MongoDB 기반의 분산 침입탐지시스템 성능 평가

한효준,김혁호,김양우 한국정보처리학회 2019 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.8 No.12

Due to the development and increased usage of Internet services such as IoT and cloud computing, a large number of packets are being generated on the Internet. In order to create a safe Internet environment, malicious data that may exist among these packets must be processed and detected quickly. In this paper, we apply MongoDB, which is specialized for unstructured data analysis and big data processing, to intrusion detection system for rapid processing of big data security events. In addition, building the intrusion detection system(IDS) using some of the private cloud resources which is the target of protection, elastic and dynamic reconfiguration of the IDS is made possible as the number of security events increase or decrease. In order to evaluate the performance of MongoDB – based IDS proposed in this paper, we constructed prototype systems of IDS based on MongoDB as well as existing relational database, and compared their performance. Moreover, the number of virtual machine has been increased to find out the performance change as the IDS is distributed. As a result, it is shown that the performance is improved as the number of virtual machine is increased to make IDS distributed in MongoDB environment but keeping the overall system performance unchanged. The security event input rate based on distributed MongoDB was faster as much as 60%, and distributed MongoDB-based intrusion detection rate was faster up to 100% comparing to the IDS based on relational database. IoT, 클라우드 컴퓨팅과 같은 인터넷 서비스의 발전과 사용량의 증가로 인해 수많은 패킷들이 인터넷상에서 빠르게 생성되고 있다. 안전한 인터넷 사용 환경을 만들기 위해서는 이 수많은 패킷 중에 존재할 수 있는 악성 데이터의 빠른 처리가 이뤄져야 한다. 본 논문에서는 빅데이터 보안 이벤트의 신속한 처리를 위해 비정형 데이터 분석과 빅데이터 처리에 특화된 MongoDB를 침입탐지시스템에 적용하였다. 또한 보호 대상인 사설 클라우드의 일부 자원을 이용하여 침입탐지시스템을 구축함으로써 증가 또는 감소하는 보안 이벤트 수에 따라 탄력적으로 컴퓨팅 자원 재구성이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 MongoDB 기반 침입탐지시스템의 성능을 평가하기 위하여 MongoDB 기반의 침입탐지시스템과 기존의 관계형 데이터베이스를 기반으로 한 침입탐지시스템의 프로토타입을 구축하고 성능을 비교하였다. 또한 분산화 구성에 따른 성능 변화를 확인하기 위하여 가상머신의 수를 변경하며 성능 변화를 확인하였다. 그 결과 전체적으로 MongoDB 환경에서 동일한 성능의 시스템을 분산화시켜 가상 머신의 수를 증가시킬수록 침입탐지시스템의 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 분산 MongoDB 기반의 보안 이벤트 저장 속도가 관계형 데이터베이스 기반에 비해 최대 60%, 그리고 분산 MongoDB 기반의 침입 데이터 탐지 속도가 관계형 데이터베이스 기반에 비해 최대 100% 빠른 결과를 얻었다.

센서 기반 침입 탐지 시스템의 설계와 구현

최종무,조성제,Choi, Jong-Moo,Cho, Seong-Je 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.12 No.6

