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국내 보안관제 체계의 현황 및 분석
Current Status and Analysis of Domestic Security Monitoring Systems 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.9 no.2, 2014년, pp.261 - 266  

박시장 (KT전남고객본부 SMB컨설팅센터) ,  박종훈 (중부대학교 컴퓨터학과)

초록
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국내 보안관제센터들의 현황을 검토하였으며, 보안관제 체계의 특징인 패턴기반 보안관제체계와 중앙집중형 보안관제 체계에 대한 분석과 장단점을 분석하였다. 또한 국내 보안관제 체계 발전방안에서는 기존 패턴 기반의 중앙집중형 관제 체계가 가지고 있는 문제점을 개선하기 위해 이상행위 탐지기반의 허니넷과 다크넷을 분석하여 이를 적용한 발전 방안을 기술하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The current status of domestic monitoring centers was reviewed and the pattern-based security monitoring system and the centralized security monitoring system, both of which are the characteristics of security monitoring systems, were analyzed together with their advantages and disadvantages. In add...

주제어

#보안관제   #다크넷   #허니넷   #침입탐지시스템   #이상탐지   #행위기반탐지  

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

문제 정의

  • 따라서 올바른 현황파악을 위해서 주요 보안관제센터들의 역할 및 특징 등에 대해 분석하고, 문제점 도출을 위해 보안관제센터들이 공통적으로 활용하고 있는 패턴기반 중앙집중형 보안관리체계를 분석하여 장점과 한계점을 파악하고 이를 개선하기 위한 방안 마련을 위해 이상행위 분석과 관련된 연구들을 검토하고 분석한다. 이상행위 분석과 관련된 연구는 크게 허니넷(Honeynet)을 활용하는 방안과 다크넷(Darknet)을 활용하는 방안이 있다.
  • 본 논문에서 국내 보안관제센터들의 현황을 검토하였으며, 보안관제 체계의 특징인 패턴기반 보안관제체계와 중앙집중형 보안관제 체계에 대한 분석과 장단점을 분석하였다. 또한 이에 대한 문제점을 개선하기 위한 국내 보안관제 체계 발전방안을 기술하였다. 보안관제 체계 발전방안으로 대규모 네트워크 상에서 발생되는 알려지지 않은 해킹시도인 이상행위를 수집하기 위하여 다크넷(Darknet) 개념을 확장하고, 수집된 이상행위 정보를 기반으로 통계적 기법을 통해 해킹공격에 대한 상세분석을 수행하는 보안관제 모델을 권고한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
국내 부문보안관제센터는 무엇을 결합해 사용하는가? 국내 부문보안관제센터들은 위에서 언급된 패턴기반 보안관제체계와 중앙집중형 보안관제체계를 결합해 사용하고 있다. 따라서 국내 보안관제체계는 두 체계의 분석을 통해 이뤄질 수 있다.
이상탐지 기법은 어떤 탐지라고도 불리는가? 2장에서 설명한 기존 보안관제의 한계점을 극복하기 위하여 네트워크 상의 이상행위를 조사･분석하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 이상탐지(Amomaly Detection) 기법은 비정상 탐지라고도 불리며, 모니터링하는 트래픽이 트레이닝 데이터를 사용하여 구축된 정상 트래픽 프로필과 일치하지 않는 경우 이를 공격으로 간주하여 탐지하는 방식이다. 따라서, 통계적인 접근(전문가 시스템, 신경망, 데이터마이닝, Hidden Markov Models 등)을 통해 새로운 공격 탐지확률을 높일 수 있는 반면 평균적인 오탐율도 동반하여 증가한다는 단점을 갖는다.
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참고문헌 (7)

  1. T. Nam, S. Kim, S. Lee, J. Ji, and S. Son, "Reliable Next Generation Network Security System," Korea Information Protection Academic Association J., vol. 6, no. 5, 2003, pp. 1-12. 

  2. W. Seo and M. Jun, "A Study on the Realization of Diskless and Stateless Security Policy Based High-speed Synchronous Network Infrastructure," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 6, no. 5, 2011, pp. 676-679. 

  3. W. Seok and M. Jun, "A Study on the 3D-Puzzle Security Policy in Integrated Security System Network," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 5, no. 4, 2010, pp. 425-434. 

  4. J. Song, H. Takakura, and Y. Kwon, "A Generalized Feature Extraction Scheme to Detect 0-Day Attacks via IDS Alerts," The 2008 Int. Symp. on Applications and the Internet(SAINT2008), The IEEE CS Press, Aug. 2008, pp. 51-56. 

  5. C. Kim, D. Kang, and I. Euom, "The Case of Novel Attack Detection using Virtual Honeynet," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 7, no. 2, 2012, pp. 279-285. 

  6. P. Mun, "Honeypot and Honeynet for Network Security Analysis," Collected Papers of Pyeongtaek University, vol. 16, 2002, pp. 353-363. 

  7. T. Ban, L. Zhu, J. Shimamura, S. Pang, D. Inoue, and K. Nakao, "Behavior Analysis of Long-term Cyber Attacks in the Darknet," ICONIP (5), 2012, pp. 620-628. 

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