스마트워크 환경에서 이상접속탐지를 위한 의사결정지원 시스템 연구
Decision Support System to Detect Unauthorized Access in Smart Work Environment
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초록
스마트워크 환경에서는 재택근무나 기업에서 구축한 스마트워크 센터, 휴대 가능한 모바일 단말기 등을 활용하여원격 협업 환경을 구성하고 유연한 근무 환경을 조성하지만, 개인정보 및 업무상 중요 정보의 해킹, 노출 등의 위험성이 상존한다. 이러한 위험에 빠르게 대처하기 위해 기업 외부에서 일하는 직원이 내부망으로 접속할 때 사용하는VPN(Virtual Private Network) 접속로그를 모니터링함으로써 직원들의 사용 패턴을 파악하고 비이상적인 행동을 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 VPN 접속로그를 이용하여 기존의 로그 셋과 현재 접속의 유사도 측정 및 설문을 통한 적합한 시각화 방식을 제시하여 현재 접속의 정상 유무를 판단하는 시스템을 관리자에게 제공한다. 제안한 방법론을 통해 실제 기업환경에서 사용한 VPN 접속로그를 이용하여 실험을 한 결과 비정상 접속로그를 평균 88.7%로 추출할 수 있었으며, 관리자는 이 시스템을 이용하여 비정상으로 접속하는 주체를 실시간으로 확인하여 대응할 수 있다.
Abstract
In smart work environment, a company provides employees a flexible work environment for tele-working using mobile phone or portable devices. On the other hand, such environment are exposed to the risks which the attacker can intrude into computer systems or leak personal information of smart-workers‘ and gain a company’s sensitive information. To reduce these risks, the security administrator needs to analyze the usage patterns of employees and detect abnormal behaviors by monitoring VPN(Virtual Private Network) access log. This paper proposes a decision support system that can notify the status by using visualization and similarity measure through clustering analysis. On average, 88.7% of abnormal event can be detected by this proposed method. With this proposed system, the security administrator can detect abnormal behaviors of the employees and prevent account theft.
참고문헌 (15)
- "기업을 위한 스마트워크 도입, 운영 가이드북", 방송통신위원회 한국정보화진흥원, 07~13 (2010)
- 이형찬, "스마트워크 보안 위협과대책", 정보보호학회지, 21(3), pp.12~21 (2011)
- 강성중, "정보 디자인 교과서", pp.99~123 (2008), 안그라픽스
- Y.Livnat, "A VisualizationParadigm for Network IntrusionDetection", Proceedings of the 2005 IEEEWorkshop on Information Assurance andSecurity, pp.92~99 (2005)
- H.Choi, "PCAV: InternetAttack Visualization on Parallel Coordinates", ICICS, 3783, pp.454~466 (2005)
- R.Xu, "Survey of Clustering Algorithms", IEEE Transantions On Neural Networks, 16(3), pp.645~678 (2005)
- J.Han, "Data Mining:Concepts and Techniques" (2000), MorganKaufmann
- 오일석, "패턴인식" (2008), 교보문고
- W.Lee, "Data MiningApproaches for Intrusion Detection", 7thUSENIX Security Symposium, pp.79~94 (1998)
- Y.Guan, "Y-means : AClustering Method For Intrusion Detection", Canadian Conference on Electricaland Computer Engineering, pp.1~4 (2003)
- V.J.Hodge, "A Survey of OutlierDetection Methodologies", Artificial IntelligenceReview, 22(2), pp.85~126 (2004)
- "OpenVPN"[URL]
- 박동련, "R에 의한 통계그래픽스 : 강의 내용 및 방법의 논의", 응용통계연구, 20(3), pp.619~634 (2007), 한국통계학회
- P.J. ROUSSEEUW, "Silhouettes: a graphicalaid to the interpretation andvalidation of cluster analysis", Journal ofComputational and Applied Mathematics, 20, pp.53~65 (1987)
- M.Schonlau, "ComputerIntrusion : Detecting Masquerades", Statistical Science, 16(1), pp.58~74 (2001)