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이상 침입 탐지를 위한 베이지안 네트워크 기반의 정상행위 프로파일링
Normal Behavior Profiling based on Bayesian Network for Anomaly Intrusion Detection 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.8 no.1, 2003년, pp.103 - 113  

차병래 (목포대학교 컴퓨터공학과) ,  박경우 (목포대학교 컴퓨터공학과) ,  서재현 (목포대학교 컴퓨터공학과)

초록
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프로그램 행위 침입 탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로파일을 구축하여 침입을 효과적으로 탐지한다 시스템 호출을 이용한 이상 탐지는 단지 그 프로세스가 이상(anomaly)임을 탐지할 뿐 그 프로세스에 의해 영향을 받는 여러 부분에 대해서는 탐지하지 못하는 문제점을 갖는다. 이러한 문제점을 개선하는 방법이 베이지안 확률값 이용하여 여러 프로세스의 시스템 호출간의 관계를 표현하고, 베이지안 네트워크를 이용한 어플리케이션의 행위 프로파일링에 의해 이상 탐지 정보를 제공한다. 본 논문은 여러 침입 탐지 모델들의 문제점들을 극복하면서 이상 침입 탐지를 효율적으로 수행할 수 있는 베이지안 네트워크를 이용한 침입 탐지 방법을 제안한다 행위의 전후 관계를 이용한 정상 행위를 간결하게 프로파일링하며, 변형되거나 새로운 행위에 대해서도 탐지가 가능하다. 제안한 정상행위 프로파일링 기법을 UNM 데이터를 이용하여 시뮬레이션하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Program Behavior Intrusion Detection Technique analyses system calls that called by daemon program or root authority, constructs profiles. and detectes anomaly intrusions effectively. Anomaly detections using system calls are detected only anomaly processes. But this has a Problem that doesn't detec...

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 기준을 제시하고. 변형된 이상 침입 패턴을 탐지하는 방법을 연구하고자 한다.
  • 본 논문에서는 시스템 호출 기반의 침입 탐지 모델들의 문제점들을 극복하기 위해 베이지안 네트워크를 적용하였으며 프로그램 레벨에서 이상 침입 탐지를 효율적으로 수행할 수 있도록 하는 프로파일링 기법을 제안하였다.
  • 표현할 수 있다. 본 논문에서는 행위의 전후 관계를 고려하여 정상 행위를 간결하게 프로파일링하여 이상 침입을 탐지하며, 변형되거나 새로운 행위에 대해서도 탐지가 가능하도록 제안하였다. 제안된 기법은 은닉 마코프 모델에 비해서 계산 복잡도가 크지 않다는 장점을 갖는다.
  • 확장된 베이지안 네트워크를 구축함으로써. 각각의 시스템 호출의 매칭에 의한 이상 탐지에서 탈피하여, 시스템 호출간의 관련성에 의해서 어플리케이션의 행위의 유사도를 이용한 이상 탐지가 가능하게 된다.

가설 설정

  • ))으로 그림 3의 (a)와 같이 정의한다. 그리고 각 상태는 전 단계에 독립적임을 가정한다. 전 단계와 독립임을 가정함으로써 계산 복잡도 문제를 해결할 수 있다.
  • 그리고 각 상태는 전 단계에 독립적임을 가정한다. 전 단계와 독립임을 가정함으로써 계산 복잡도 문제를 해결할 수 있다.
  • 제약1) 각 시스템 호출 과정이 전후의 순서 관계에 의한 시간적 순차 과정으로 이루어짐을 가정한다.
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