기 위한 여러 기술이 등장하였는데 IDS가 그 대표적인 기술 중 하나이다. 네트워크 기반 침입 탐지 시스템인 N-IDS는 패킷에서 침입을 탐지하는 실시간 시스템이다. 따라서 패킷을 캡쳐하고 처리하는 능력이 시스템의 성능을 결정하게 되는데 기존의 N-IDS는 그 구조상 패킷의 캡쳐, 처리 후 다음 패킷 캡쳐까지의 시간 지연이 처리할 패킷의 종류에 따라 불규칙하게 발생한다. 기존의 단일 프로세서 구조를 가진 N-IDS로는 불규칙적인 시간 지연 문제를 해결할 수 없으므로 본 논문에서는 파일 소켓 및 멀티 쓰레드 구조를 이용하여 이러한 문제점을 해결하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.71-84
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• 1999

기존의 침입 탐지 방법은 침입이 발생했을 때 침입을 바로 탐지하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 실시간 침입탐지에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 침입 탐지 시스템들은 대부분 호스트 레벨의 시스템이기 때문에 분산환경과 같은 네트워크 레벨에서 사용하는 경우에는 기존 침입탐지 시스템을 다른 시스템으로 이식하거나 확장하기가 어렵다. 또한 침입 탐지 시스템들간에 메시지를 주고받을 때 메시지의 비밀성 등을 제공해주어야 한다. 본 논문은 에이전트를 이용한 실시간 침입 탐지 모델을 제안한다. 이 실시간 침입 탐지 모델은 에이전트의 확장성과 에이전트간의 통신 메커니즘을 이용하여 분산 환경에 적용하여 사용할 수 있으며, 기존의 침입탐지시스템의 이식성이나 확장성, 비밀성들을 제공한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.3001-3010
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• 1999

The most of intrusion detection methods do not detect intrusion on real-time because it takes a long time to analyze an auditing data for intrusions. To solve the problem, we are studying a real-time intrusion detection. Therefore, this paper proposes an agent model using multi warning level for real-time intrusion detection. It applies to distributed environment using an extensibility and communication mechanism among agents, supports a portability, an extensibility and a confidentiality of IDS.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.121-128
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• 2019

컴퓨팅 시스템들은 사이버공격에 대한 다양한 취약점을 가지고 있다. 특히 정보화 사회에서 지능화된 다양한 사이버공격은 사회적으로 심각한 문제와 경제적 손실을 초래한다. 전통적인 침입탐지시스템은 오용침입탐지(misuse)기반의 기술로 사이버공격을 정확하게 탐지하기 위해서는 지속적인 새로운 공격 패턴 갱신과 수많은 보안 장비에서 생성되는 방대한 양의 데이터에 대한 실시간 분석을 해야만 한다. 하지만 전통적인 보안시스템은 실시간으로 탐지 및 분석을 통한 대응을 할 수 없기 때문에 침해 사고의 인지시점이 지체되어 많은 피해를 야기할 수도 있다. 따라서 머신 러닝과 빅데이터 분석 모델 기반으로 끊임없이 증가하는 사이버 보안 위협을 신속하게 탐지, 분석을 통한 대응과 예측할 수 있는 새로운 보안 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 머신 러닝과 빅데이터 기술을 활용한 IDS 구축 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3606-3612
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• 1999

보안 공격에 대한 완벽한 방어 능력을 갖춘 시스템(IDS)은 없다. 왜냐하면 시스템의 모든 특성과 모든 공격 패턴을 수용한다는 것은 IDS 그 자체의 부하가 시스템에 많은 영향을 줄 수 있기 때문이며, 지능적으로 공격 패턴을 달리하는 많은 공격유형을 모두 인식할 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 보다 효율적이고 실시간 탐지가 가능한 IDS 시스템을 위해 서비스 거부공격에 대한 새로운 분류 체계를 제안한다. 이는 목적 지향적 시스템이 시스템의 운영상태를 범용시스템에 비해 명확히 할 수 있다는 생각에서 출발되었으며 각 운영상태의 변화는 새로운 사건에 의해 기인되며, 이 사건이 어떠한 범주에 속하는지를 확인하여 분류 속성에 따른 침입탐지 시스템을 설계에 활용할 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제17권2호
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• pp.69-80
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• 2017

IT시대의 고도화로 인한 사이버 범죄는 지능화, 다양화, 고도화 되고 있는 가운데 보안 관제의 역할은 더욱 중요해졌다. 과거 방화벽이나 IDS 등 보안 장비에만 의존하던 방식과는 달리 실시간 감시를 통해 사이버 공격에 대한 대응을 하는 보안 관제 업무가 광범위해지고 그 역할 또한 중요하게 되었다. 현재의 사이버 위협에 대해 보안 장비만으로는 안정적인 방어를 할 수 없기 때문에 보안 장비를 운영 및 감시하고 실시간적인 대응을 할 수 있는 보안 관제의 업무가 필수 요소가 된 것이다. 본 연구에서는 네트워크 보안시스템을 효율적으로 구성하는 방법과 보안시스템을 실시간 운영하는 보안관제의 현황과 개선방안에 대해 다루고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.34-34
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• 2000

