HIDS 보안강화를 위한 슬라이딩 윈도우 파라미터 최적화: 위험 허용도 기반 접근
Optimization of HIDS Sliding Window Parameters for Enhanced Security: A Risk Tolerance-Based Approach
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초록
MSA 환경으로의 전환 가속화에 따라 네트워크 복잡성과 보안 위협이 증가하는 상황에서, HIDS는 컨테이너 보안 및 세분화된 모니터링의 핵심요소로 부상하고 있다. 본 연구는 HIDS의 슬라이딩 윈도우 파라미터가 알림 성능에 미치는 영향을 분석하고 위험 허용도에 따른 최적화 방안을제시한다. 실험 결과, 파라미터 조합에 따라 알림 성능이 Precision 22∼31%p, Recall 24∼57%p, F1-score 10∼29%p의 변화폭을 보여 설정의중요성을 확인하였다. 위험 허용도별 최적화 결과, 높은 위험 허용도에서는 Precision이 중간 수준 대비 13∼16%p 향상된 반면, 낮은 위험 허용도에서는 개선이 1∼2%p로 제한적이었다. 본 연구는 위험 허용도 기반 파라미터 최적화를 통해 MSA 환경에서 보안 상황에 맞춘 HIDS 성능 조정의효과성을 입증하였다. 향후 연구로는 다양한 환경에서의 검증, 시스템 리소스와 탐지 시간을 고려한 운영 효율성 개선, 그리고 실시간으로 변화하는공격 패턴에 적응적으로 대응할 수 있는 동적 파라미터 최적화 연구의 필요성을 제시하였다.
Abstract
As the transition to MSA environments accelerates due to container and Kubernetes technology advancements, network complexityand security threats are increasing. In this context, HIDS emerges as a crucial element for container security and granular monitoring. This study analyzes the impact of HIDS sliding window parameters on alert performance and proposes optimization strategies based onrisk tolerance. Experimental results demonstrate that parameter combinations significantly influence alert performance, with variationsof 22-31%p in Precision, 24-57%p in Recall, and 10-29%p in F1-score, confirming the importance of parameter configuration. Whenoptimized for different risk tolerance scenarios, high risk tolerance settings showed 13-16%p improvement in Precision compared tomedium risk tolerance, while low risk tolerance settings yielded limited improvements of only 1-2%p. This study proves the effectivenessof risk tolerance-based parameter optimization for adjusting HIDS performance according to security contexts in MSA environments. Futureresearch directions include validation across diverse environments, operational efficiency improvements considering system resources anddetection time, and the need for dynamic parameter optimization research capable of adaptively responding to evolving attack patternsin real-time.