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- 저자 : 박혁장(Hyuk-Jang Park) (검색결과 3 건)
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권한이동 모델링을 통한 은닉 마르코프 모델 기반 침입탐지 시스템의 성능 향상
박혁장(Hyuk-Jang Park),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.29 No.6
기존 침입탐지시스템에서는 구현의 용이성 때문에 오용침입탐지 기법이 주로 사용되었지만, 새로운 침입에 대처하기 위해서는 궁극적으로 비정상행위탐지 기법이 요구된다. 그 중 HMM기법은 생성메커니즘을 알 수 없는 이벤트들을 모델링하고 평가하는 도구로서 다른 침입탐지기법에 비해 침입탐지율이 높은 장점이 있다. 하지만 높은 성능에 비해 정상행위 모델링 시간이 오래 걸리는 단점이 있는데, 본 논문에서는 실제 해킹에 사용되고 있는 다양한 침입패턴을 분석하여 권한이동시의 이벤트 추출방법을 이용한 모델링 기법을 제안하였고 이를 통하여 모델링 시간과 False-Positive 오류를 줄일 수 있는 지 평가해 보았다. 실험결과 전체 이벤트 모델링에 비해 탐지율이 증가하였고 시간 또한 단축됨을 알 수 있었다. Anomaly detection techniques have been devised to address the limitations of misuse detection approach for intrusion detection. An HMM is a useful tool to model sequence information whose generation mechanism is not observable and is an optimal modeling technique to minimize false-positive error and to maximize detection rate. However, HMM: has the short-coming of login training time. This paper proposes an effective HMM-based IDS that improves the modeling time and performance by only considering the events of privilege flows based on the domain knowledge of attacks. Experimental results show that training with the proposed method is significantly faster than the conventional method trained with all data, as well as no loss of recognition performance.
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권한 이동 이벤트를 이용한 은닉 마르코프 모델 기반 침입탐지 시스템
박혁장(Hyuk-Jang Park),정유석(Yoo-Suk Jung),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1A
침입의 궁극적 목표는 루트 권한의 획득이라고 할 수 있는데 최근 유행하고 있는 버퍼 오버플로우(Buffer Overflow)등이 대표적이다. 최근 날로 다양화되는 이런 침입방법들에 대응하기 위해 비정상행위 탐지기법 연구가 활발한데 대표적인 방법으로는 통계적 기법과 전문가시스템, 신경망 등을 들 수 있다. 본 논문에서 제안하는 침입탐지시스템은 권한 이동 관련 이벤트의 추출 기법을 이용하여 Solaris BSM 감사 기록에서 추출된 정보 이벤트들을 수집한 후 은닉 마르코프 모델(HMM)로 모델링하여 정상행위 모델들을 만든다. 추론 및 판정시에는 이미 만들어진 정상행위 모델을 사용하여 새로 입력된 사용자들의 시퀀스를 비교 평가하고, 이를 바탕으로 정상 권한이동과 침입시의 권한이동의 차이를 비교하여 침입여부를 판정한다. 실험결과 HMM만을 사용한 기존의 시스템에 비해 유용함을 알 수 있었다.
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사용자별 권한이동 이벤트 모델링기반 침입탐지시스템의 체계적인 평가
박혁장(Hyuk-Jang Park),정유석(Yoo-suk Jung),노영주(Young-Joo Noh),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅰ
침입탐지 시스템은 내부자의 불법적인 사용, 오용 또는 외부 침입자에 의한 중요 정보 유출 및 변경을 알아내는 것으로서 각 운영체계에서 사용자가 발생시킨 키워드, 시스템 호출, 시스템 로그, 사용시간, 네트워크 패킷 등의 분석을 통하여 침입여부를 결정한다. 본 논문에서 제안하는 침입탐지시스템은 권한 이동 관련 이벤트 추출 기법을 이용하여 사용자의 권한이 바뀌는 일정한 시점만큼 기록을 한 후 HMM모델에 적용시켜 평가한다. 기존 실험에서 보여주었던 데이터의 신뢰에 대한 단점을 보완하기 위해 다량의 정상행위 데이터와 많은 종류의 침입유형을 적용해 보았고, 그밖에 몇 가지 단점들을 수정하여 기존 모델에 비해 향상된 성능을 보이는지를 평가하였다. 실험 결과 호스트기반의 침입에 대해서 매우 좋은 탐지율을 보여 주었고 F-P error(false positive error) 또한 매우 낮은 수치를 보여 주었다.
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