The information stored in the computer system needs to be protected from unauthorized access, malicious destruction or alteration and accidental inconsistency. In this paper, we propose an intrusion detection system based on sensor concept for defecting and preventing malicious attacks We use software sensor objects which consist of sensor file for each important directory and sensor data for each secret file. Every sensor object is a sort of trap against the attack and it's touch tan be considered as an intrusion. The proposed system is a new challenge of setting up traps against most interception threats that try to copy or read illicitly programs or data. We have implemented the proposed system on the Linux operating system using loadable kernel module technique. The proposed system combines host~based detection approach and network-based one to achieve reasonably complete coverage, which makes it possible to detect unknown interception threats. 컴퓨터 시스템에 저장된 정보는 불법적인 접근, 악의적인 파괴 및 변경, 우연적인 불일치 등으로부터 보호되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 공격을 탐지하고 방어할 수 있는 센서기반 침입탐지시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 각 중요 디렉터리에 센서 파일을 각 중요 파일에 센서 데이터를 설치한다. 이들 센서 객체는 일종의 덫으로서, 센서 객체에 대한 접근은 침입이라고 간주된다. 이를 통해 불법적으로 정보를 복사하거나 빼내 가려는 가로채기 위협을 효과적으로 방어할 수 있다. 제안된 시스템은 리눅스 시스템 상에서 적재 가능한 커널 모듈(LKM: Loadable Kernel Module) 방식을 사용하여 구현되었다. 본 시스템은 폭 넓은 침입탐지를 위해 호스트 기반의 탐지 기법과 네트워크 기반의 탐지 기법을 서로 결합함으로써 잘 알려지지 않은 가로재기 공격도 탐지 가능하게 하였다.

IDS의 성능 향상을 위한 패킷 폐기 방안

문종욱,김종수,정기현,임강빈,주민규,최경희,Moon, Jong-Wook,Kim, Jong-Su,Jung, Gi-Hyun,Yim, Kang-Bin,Joo, Min-Kyu,ChoI, Kyung-Hee 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.9 No.4

침입탐지시스템에 대해 많은 연구가 이루어지고 있지만 이들 연구는 침입탐지시스템내의 탐지 소프트웨어의 알고리즘에만 국한되어 있다. 하지만, 침입탐지시스템의 탐지 알고리즘이 우수하더라도 침입에 해당하는 단서인 패킷을 손실하게 되면 해당 침입을 탐지해내지 못하게 된다. 본 논문에서는 침입 탐지 시스템의 하드웨어적인 한계와 탐지 소프트웨어의 거대화에 따른 시스템 부하로 인해서 자연히 발생하게 되는 패킷 손실을 줄이기 위해서 탐지 시스템에 불필요한 패킷으로 분류될 수 있는 패킷을 미리 폐기함으로써 얻을 수 있는 탐지 시스템의 성능 향상을 다룬다. 실험 결과에 따르면 제안한 방법에 의해서 패킷 손실인 줄어들어 실제 공격에 대한 탐지율이 개선되었다. Although many researches on IDS (Intrusion Detection System) have been performed, the most of them are limited to the algorithm of detection software. However, even an IDS with superior algorithm can not detect intrusion, if it loses packets which nay have a clue of intrusions. In this paper, we suggest an efficient wav to improve the performance of IDS by reducing packet losses occurred due to hardware limitation and abundant processing overhead introduced by massive detection software itself. The reduction in packet losses is achieved by dropping hacking-free packets. The result shows that this decrease of packet losses leads an IDS to improve the detection rate of real attack.

Alpha-cut과 Beta-pick를 이용한 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템과 기계학습 기반 침입탐지 시스템의 결합

원일용,송두헌,이창훈,Weon, Ill-Young,Song, Doo-Heon,Lee, Chang-Hoon 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.12 No.4

시그너쳐 기반 침입탐지 기술은 과탐지(false positive)가 많고 새로운 공격이나 변형된 유형의 공격을 감지하기 어렵다 우리는 앞선 논문[1]을 통해 시그너쳐 기반 침입 탐지 시스템과 기계학습 기반 침입 탐지 시스템을 Alpha-cut 방법을 이용하여 결합한 모델을 제시 하였다. 본 논문은 Alpha-cut의 후속연구로 기존 모델에서 감지하지 못하는 미탐지(false negative)를 줄이기 위한 Beta-pick 방법을 제안한다. Alpha-cut은 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 공격 탐지결과에 대한 정확성을 높이는 방법인 반면에, Beta-rick은 공격을 정상으로 판단하는 경우를 줄이는 방법이다. Alpha-cut과 Beta-pick을 위해 사용된 기계학습 알고리즘은 XIBL(Extended Instance based Learner)이며, C4.5를 적용했을 때와 차이점을 결과로서 제시한다. 제안한 방법의 효과를 설명하기 위해 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 탐지결과에 Alpha-cut과 Beta-pick을 적용하여 오경보(false alarm)가 감소함을 보였다. Signature-based Intrusion Detection has many false positive and many difficulties to detect new and changed attacks. Alpha-cut is introduced which reduces false positive with a combination of signature-based IDS and machine learning-based IDS in prior paper [1]. This research is a study of a succession of Alpha-cut, and we introduce Beta-rick in which attacks can be detected but cannot be detected in single signature-based detection. Alpha-cut is a way of increasing detection accuracy for the signature based IDS, Beta-pick is a way which decreases the case of treating attack as normality. For Alpha-cut and Beta-pick we use XIBL as a learning algorithm and also show the difference of result of Sd.5. To describe the value of proposed method we apply Alpha-cut and Beta-pick to signature-based IDS and show the decrease of false alarms.

