• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3884-3910
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• 2016

Intrusion Detection System (IDS) in general considers a big amount of data that are highly redundant and irrelevant. This trait causes slow instruction, assessment procedures, high resource consumption and poor detection rate. Due to their expensive computational requirements during both training and detection, IDSs are mostly ineffective for real-time anomaly detection. This paper proposes a dimensionality reduction technique that is able to enhance the performance of IDSs up to constant time O(1) based on the Principle Component Analysis (PCA). Furthermore, the present study offers a feature selection approach for identifying major components in real time. The PCA algorithm transforms high-dimensional feature vectors into a low-dimensional feature space, which is used to determine the optimum volume of factors. The proposed approach was assessed using HTTP packet payload of ISCX 2012 IDS and DARPA 1999 dataset. The experimental outcome demonstrated that our proposed anomaly detection achieved promising results with 97% detection rate with 1.2% false positive rate for ISCX 2012 dataset and 100% detection rate with 0.06% false positive rate for DARPA 1999 dataset. Our proposed anomaly detection also achieved comparable performance in terms of computational complexity when compared to three state-of-the-art anomaly detection systems.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.9-15
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• 2013

최근 침입 탐지 시스템은 공격의 수가 극적으로 증가하고 있기 때문에 컴퓨터 네트워크 시스템에서 아주 중요한 기술이다. 어려운 침입에 대한 감시데이터를 분석하기 때문에 침입 탐지 방법의 대부분은 실시간적으로 침입을 탐지하지 않는다. 네트워크 침입 탐지 시스템은 개별 사용자, 그룹, 원격 호스트와 전체 시스템의 활동을 모니터링하고 그들이 발생할 때, 내부와 외부 모두에서 의심 보안 위반을 탐지하는 데 사용한다. 그것은 시간이 지남에 따라 사용자의 행동 패턴을 학습하고 이러한 패턴에서 벗어나는 행동을 감지한다. 본 논문에서 알려진 시스템의 취약점 및 침입 시나리오에 대한 정보를 인코딩하는 데 사용할 수 있는 규칙 기반 구성 요소를 사용한다. 두 가지 방법을 통합하는 것은 침입 탐지 시스템 권한이 있는 사용자 또는 센서 침입 탐지 시스템 (IDS)에서 데이터를 수집 RFM 분석 방법론 및 모니터링을 사용하여 비정상적인 사용자 (권한이 없는 사용자)에 의해 침입뿐만 아니라 오용을 탐지하기위한 포괄적인 시스템을 만든다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.9-13
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• 2005

Computer security has become a critical issue with the rapid development of business and other transaction systems over the Internet. The application of artificial intelligence, machine learning and data mining techniques to intrusion detection systems has been increasing recently. But most research is focused on improving the classification performance of a classifier. Selecting important features from input data leads to simplification of the problem, and faster and more accurate detection rates. Thus selecting important features is an important issue in intrusion detection. Another issue in intrusion detection is that most of the intrusion detection systems are performed by off-line and it is not a suitable method for a real-time intrusion detection system. In this paper, we develop the real-time intrusion detection system, which combines an on-line feature extraction method with the Least Squares Support Vector Machine classifier. Applying the proposed system to KDD CUP 99 data, experimental results show that it has a remarkable feature extraction and classification performance compared to existing off-line intrusion detection systems.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.27-37
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• 2011

인터넷 공격으로부터 내부 네트워크를 보호하기 위하여 침입탐지/차단시스템이 광범위하게 사용되고 있다. 패킷검사 시간을 단축하는 것은 침입탐지/차단시스템의 성능을 개선하는데 중요한 과제이다. 침입탐지/차단시스템에서의 패킷검사는 한 번에 여러 개의 패턴을 검색해야 하므로 다중패턴매칭 기법이 사용되는데, 유한 오토마타를 이용하는 방법과 시프트 테이블을 이용하는 방법으로 크게 구분된다. 본 논문에서는 비교해야 할 패턴 집합이나 페이로드에 따라 각 방법들의 성능이 악화되는 사례들을 보이고, 어떤 경우에도 적정 수준의 패턴매칭 성능을 보장하기 위하여 두 방법을 결합하는 혼합형 다중패턴매칭 기법을 제안한다. 실제 트래픽을 이용하여 실험한 결과는 제안된 기법이 패턴매칭에 소요되는 시간을 효과적으로 단축할 수 있음을 보인다.

