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서영웅 (국방기술품질원) 김명진 (펜타시큐리티시스템) 박승영 (강원대학교) 이석우 (펜타시큐리티시스템)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.7
발행연도
2018.7
수록면
744 - 754 (11page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.7.744

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웹 어플리케이션 공격이 급격하게 늘면서 기존의 기법들만으로는 이를 탐지하는 것이 한계가 있어, 기계학습 기반의 탐지 기법이 연구되기 시작하였다. 기계학습을 활용한 기존 기법은 공격 탐지를 위해 적절한 특징(feature)을 선정해야 하는 어려움이 있으며, 새로운 공격 패턴이 등장할 경우 이에 적합하도록 특징을 재선정해야 할 경우도 발생한다. 본 논문에서는 HTTP 트래픽을 구성하는 입력이 허용되는 문자에 대한 제한 없이 문자 단위로 16진수 변환한 후 이미지화하고, 이를 입력으로 하는 convolutional neural network을 통해 웹 어플리케이션 공격을 탐지하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 별도의 특징 선정 없이 지도학습을 통해 이미지화 된 HTTP 트래픽을 학습하며, 기존의 기계학습 기법보다 최대 84.4%까지 공격 탐지 오류율 성능을 향상할 수 있음을 보였다.
#컨볼루션 신경망 #지도학습 #SQL 인젝션 #크로스 사이트 스크립팅 #웹 어플리케이션 #convolutional neural network #supervised learning #SQL injection #cross site scripting #web application

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. CREPE 기법[13]
3. 제안 기법
4. 비교 기법
6. 결론
References

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
B. Stock, G. Pellegrino, and C. Rossow, Hey, you have a problem: on the feasibility of large-scale web vulnerability notification, Proc. of USENIX Security Symposium, 2016. The Open Web Application Security Project, OWASP top ten project [Online]. Available: https:// www.owasp.org/index.php/ Category: OWASP_Top_ Ten_Project, 2017. Akami, Akamai Quarterly Security Reports [Online]. Available: https://www.akamai.com/de/de/multimedia/ documents/state-of-the-internet/q3-2017-state-of-t he-internet-security-report.pdf, 2017. B. Nagpal, N. Chauhan, and N. Singh, A survey on the detection of SQL injection attacks and their countermeasures, Journal of Information Processing Systems, Vol. 13, No. 4, pp. 689-702, Aug. 2017. I. Balasundaram and E. Ramaraj, An authentication scheme for preventing SQL injection attack using hybrid encryption (PSQLIA-HBE), European Journal of Scientific Research, Vol. 53, No. 3, pp. 359-368, May 2011.

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