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네트워크 기반 비정상 침입탐지 시스템 구조 원문보기

정보통신 : 한국통신학회지 = The journal of the Korean Institute of Communication Sciences, v.19 no.8, 2002년, pp.41 - 51  

원일용 (건국대학교 컴퓨터공학과) ,  송두헌 (송담대학 컴퓨터소프트웨어과) ,  이창훈 (건국대학교 컴퓨터공학과)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논고는 학습을 이용한 네트워크 기반 침입 탐지시스템에 대하여 집중 조명하고 탐지 방법론으로는 비정상행위탐지를 사용하는 시스템에 대하여 자세히 기술하였다. 먼저 2장에서는 네트워크 기반 공격의 유형 및 기술에 대하여 간략하게 논하고, 3장에서는 오용 탐지 시스템과 비정상 탐지 시스템의 비교 및 비정상행위탐지 시스템의 구조에 대하여 논한다.
  • 개발이다. 특히 알려진 공격뿐만 아니라 알려지지 않은 공격을 탐지하여 false positive를 최소화하는 방법을 찾는 것이 궁극적 목표이다. 그러나 국내 침입탐지 시스템은 주로 오용탐지 기법을 연구, 개발하여 상품화하고 있는 실정이다.

가설 설정

  • 셋째, 학습 환경의 오류(noise)에 잘 반응할 수 있어야 한다.
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참고문헌 (14)

  1. Denning , D. An Intrusion Detection Model. IEEE Transactions on Software Engineering, vol SE-13, no.2, 1987 

  2. 이현우,네트워크 공격기법의 패러다임 변화와 대응방안, 기술문서, CERTCC-KR,2000 

  3. http://www.certcc.or.kr/ 

  4. http://ewatch.hangkong.ac.kr/ 

  5. 정보통신기반구조 보호기술 개발 연구 보고서, 한국정보보호 진흥원, 2001 

  6. Wenke Lee and Salvatore J, Stolfo, Data mining Approaches for intrusion detection, USENIX Security Symposium,1998 

  7. Debar,H and Becker, M. A Neural Network Component for an Intrusion Detection System. Proceedings, IEEE symposium on Research in Computer Security and Privacy, 1992 

  8. Ill-young Weon, Chang-Hoon Lee, 'A framework for Constructing Features and Model for Network based anomaly IDS using Bayesian Network, 4th International Conference on Aavanced Communication Tec, 2002 

  9. 이효승, 원일용, 이창훈, COBWEB을 사용한 비정상행위도 측정을 지원하는 네트워크기반 침입탐지 시스템, 정보처리학회 춘계학술, 2002 

  10. J.L.Hellerstein and S. Ma. Mining Event Data for Actionable Patterns, In the Computer Measurement Group, 2000 

  11. 임채호, 인터넷 공격기법을 이용한 실용적인 침입자 추적기술에 관한 연구.학위논문, 2000 

  12. J.Haines,R.Lippmann,D. Fried, Design and procedures of the DARPA Off-Line Intrusion Detection Evaluation, MIT Lincon Laboratory Technical Report, 2000.http://www.ll.mit.edu/IST/ideval/index.html 

  13. Schaffer, Selecting a Classification Method by Cross Validation, JML 1993 

  14. 정태명,성광현,이동영, 인터넷 정보보호,영진닷컴,pp193-pp195,2002 

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