퍼지 추론을 이용한 은닉 마르코프 모델 기반 침입탐지 시스템의 성능향상 = Improving Intrusion Detection System based on Hidden Markov Model with Fuzzy Inference

국문 초록 (Abstract)

정보통신의 질적 양적 팽창과 더불어 컴퓨터 시스템에 대한 침입 또한 증가하고 있다. 침입탐지시스템은 이를 해결하기 위한 대표적인 수단으로, 최근 관련된 연구의 방향이 오용탐지 기법에서 비정상 행위탐지 기법으로 옮겨가고 있는 상황이다. HMM(hidden Markov model)은 비정상행위탐지 기법에 사용되어 다양한 척도(measure)에 대한 정상행위를 효과적으로 모델링할 수 있는 방법이다. 다양한 척도의 결과값들로부터 침입을 판정하는 방법에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 SOM(self organizing map)를 통해 축약된 데이터를 HMM으로 모델링한 비정상행위기반 침입탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해 퍼지 침입판정 방법을 제시한다. 실험결과 척도에 따른 결과들의 기계적 결합보다 향상된 결과를 얻었으며, 퍼지 관련 파라메터의 개선을 통해 더욱 좋은 효과를 기대할 수 있었다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 관련연구
• 3. HMM기반 침입탐지 시스템
• 4. 퍼지 추론 및 침입판정
• 5. 실험 결과
• 6. 결론 및 향후과제
• 참고문헌