비대칭 오류 비용을 고려한 SVM 기반 지능형 침입탐지모형 개발

이현욱,안현철 한국지능정보시스템학회 2011 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.5

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 함께 고려하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

실시간 e-mail 대응 침입시도탐지 관리시스템의 설계 및 구현

박수진,박명찬,이새롬,최용락,Park, Su-Jin,Park, Myeong-Chan,Lee, Sae-Sae,Choe, Yong-Rak 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.9 No.3

Nowadays, the hacking techniques are developed increasingly with wide use of internet. The recent type of scanning attack is appeared in against with multiple target systems on the large scaled domain rather than single network of an organization. The development of scan detection management system which can detect and analyze scan activities is necessary to prevent effectively those attacking at the central system. The scan detection management system is useful for effective utilization of various detection information that received from scan detection agents. Real time scan detection management system that can do the integrated analysis of high lever more that having suitable construction in environment of large scale network is developed. 인터넷의 발전과 더불어 해킹기법 또한 함께 발전하고 있다. 최근의 검색공격 형태는 한 기관의 네트워크를 대상으로 하기보다는 상위 도메인을 대상으로 대규모적인 공격 형태를 지니고 있다. 실질적으로 대응하기 위해서는 중앙시스템에서 취약점 검색공격을 탐지, 분석하고 조치할 수 있는 시스템이 있어야 한다. 침입시도탐지 관리시스템은 현재 국내 주요기관들에 설치된 다수의 침입시도탐지 시스템들로부터 받은 여러 탐지 정보를 실시간으로 수집 분석하여 효과적으로 이용하는데 유용하다. 대규모 네트워크의 환경에 적절한 구조를 갖으며 보다 고수준의 통합된 분석을 할 수 있는 실시간 침입시도탐지 관리시스템을 개발하였다.

혼합형 침입 탐지 시스템에서 데이터 및 정책 전달 통신 모델과 성능 평가

장정숙,전용희,장종수,손승원,Jang, Jung-Sook,Jeon, Yong-Hee,Jang, Jong-Soo,Sohn, Seung-Won 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.10 No.6

