침입탐지 시스템을 위한 은닉 마르코프 모델의 적용 = Application of Hidden Markov Model to Intrusion Detection System
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학술지명
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발행연도
2001
작성언어
Korean
KDC
569
등재정보
구)KCI등재(통합)
자료형태
학술저널
수록면
429-438(10쪽)
제공처
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정보통신 구조의 확산과 함께 전산시스템에 대한 침입과 피해가 증가되고 있으며 침입탐지 시스템에 대한 관심과 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 사용자의 정상행위에서 생성된 이벤트ID 정보를 모델링한 후 사용자의 비정상행위를 탐지하는 침입탐지 시스템을 제안한다. 전처리를 거친 이벤트ID열은 전방향-역방향 절차와 Baum-Welch 재추정식을 이용해서 정상행위로 구축된다. 판정은 전방향 절차를 이용해서 판정하려는 열이 정상행위로부터 생성되었을 확률을 계산하며, 이 값을 임계값과 비교함으로써 수행된다. 실험을 통해 침입탐지를 위한 최적의 HMM 매개변수를 결정하고, 사용자 구분이 없는 단일모델링, 사용자별 모델링, 사용자 그룹별 모델링 방식을 비교하여 정상행위 모델링 성능을 평가하였다. 실험결과 제안한 시스템이 발생한 침입을 적절히 탐지함을 확인할 수 있었지만, 신뢰도 높은 침입탐지 시스템의 구축을 위해서는 보다 정교한 모델의 클러스터링이 필요함을 알 수 있었다.
더보기As the infrastructure for computer communication grows the damage of computer system due to intrusions significantly increases, which has raised interests in the research on intrusion detection systems. This paper proposes an intrusion detection system which models BSM event id sequences generated by users' normal behaviors using hidden Markov model (HMM) and detects anomalous behaviors. Preprocessed event id sequence is modeled as normal behavior using forward-backward procedure and Baum-Welch reestimation formula. Whether user's current behavior is normal or not is determined by comparing the probability at which the sequence is generated from the normal model using forward procedure with pre-determined threshold. Experiments have been made to determine the optimal HMM parameters. HMM models for normal behaviors have been tested and evaluated in three categories: single model without user discrimination, separate model for each user, and models for user groups. Experimental results indicate that the proposed model is promising, and more sophisticated model clustering is required to raise the reliability of the intrusion detection system.
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