• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.65-72
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• 2015

안티바이러스는 단말에서 악성소프트웨어를 탐지하는데 있어 널리 사용되는 솔루션이다. 이 중 시그니처 기반 안티바이러스는 가장 기본적인 탐지방법으로 파일과 악성소프트웨어의 시그니처를 비교하여 탐지한다. 최근 악성소프트웨어의 수가 급격히 증가함에 따라 시그니처 기반 안티바이러스의 탐지 시간이 증가하고 시간당 처리량이 줄어들면서 성능 저하 문제가 발생되고 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 제시된 주요 연구 결과를 살펴보고 이를 개선한 새로운 성능향상 솔루션을 제시한다. 특히, 본 논문의 솔루션은 성능향상 수준이 가장 높은 솔루션으로 알려진 SplitScreen과 비교하여, 클라이언트의 작업을 줄이고, 시그니처 서버와의 통신비용을 줄여 안티바이러스 솔루션의 성능향상에 기여하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.43-53
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• 2007

최근의 네트워크 침입탐지 시스템은 기존의 시그너처(또는 패턴) 기반 탐지 기법에 비정상행위 탐지 기법이 새롭게 결합되면서 더욱 발전되고 있다. 일반적으로 시그너처 기반 침입 탐지 시스템들은 기계학습 알고리즘을 활용함에도 불구하고 사전에 이미 알려진 침입 패턴만을 탐지할 수 있었다. 이상적인 네트워크 침입탐지 시스템을 구축하기 위해서는 침입 패턴이 저장된 시그너처 데이터베이스를 항상 최신의 정보로 유지해야 한다. 따라서 시스템은 유입되는 네트워크 데이터를 모니터링하고 분석하는 과정에서 새로운 공격에 대한 시그너처를 생성할 수 있는 기능이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 밀도(또는 영향력) 함수를 이용한 새로운 아웃라이어 클러스터 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 네트워크 침입 패턴을 하나의 객체가 아닌 유사 인스턴스들의 집합 형태인 아웃라이어 클러스터로 가정하였다. 본 논문에서는 KDD 1999 Cup 침입탐지 데이터 집합을 이용한 실험을 수행하여, 침입이 자주 발생하는 상황에서 본 논문의 방법이 유클리디언 거리를 이용한 기존의 아웃라이어 탐지 기법에 비해서 좋은 성능을 보임을 증명하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.13-22
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• 2021

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 지능형 지속 위협(Adavanced Persistent Threat; APT)과 같은 새로운 공격에 대해서 시그니처 패턴은 일반화 성능이 떨어지는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 실제 네트워크 환경에서 공격 샘플은 정상 샘플에 비해서 매우 적게 수집되어 클래스 불균형(Class Imbalance) 문제를 겪게 된다. 이러한 데이터로 지도 학습 기반의 이상 탐지 모델을 학습시킬 경우 정상 샘플에 편향된 결과를 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 불균형 문제를 해결하기 위해서 오토 인코더(Auto Encoder; AE)를 활용해 One-Class Anomaly Detection 을 수행하여 이를 극복한다. 실험은 NSL-KDD 데이터 셋을 통해 진행되었으며, 제안한 방법의 성능 평가를 위해 지도 학습된 모델들과 성능을 비교한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.837-838
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• 2008

This paper presents a new signature and Fourier descriptor based algorithm for recognizing a rotated object and its rotation angle. Fourier descriptor is used to represent an object using its frequence parameters which are not influenced by rotation. once the object is recognized, the point with the largest auto-correlation coefficient which can be calculated from signature of the object is used to find angle of the object. The outstanding performance of the proposed algorithm has been tested with the test images where more than 10 2D objects arbitrarily located on a table.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.294-302
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• 2018

정보통신 기술의 발전에 따른 새로운 서비스 산업의 출현으로 개인 정보 침해, 산업 기밀 유출 등 사이버 공간의 위험이 다양화 되어, 그에 따른 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르게 되었다. 본 연구에서는 기업 내 개인 정보 오남용 및 내부 정보 유출에 따른, 대용량 사용자 로그 데이터를 기반으로 기존의 시그니처(Signature) 보안 대응 방식에 비해, 실시간 및 대용량 데이터 분석기술에 적합한 행위 기반 이상 탐지방식을 제안하였다. 행위 기반 이상 탐지방식이 대용량 데이터를 처리하는 기술을 필요로 함에 따라, 역방향 인덱스(Inverted Index) 기반의 실시간 검색 엔진인 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 사용하였다. 또한 데이터 분석을 위해 통계 기반의 빈도 분석과 전 처리 과정을 수행하였으며, 밀도 기반의 군집화 방법인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 이상 데이터를 분류하는 방법과 시각화를 통해 분석을 간편하게 하기위한 한 사례를 보였다. 이는 기존의 이상 탐지 시스템과 달리 임계값을 별도로 설정하지 않고 이상 탐지 분석을 시도하였다는 것과 통계적인 측면에서 이상 탐지 방식을 제안하였다는 것에 의의가 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.250-255
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• 2000

This paper is concerning off-line signature verification using a density function which is obtained by convolving the signature image with twelve-directional 5$\times$5 gradient masks and the weighted fuzzy mean classifier. The twelve-directional density function based on Nevatia-Babu template gradient is related to the overall shape of a signature image and thus, utilized as a feature set. The weighted fuzzy mean classifier with the reference feature vectors extracted from only genuine signature samples is evaluated for the verification of freehand forgeries. The experimental results show that the proposed system can classify a signature whether genuine or forged with more than 98% overall accuracy even without any knowledge of vaned freehand forgeries.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-10
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• 2018