Much research efforts are being exerted for the study of intrusion detection system(IDS). However little work has been for the communication medels and performance eveluation of the IDS. Here we present a communication framework for doing hybrid intrusion detection in which agents are used for local intrusion detections with a centralized data anaysis componenta for a global intrusion detection at multiple domains environment. We also assume the combination of host-based and network-based intrusion detection systems in the oberall framework. From the local domain, a set of information such as alert, and / or log data are reported to the upper level. At the root of the hierarchy, there is a global manager where data coalescing is performed. The global manager delivers a security policy to its lower levels as the result of aggregation and correlation of intrusion detection alerts. In this paper, we model the communication mechanisms for the hybrid IDS and develop a simular using OPNET modeller for the performance evaluation of transmission capabillities for the delivery of data and policy. We present and compare simulation results based on several scenarios focuding on communication delay. 침입 탐지 시스템에 대하여 많은 연구 노력들이 진행되고 있다. 그러나 침입 탐지 시스템의 모델과 성능 평가에 대한 작업은 거의 찾아 볼 수 없다. 본 논문에서는 지역적인 침입 탐지를 위한 에이전트들과 전역적인 침입 탐지를 위한 집중 데이터 분석 컴포넌트를 가지고 있는 다중 도메인 환경에서 혼합 침입 탐지를 위한 통신 프레임워크를 제안한다. 또한 전체적인 프레임워크에서 호스트 기반과 네트워크 기반 침입 탐지 시스템의 결합을 가정한다. 지역 도메인에서 경보와 로그 데이터 같은 정보 집합은 상위 레벨로 보고 된다. 계위의 루트에는 데이터 합동을 수행하는 전역 매니저가 있다. 전역 매니저는 침입 탐지 경보의 집합과 상호관련의 결과로 보안 정책을 하위 레벨로 전달하게 된다. 본 논문에서는 혼합 침입 탐지 시스템을 위한 통심 메커니즘을 모델링하고 데이터 및 정책 전달을 위한 전송 능력의 성능 평가를 위하여 OPNET 모델러를 이용한 시뮬레이터를 개발한다. 여러 가지 시나리오에 기반하여 통신 지연에 초점을 두고 모의실험 결과를 제시하고 비교한다.

네트워크 프로세서 기반 고성능 네트워크 침입 탐지 엔진에 관한 연구

조혜영(Hyeyoung Cho),김대영(Daeyoung Kim) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.33 No.2

초고속 인터넷 망이 빠른 속도로 구축이 되고, 네트워크에 대한 해커나 침입자들의 수가 급증함에 따라, 실시간 고속 패킷 처리가 가능한 네트워크 침입 탐지 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 일반적으로 소프트웨어 방식으로 구현된 침입 탐지 시스템을 고속의 패킷 처리에 뛰어난 성능을 가지고 있는 네트워크 프로세서를 이용하여 재설계 및 구현하였다. 제한된 자원과 기능을 가지는 다중 처리 프로세서(Multi-processing Processor)로 구성된 네트워크 프로세서에서 고성능 침입 탐지 시스템을 실현하기 위하여, 최적화된 자료구조와 알고리즘을 설계하였다. 그리고 더욱 효율적으로 침입 탐지 엔진을 스케줄링(scheduling)하기 위한 침입 탐지 엔진 할당 기법을 제안하였으며, 구현과 성능 분석을 통하여 제안된 기법의 적절성을 검증하였다. Recently with the explosive growth of Internet applications, the attacks of hackers on network are increasing rapidly and becoming more seriously. Thus information security is emerging as a critical factor in designing a network system and much attention is paid to Network Intrusion Detection System (NIDS), which detects hackers’ attacks on network and handles them properly. However, the performance of current intrusion detection system cannot catch the increasing rate of the Internet speed because most of the NIDSs are implemented by software. In this paper, we propose a new high performance network intrusion using Network Processor. To achieve fast packet processing and dynamic adaptation of intrusion patterns that are continuously added, a new high performance network intrusion detection system using Intel’s network processor, IXP1200, is proposed. Unlike traditional intrusion detection engines, which have been implemented by either software or hardware so far, we design an optimized architecture and algorithms, exploiting the features of network processor. In addition, for more efficient detection engine scheduling, we proposed task allocation methods on multi-processing processors. Through implementation and performance evaluation, we show the proprieties of the proposed approach.

