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초록

영어

Network traffic that involved in malicious activities on the Internet has become more sophisticated over the years and the volume of the traffic has also grown significantly. As the detection of such malicious traffic should be done very quickly and accurately, decent signature matching techniques for intrusion detection systems, such as Snort, are required. Matching thousands of signatures to all incoming packets is inefficient in the perspective of achieving fast detection of malicious traffic. In this paper, we suggest a signature matching method named Growing Prefix Indexing (GPI) that dramatically reduces the number of signatures to be examined. We also present experimental results that verify the efficiency of using the proposed method.

한국어

인터넷에서 악성 행위를 수행하는 네트워크 트래픽의 내용이 갈수록 정교해지고, 그 양 또한 계속해서 증가하게 되면서, Snort와 같은 네트워크 침입 탐지 시스템에서의 정확하고 신속한 시그니쳐 검사가 중요해졌다. 무수한 입력 패킷에 대해 모든 시그니쳐를 전부 검사하는 방식으로는 효율적인 시그니쳐 검사가 불가능하므로, 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 증가형 접두사 인덱싱 방법을 제안한다. 증가형 접두사 인덱싱 방법을 사용할 경우 패킷 검사에 필요한 시그니쳐의 양을 상당히 줄일 수 있게 되며 이로 인해 성능 향상을 기대할 수 있음을 실험적으로 보인다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 배경지식 및 관련 연구
  2.1. Snort
  2.2. Aho-Corasick 기반 방법
  2.3. DFA 또는 NFA 기반 방법
  2.4. 시그니쳐 그룹화 관련 방법
 3. 제안하는 방법
  3.1. 새로운 인덱싱 방법 제안의 배경
  3.2. 증가형 접두사 인덱싱 방법
 4. 실험 및 결과
  4.1. 실험 개요
  4.2. 실험 결과
 5. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 김혜선 [ Hye Seon Kim | 한양대학교 전자컴퓨터통신공학과 ]
• 강부중 [ BooJoong Kang | 한양대학교 전자컴퓨터통신공학과 ]
• 양지수 [ Jisu Yang | 한양대학교 전자컴퓨터통신공학과 ]
• 임을규 [ Eul Gyu Im | 한양대학교 컴퓨터공학부 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  보안공학연구논문지 [Journal of Security Engineering]

• 간기

  계간

• pISSN

  1738-7531

• 수록기간

  2005~2017

• 십진분류

  KDC 505 DDC 605