데이터 마이닝을 이용한 공격 탐지 메커니즘의 실험적 비교 연구

김미희; 오하영; 채기준

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김미희 오하영 채기준

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제31권 2C호

발행연도: 2006.2

수록면: 208 - 218 (11page)

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본 논문에서는 최신의 공격 유형을 잘 분류해 내고, 기존 공격의 변형이나 새로운 공격에도 탐지 가능하도록 데이터 마이닝 기법을 이용한 공격 탐지 모델 생성 방법들을 소개하고, 다양한 실험을 통해 탐지율 및 탐지 시간측면에서 이 모델들의 성능을 비교한다. 이러한 탐지 모델을 생성하는데 중요한 요소로 데이터, 속성, 탐지 알고리즘을 꼽을 수 있는데, 실제 네트워크에서 수집된 NetFlow 데이터와 대량의 KDD Cup 1999 데이터를 사용하였다. 또한 탐지 알고리즘으로서 단일 지도/비지도학습 데이터 마이닝 기법 및 결합된 방법을 이용하여 탐지 모델을 생성, 비교 실험하였다. 시험 결과, 결합된 지도학습 알고리즘을 사용한 경우 모델링 시간은 길었지만 가장 탐지율이 높았고, 모든 경우 탐지 시간이 1초 내외로 실시간 탐지 가능성을 입증할 수 있었다. 또한 새로운 공격에 대한 이상탐지 결과로도 92% 이상의 탐지율을 보임으로 탐지 가능성을 입증할 수 있었고, SOM 기법을 사용하는 경우에는 새로운 공격이 기존 어느 공격에 유사한 특성을 갖는지에 대한 부과적인 정보도 제공하였다.

참고문헌 (15)

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Wenke Lee, Salvatore J. Stolfo, “Data Mining Approaches for Intrusion Detection,” Proc. of the 7th USENIX Security Symposium, pp.79-94, Jan. 1998.

나현정, 김미희, 채기준, 나중찬, “NetFlow 트래픽을 이용한 분산 서비스거부 공격 탐지 기법”, 한국정보처리학회 추계학술발표대회, 제10권 제2호, pp.1957-1960, 2003년 11월.

Mihui Kim, Hyunjung Na, Kijoon Chae, Hyochan Bang, Jungchan Na, “A Combined Data Mining Approach for DDos Attack Detection,” ICOIN 2004, LNCS 3090,pp.943-950, Feb. 2004.

Jelena Mirkovic, Gregory Prier, Peter Reiher, “Attacking DDoS at the Source,” Proc. of ICNP 2002.

Joao B. D. Cabrera, Lundy Lewis, Xinzhou Qin, Wenke Lee, Ravi K. Prasanth, B. Ravichandran, Raman K. Mehra, “Proactive Detection of Distributed Denial of Service Attacks using MIB Traffic Variables,” Proc. of ICNP 2002.

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