One of the basic goals, when considering networks for communication in industrial control applications, is the reduction of complexity of related wiring harnesses. In addition, the networking offers the advantages for industrial control applications, such as ease of cabling, ease of changes in the cabling, ease of adding controller modules, etc. CAN (Controller Area Network) is generally applied in car networking in order to reduce the complexity of the related wiring harnesses. These traditional CAN application techniques are modified to achieve the real time communication for the industrial control applications. In this paper, we propose the method of CAN Identifier assignment for Real-Time network system. This method is can be used to scheduling messages on CAN for Real-Time network system. And also, the real-time network system is developed and the proposed moth(Ids are verified experimentally.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권12호
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• pp.471-480
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• 2016

최근 국가 기반 시스템, 국방 및 안보 시스템 등에 대한 사이버 공격의 피해 규모가 점차 커지고 있으며, 군에서도 사이버전에 대한 중요성을 인식하고 전 평시 구분 없이 대비하고 있다. 이에 네트워크 보안에서 탐지와 대응에 핵심적인 역할을 하는 침입 탐지 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 침입 탐지 시스템은 탐지 방법에 따라 오용 탐지, 이상 탐지 방식으로 나뉘는데, 근래에는 두 가지 방식을 혼합 적용한 하이브리드 침입 탐지 방식에 대한 연구가 진행 중이다. 그렇지만 기존 연구들은 높은 계산량이 요구된다는 점에서 근 실시간 네트워크 환경에 부적합하다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 하이브리드 침입 탐지 시스템의 성능 문제를 보완할 수 있는 효과적인 속성 선택 기법을 적용한 의사 결정 트리와 가중 K-평균 알고리즘 기반의 고성능 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 상호 정보량과 유전자 알고리즘 기반의 속성 선택 기법을 적용하여 침입을 더 빠르고 효율적으로 탐지할 수 있으며, 오용 탐지 모델과 이상 탐지 모델을 위계적으로 결합하여 구조적으로 고도화된 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 하이브리드 침입 탐지 시스템은 98.68%로 높은 탐지율을 보장함과 동시에, 속성 선택 기법을 적용하여 고성능 침입 탐지를 수행할 수 있음을 검증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.385-395
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• 2018

인터넷의 성장과 함께 각종 취약점을 악용한 사이버 공격들이 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 행위를 탐지하기 위한 방안으로 침입탐지시스템(IDS; Intrusion Detection System)이 널리 사용되고 있지만, IDS에서 발생하는 많은 양의 오탐(정상통신을 공격행위로 잘못 탐지한 보안이벤트)은 여전히 해결되지 않은 문제로 남아있다. IDS 오탐 문제를 해결하기 위한 방법으로 기계학습 알고리즘을 통한 자동분류 연구가 진행되고 있지만 실제 현장 적용을 위해서는 정확도와 데이터 처리속도 향상을 위한 연구가 더 필요하다. 기계학습 기반 분류 모델은 다양한 요인에 의해서 그 성능이 결정된다. 최적의 feature를 선택하는 것은 모델의 분류 성능 및 정확성 향상에 크게 영향을 미치기 때문에 기계학습에서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 보안이벤트 분류 모델의 성능 향상을 위해 기존 연구에서 제안한 기본 feature에 추가로 10종의 신규 feature를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 10종의 신규 feature는 실제 보안관제센터 전문 인력의 노하우를 기반으로 고안된 것으로, 모델의 분류 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 단일 보안이벤트에서 직접 추출 가능하기 때문에 실시간 모델 구축도 가능하다. 본 논문에서는 실제 네트워크 환경에서 수집된 데이터를 기반으로 제안한 신규 feature들이 분류 모델 성능 향상에 미치는 영향을 검증하였으며, 그 결과, 신규 feature가 모델의 분류 정확도를 향상시키고 오탐지율을 낮춰주는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.633-640
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• 2001

In this paper we examine the machine learning issues raised by the domain of the Intrusion Detection Systems(IDS), which have difficulty successfully classifying intruders. There systems also require a significant amount of computational overhead making it difficult to create robust real-time IDS. Machine learning techniques can reduce the human effort required to build these systems and can improve their performance. Genetic algorithms are used to improve the performance of search problems, while data mining has been used for data analysis. Data Mining is the exploration and analysis of large quantities of data to discover meaningful patterns and rules. Among the tasks for data mining, we concentrate the classification task. Since classification is the basic element of human way of thinking, it is a well-studied problem in a wide variety of application. In this paper, we propose a classifier system based on genetic algorithm, and the proposed system is evaluated by applying it to IDS problem related to classification task in data mining. We report our experiments in using these method on KDD audit data.