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사용자 명령어 분석을 통한 비정상 행위 판정에 관한 연구
윤정혁(Jeong-Hyuk Yoon),오상현(Sang-Hyun Oh),이원석(Won-Suk Lee) 한국정보보호학회 2000 정보보호학회논문지 Vol.10 No.4
컴퓨터와 통신기술의 발달로 사용자에게 다양한 정보와 편리성이 제공된 반면, 컴퓨터 침입 및 범죄로 인한 피해가 날로 증가하고 있으며 다양한 침입 방법들이 새롭게 사용되고 있다. 따라서 침입자들의 행위를 효과적으로 탐지하기 위해서는 기존의 오용탐지 방법과 더불어 비정상행위 모델의 적용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 비정상행위 탐지 모델에서 사용자의 정상행위 패턴 생성 시 최근에 관찰된 사용자의 행위에 더 많은 영향을 주도록 하는 새로운 연관 규칙 알고리즘을 제시한다. 또한 생성된 정상행위 패턴을 토대로 사용자별 그리고 사용자간 클러스터링 과정을 수행함으로써 작업의 유사성을 가진 그룹의 명령어 또는 프로그램 이용정도를 파악한다. 이와 더불어 다양한 실험을 통해서 본 논문에서 제안된 비정상행위 판정시스템에서 탐지율을 최대화 할 수 있는 임계치 값들을 제시한다. Due to the advance of computer and communication technology, intrusions or crimes using a computer have been increased rapidly while various information has been provided to users conveniently. As a result, many studies are necessary to detect the activities of intruders effectively. In this paper, a new association algorithm for the anomaly detection model is proposed in the process of generating user's normal patterns. It is that more recently observed behavior gets more affection on the process of data mining. In addition, by clustering generated normal patterns for each user or a group of similar users, it is possible to identify the usual frequency of programs or command usage for each user or a group of users. The performance of the proposed anomaly detection system has been tested on various system parameters in order to identify their practical ranges for maximizing its detection rate.
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