• 수산해양기술연구
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• 제50권1호
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• pp.21-29
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• 2014

The dynamic information of radar and automatic identification system (AIS) for targets obtained from the traffic vessels operating in the north outer harbor and surrounding waters of Busan port, Korea. The target information was analyzed to investigate the potential collision risk resulting from the invalid true heading (HDT) information of AIS and the integration ambiguity in the graphic presentation of both tracked data sets for two systems. An integrated display system (IDS) for supporting the navigator of offshore fishing vessels was also developed to find possible maneuvering solutions for collision avoidance by comparing radar data with AIS data in real-time at sea. Consequently, the multiple functions of IDS can provide additional information that is potentially valuable for taking action to avoid the collision in offshore fishing vessels. However, the integration criteria of radar and AIS targets in the IDS must be carefully established to eliminate the fusion ambiguity in the graphic presentation of both AIS and radar symbols such as the one or two physical targets which are very close to each other.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.676-679
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• 2001

침입 탐지 시스템은 침입 판정과 감사 자료(audit data) 수집 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 침입 판정은 주어진 일련의 행위들이 침입인지 아닌지를 정확히 판정해야하고 감사 자료 수집에서는 침입 판정에 필요한 자료만을 정확히 수집하는 능력이 필요하다. 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 시스템과 신경망등의 인공지능적인 방법들이 도입되고 있다. 하지만 이러한 방법들은 단일 호스트 구조로 되어있거나 새로운 침입 패턴이 발생했을 때 탐지하지 못하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 분산된 이기종 간의 호스트에서 사용자의 행위를 추출하여 패턴을 검색, 예측할 수 있는 데이터 마이닝을 적용하여 실시간으로 침입을 탐지하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.1093-1095
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• 2007

As the networking and data communication technology is making progress, there has been an augmented concern about the security. Intrusion Detection and Prevention Systems have long being providing a reliable layer in the field of Network Security. Intrusion Detection System works on analyzing the traffic and finding a known intrusion or attack pattern in that traffic. But as the new technology provides betterment for the world of the Internet; it also provides new and efficient ways for hacker to intrude in the system. Hence, these patterns on which IDS & IPS work need to be updated. For detecting the power and knowledge of attackers we sometimes make use of Honey-pots. In this paper, we propose a Honey-pot architecture that automatically updates the Intrusion's Signature Knowledge Base of the IDS in a Network.

• ETRI Journal
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• 제38권2호
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• pp.397-404
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• 2016

In group-oriented applications, it is often required to verify a group of signatures/messages. The individual verification of signed messages in such applications comes at a high cost in terms of computations and time. To improve computational efficiency and to speed up the verification process, a batch verification technique is a good alternative to individual verification. Such a technique is useful in many real-world applications, such as mail servers, e-commerce, banking transactions, and so on. In this work, we propose a new, efficient identity-based signature (IDS) scheme supporting batch verifications. We prove that the proposed IDS scheme and its various types of batch verifications is tightly related to the Computational Diffie.Hellman problem under a random oracle paradigm. We compare the efficiency of the proposed scheme with related schemes that support batch verifications.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권6호
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• pp.435-445
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• 2013

RFID 및 많은 관심을 받고 있는 NFC 시스템에서 가장 중요한 이슈 중에 하나가 리더의 전송범위 내에 존재하는 다수의 태그들을 정확하고 빠르게 식별하는 충돌 방지 기법이다. 확률적인 충돌 방지 기법들과는 달리, 쿼리 트리 기반의 프로토콜들은 리더의 전송범위 내에 존재하는 모든 태그들을 식별하는 것을 보장한다. 이러한 프로토콜에서는 태그 ID들이 균등 분포를 이루고 있다는 가정을 한다. 그러나 실제 RFID 제품들을 제작할 때에는, 각각의 태그 ID의 프리픽스는 EPCglobal에서 유일하게 정해지고 태그 ID의 나머지 부분은 회사 또는 제조업체에 의해서 ID의 값을 하나씩 증가시키면서 연속적으로 할당된다. 본 논문에서는 향상된 M-ary 쿼리 트리 기법의 개선 방안(Enhanced M-ary Query Tree: EMQT)을 제안한다. EMQT는 m-비트인식 및 예측 기반의 알고리즘을 이용하여 연속적인 태그 ID들을 식별할 때, 불필요한 질의-응답 횟수를 효과적으로 줄인다. 그리고 이론적 추정을 통한 수학적 분석과 시뮬레이션을 통한 실험적 분석을 통해 EMQT가 다른 기법들보다 식별시간, 식별효율, 통신비용 관점에서 훨씬 성능이 우수하다는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.237-242
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• 2003

본 논문에서는 클러스터링을 기반으로 하는 새로운 침입탐지 알고리즘인 Kernel-ART를 제안한다. Kernel-ART는 개념벡터(concept vector)와 SVM(support vector machine)의 머서 커널(mercer-kernel)을 온라인 클러스터링 알고리즘인 ART(adaptive resonance theory)에 접목시킨 새로운 알고리즘으로서 교사학습 기반 침입탐지 시스템의 단점을 극복할 뿐만 아니라, 클러스터링 기반 침입탐지 시스템에서 요구되는 모든 평가 기준들을 만족한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 클러스터를 점증적으로 생성함으로써 여러 가지 다양한 침입 유형들을 실시간으로 탐지할 수 있다.