지능적인 침입 인지를 위한 침입 상황 분류 모델
Intrusion Situation Classification Model for Intelligent Intrusion Awareness
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초록
현대 사회의 발전이 급속하게 진행됨에 따라 이를 뒷받침 하는 사회 전반의 기술들도 전보다 한층 진보되고 지능화되고 있다. 특히 보안 분야에서도 기존의 공격보다 더 정교하고 지능화된 공격들이 새로 생성되고 있고 그 피해 상황도 전보다 몇 배나 크게 발생되고 있다. 기존의 침입에 대한 분류체계를 현시점에 맞게 재정립하고 분류할 필요가 있고, 현재 작동하고 있는 침입탐지 및 감지 시스템들에 이런 분류체계를 적용하여 지능화된 침입에 능동적으로 대응하여 침입 피해를 최소화하는 것이 요구되고 있다. 본 논문에서는 현재 지능적인 공격에 의해 발생하는 침입 유형을 분석하여, 목적하는 시스템의 서비스 안전성, 신뢰성, 가용성을 보장하기 위한 새로운 침입 상황분류 모델을 제안하고, 이 분류 모델을 사용하여 조기에 침입을 감지하여 침입 피해를 최소화하고 보다 능동적인 대응이 가능한 스마트한 침입 인지 시스템을 설계하고 구현하는 연구에 토대를 마련한다.
Abstract
As the development of modern society progresses rapidly, the technologies of society as a whole are progressing and becoming more advanced. Especially in the field of security, more sophisticated and intelligent attacks are being created. Meanwhile, damaging situations are becoming several times larger than before Therefore, it is necessary to re-classify and enhance the existing classification system. It is required to minimize the intrusion damage by actively responding to intelligent intrusions by applying this classification scheme to currently operating intrusion detection systems. In this paper, we analyze the intrusion type caused by intelligent attack We propose a new classification scheme for intrusion situations to guarantee the service safety, reliability, and availability of the target system, We use this classification model to lay the foundations for the design and implementation of a smart intrusion cognitive system capable of early detection of intrusion, the damages caused by intrusion, and more collections active response.
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