초록

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침입 탐지 시스템 연구에서 정상 행위와 비정상 행위를 구별하기 위한 방법으로 시스템 콜 시퀀스를 이용하는 방법들이 많이 소개되었다. 그 중에서도 정상적인 시스템 콜 시퀀스를 프로파일링 하는데 있어서 오토마타를 이용하는 방법들이 제안되었다. 그러나 정상적인 시스템 콜 시퀀스의 오토마타를 생성하는데 있어서 수동적으로 생성하는 방법이 대부분이었고, 자동적으로 생성하는 방법도 제안되었다. 본 논문에서는 시스템 콜 시퀀스에 대한 오토마타를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다.

침입 탐지 시스템 연구에서 정상 행위와 비정상 행위를 구별하기 위한 방법으로 시스템 콜 시퀀스를 이용하는 방법들이 많이 소개되었다. 그 중에서도 정상적인 시스템 콜 시퀀스를 프로파일링 하는데 있어서 오토마타를 이용하는 방법들이 제안되었다. 그러나 정상적인 시스템 콜 시퀀스의 오토마타를 생성하는데 있어서 수동적으로 생성하는 방법이 대부분이었고, 자동적으로 생성하는 방법도 제안되었다. 본 논문에서는 시스템 콜 시퀀스에 대한 오토마타를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다.

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가설 설정

• 그래서 숭인 상태에 도달할 때까지 검사하려는 문자열의 문자가 남아 있으면 이것은 승인되지 않았다 는 것을 의미한다. 그리고 승인샹태에 도달하였더라도 threshold를 주어 만일 score가 threshold# 넘어섰올 경우만 승인상태라고 가정한다. 본 논문의 모든 실험에서는 threshold 를 0으로 하였다.

제안 방법

• 본 논문에서는 정상적인 시스템 콜 시퀀스를 모델링하는데 있어서 기존의 오토마타를 사용하는 방법[1, 4, 5]의 단점울 극복할 수 있는 오토마타를 생성하는 자동화된 방법을 제안하고, 방법의 유용성올 판단하기 위하여 Forrest 가 제안한 방법과 결과를 비교하였다.
• 그리고 승인샹태에 도달하였더라도 threshold를 주어 만일 score가 threshold# 넘어섰올 경우만 승인상태라고 가정한다. 본 논문의 모든 실험에서는 threshold 를 0으로 하였다.

대상 데이터

• 실험에 사용한 데이터는 UNIX system의 sendmail 과 Ipr 에 관한 시스템 콜 시퀀스를 사용하였다. sendmail 데이터를 가지고 한 실험에서는 오토마타를 사용한 정상 행위 모델링이 침입 탐지 시스템에 적용될 수 있다는 가능성을 보였으며, Ipr 데이터롤 가지고 한 실험에서는 Forrest 가 한 실험과 비교하였다.
• 표 1온 sendmail 데이터에 대한 실험결과를 보여준다. 실험에서 사용한 모든 데이터는 Forrest의 흠페이지에서 얻었 다⑴.

이론/모형

• 여러 개의 sequence 에 대하여 위의 동일한 알고리즘을 적용하려면 복잡도가 높아지므로 star alignment 라는 heuristic algorithm을 적용한다.

성능/효과

• 실험에 사용한 데이터는 UNIX system의 sendmail 과 Ipr 에 관한 시스템 콜 시퀀스를 사용하였다. sendmail 데이터를 가지고 한 실험에서는 오토마타를 사용한 정상 행위 모델링이 침입 탐지 시스템에 적용될 수 있다는 가능성을 보였으며, Ipr 데이터롤 가지고 한 실험에서는 Forrest 가 한 실험과 비교하였다. 표 1온 sendmail 데이터에 대한 실험결과를 보여준다.
• 표 2, 3을 보면 본 논문에서 제시한 오토마타룔 이용한 실험과 Forrest가 제안한 방법 모두 악성 행위를 탐지하는 측면에서는 동일한 결과를 보여준다. 반면에 본 논문에서 제시한 방법이 Forrest가 제시한 방법에 비하여 False positive 가 낮음을 볼 수 있다.
• 현재까지의 실험 결과에서 Forrest가 제안한 방법과 비교할 때 False positive 측면에서 어느 정도 향상을 가져왔다. 二리고 오토마타를 생성하기까지의 전 과정올 자동화할 수 있었다.

후속연구

• 二리고 오토마타를 생성하기까지의 전 과정올 자동화할 수 있었다. 그러나 아직까지 다양한 데이터에 대하여 실험을 해야 할 필요성이 있으며, 오토마타에서 승인 여부롤 검사할 때 기준이 되 는 thresh어d롤 설정하는 부분에 있어서도 더 많은 실험이 필 요하다.

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이 논문을 인용한 문헌

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