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문제 정의
- 그러나 오용탐지 시스템은 새로운 침입에 대하여 취약 하고 지속적인 침입탐지 규칙 수집이 필요하다. 본 논문에서는 오용탐지 시스템의 단점인 지속적인 침입탐지 규 칙의 수집을 자동화하고자 한다. 이를 위해 새로운 침입 에 대한 침입탐지 규칙을 찾는 알고리즘으로 유전자 알 고리즘(GA)을 적용하였고 공개용 침입탐지 시스템으로 대표적인 Snort를 그 대상으로 하였다.
- 본 논문에서는 오용탐지 시스템이 지속적으로 새로운 침입탐지 규칙을 수집해야 한다는 단점을 극복고자 GA 를 이용하여 침입탐지 규칙을 자동 생성하는 방법을 제 안하였다. 하지만 아직 높은 오류율, 좁은 적용 범위, 테 스트 소요시간 등의 문제점이 남아 있다.
- 앞에서 살펴본 바와 같이 GA는 전역적 해를 구할 가능성이 높으며 효율적이다. 이러한 GA의 장점을 활용하여 침입에 대한 침입탐지 규칙을 찾고자 하였다. Snort 는 규칙을 기반으로 하는 체인매칭 방식의 침입 탐지 시 스템이다.
- 위 연구에서는 침입정보를 학습하는 능력을 가진 시스템을 구현하기 위해 GA를 적용하거나 다중 레벨 모니터 링을 하여 그 결과로 침입을 판정하는 것에 GA를 적용 하였다. 이와 달리 본 논문은 실세계에 적용할 수 있도록 GA를 이용하여 침입 패턴에 맞는 규칙을 자동 생성 하고자 한다.
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