인터넷 웜, 컴퓨터 바이러스 등 네트워크에 위협적인 악성트래픽이 증가하고 있다. 특히 최근에는 지능형 지속 위협 공격 (APT: Advanced Persistent Threat), 랜섬웨어 등 수법이 점차 고도화되고 그 복잡성(Complexity)이 증대되고 있다. 지난 몇 년간 침입탐지시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 네트워크 보안 솔루션으로서 중추적 역할을 수행해왔다. 침입탐지시스템의 효과적 활용을 위해서는 탐지규칙(Rule)을 적절히 작성하여야 한다. 탐지규칙은 탐지하고자 하는 악성트래픽의 핵심 시그니처를 포함하며, 시그니처를 포함한 악성트래픽이 침입탐지시스템을 통과할 경우 해당 악성트래픽을 탐지하도록 한다. 그러나 악성트래픽의 핵심 시그니처를 찾는 일은 쉽지 않다. 먼저 악성트래픽에 대한 분석이 선행되어야 하며, 분석결과를 바탕으로 해당 악성트래픽에서만 발견되는 비트패턴을 시그니처로 사용해야 한다. 만약 정상 트래픽에서 흔히 발견되는 비트패턴을 시그니처로 사용하면 수많은 오탐(誤探)을 발생시키게 될 것이다. 본고에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 핵심 시그니처를 추출하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 활용하여, 어떠한 네트워크 트래픽에 포함된 시그니처가 해당 트래픽을 얼마나 대표하는지를 정량화한다. 대표성이 높은 시그니처는 해당 네트워크 트래픽을 탐지할 수 있는 침입탐지시스템의 탐지규칙으로 활용될 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.939-946
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• 2013

본 논문에서는 IEC 61850 기반 자동화 변전소 네트워크에서의 이상 징후 탐지를 위한 MMS/GOOSE 패킷 정상행위 프로파일링 방법을 제안한다. 기존에 주로 사용되고 있는 시그니처(signature) 기반의 보안 솔루션은 제로데이(zero-day) 취약점을 이용한 APT 공격에 취약에 취약할 수밖에 없다. 최근 제어시스템 환경에서의 이상 탐지(anomaly detection) 연구가 이뤄지고 있지만, 아직까지 IEC 61850 변전소 환경에서의 이상 탐지에 대한 연구는 잘 알려져 있지 않다. 제안하는 기법은 MMS/GOOSE 패킷에 대한 3가지 전처리(3-phase preprocessing) 방법과 one-class SVM 알고리즘을 이용한 정상 행위 모델링 방법을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 IEC 61850 변전소 네트워크에 대한 APT 공격 대응 솔루션으로 활용될 것을 기대한다.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.53-58
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• 2014

MANET은 이동 노드들로만 구성되어 신속하게 네트워크를 구축할 수 있으며, 그 활용 범위가 다양하여 현재까지 많은 인기를 끌고 있다. 하지만 노드들의 잦은 이동으로 인한 동적인 토폴로지와 각 노드들의 제한된 자원 그리고 무선통신이 갖는 보안의 취약성이 MANET이 해결해야 할 큰 문제이다. 본 논문에서는 오버헤드를 줄이면서 정확한 침입탐지를 수행할 수 있는 영역 기반 분산협력 침입탐지 기법을 제안하였다. 제안한 침입탐지 기법에서는 네트워크를 일정한 크기로 분할 한 후 로컬 탐지와 전역 탐지가 수행된다. 로컬 탐지는 노드들의 비정상 행위를 탐지하기 위해 모든 노드에서 수행되고, 전역 탐지는 게이트웨이 노드에서 시그너처 기반 공격 탐지가 이루어지게 된다. 게이트웨이 노드에서 관리되는 시그너처 DB는 이웃 게이트웨이 노드와 허니넷을 구성하여 주기적인 업데이트가 이루어지고, 신뢰 관리 모듈에 의해 영역내의 노드들에 대한 신뢰도를 유지하였다. 제안한 기법의 침입탐지 성능을 확인하기 위하여 다중 계층 클러스터 기법과 비교 실험을 통해 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권2호
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• pp.39-46
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• 2021

최근 맬웨어에 의한 피해가 증가하고 있다. 기존의 시그니처 기반 안티 바이러스 솔루션은 제로 데이 공격 및 랜섬웨어와 같은 새로운 위협에 취약하다. 그럼에도 많은 기업은 문제점을 인식하고, 다중 엔드 포인트 보안 전략의 일부로 서명 기반 안티 바이러스 솔루션을 유지하고 있다. 본 논문에서는 차세대 안티 바이러스 솔루션으로 블록 체인과 딥 러닝 기술을 이용한 솔루션을 제안한다. 기존 DB 서버를 통해 업데이트되는 바이러스 백신 소프트웨어를 사용하여 탐지 유닛을 보완하고, 다양한 샘플과 형태를 사용하여 딥 러닝 용 DB 대신 블록 체인을 구성하여 신규 악성 코드 및 위조 악성 코드 탐지율을 높이는 방법을 제안한다.