Snort 기반 탐지 규칙의 유사성 분석 프로그램 개발 및 활용

조호성,오성일,이인복,박희진,나중채 한국차세대컴퓨팅학회 2015 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.11 No.1

네트워크를 이용한 공격이 점점 다양해지고 정밀해지면서 침입 탐지 시스템에서 사용하는 탐지규칙도 많아지고 복 잡해지고 있다. 하지만 탐지규칙을 효율적으로 통합하고 관리하기가 어려워 중복되거나 유사한 탐지규칙의 수가 급 속히 늘어나고 있으며, 이는 침입 탐지 시스템의 효율성을 크게 저하하는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 탐지규 칙의 유사도를 측정하는 프로그램을 개발하고 이를 이용하여 대표적인 침입탐지 시스템인 Snort에서 사용되는 탐 지규칙의 유사성을 분석한다. 유사도 측정 프로그램은 최장 공통부분 문자열 알고리즘과 서열 정렬 알고리즘을 사용 하여 중복되거나 유사한 탐지규칙을 찾는다. 분석 결과, Snort의 탐지규칙 5,843개에서 중복되거나 비슷한 탐지규 칙 1,377개를 찾았고 이들을 유사성에 따라 분류하였다. 또한, 탐지규칙 세 개를 개별적으로 분석하고 개선안을 제 시하였다. Network attacks become more and more diverse and precise, and thus detection rules also become numerous and complicated in network intrusion detection systems. Since, however, the detection rules are difficult to unify and manage efficiently, duplicate or similar rules are increasing. Moreover, these rules reduce the performance of the intrusion detection systems. In this paper, we develop a program for evaluating the similarity of detection rules and analyze, using the program, the similarity of detection rules used in Snort, a representative intrusion detection system. The program finds duplicate or similar rules based on a longest common subsequence algorithm and a sequence alignment algorithm. In our analysis, we found 1,377 duplicate or similar detection rules among 5,843 rules of Snort and classified the duplicate or similar rules according to their similarities. Furthermore, we analyze three rules individually and propose improvements on them.

모바일 코드를 이용한 최적적응 침입탐지시스템

방세중,김양우,김윤희,이필우,Pang Se-chung,Kim Yang-woo,Kim Yoon-hee,Lee Phil-Woo 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.11 No.1

A damage scale of information property has been increasing rapidly by various illegal actions of information systems, which result from dysfunction of a knowledge society. Reinforcement in criminal investigation requests of network security has accelerated research and development of Intrusion Detection Systems(IDSs), which report intrusion-detection about these illegal actions. Due to limited designs of early IDSs, it is hard for the IDSs to cope with tricks to go around IDS as well as false-positive and false-negative trials in various network environments. In this paper, we showed that this kind of problems can be solved by using a Virtual Protocol Stack(VPS) that possesses automatic learning ability through an optimum-adaptive mobile code. Therefore, the enhanced IDS adapts dynamically to various network environments in consideration of monitored and self-learned network status. Moreover, it is shown that Insertion/Evasion attacks can be actively detected. Finally, we discussed that this method can be expanded to an intrusion detection technique that possesses adaptability in the various mixed network environments. 지식사회의 역기능인 정보시스템에 대한 각종 침해행위들로 정보자산의 피해규모는 나날이 증가하고 있다. 이러한 침해행위 중에서 네트워크 보안과 관련된 범죄수사 요구의 강화는 침해행위탐지와 이에 대한 대응 및 보고를 포함하는 다양한 형태의 침입탐지시스템들에 대한 연구개발을 촉진시켜왔다. 그러나 초기 침입탐지시스템은 설계상의 한계로 다양한 네트워크 환경에서 오탐지(false-positive)와 미탐지(false-negative)뿐만 아니라 침입탐지시스템을 우회하는 방법에 대처하기 힘들었다. 본 논문에서는 이런 문제점을 모바일 코트를 통한 최적적응 능력을 갖춘 가상프로토콜스택(Virtual Protocol Stack)을 통해 보완함으로서 침입탐지시스템이 다양한 환경에서 능동적으로 감시중인 네트워크의 상황을 자동학습 하도록 하였다. 또한 본 논문에서는 이를 적용하여 삽입/회피(Insertion/Evasion) 유형의 공격이 적극적으로 탐지될 수 있음을 보였고, 이러한 방법은 보다 다양한 혼성의 네트워크 환경에서도 적응능력을 갖춘 침입탐지 기법으로 확대 적용될 수 있음을 논의하였다.