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초록

영어

Conventional firewalls cannot cope with attacks immediately. It is because security professionals or administrators need to analyze them and enter relevant policies to the firewalls. In addition, those policies may often block even normal accesses. Even though the packet themselves are normal, there exist many attacks that cause denial of service due to the inflow of a large amount of those packets. In this paper, we propose a method to block attacks such as Flooding, Spoofing and Scanning while allowing normal accesses based on whitelist policies which are automatedly generated by learning normal access patterns.

한국어

기존에 사용되던 방화벽들은 기본적으로 정책을 수동적으로 입력해 주는 방식으로 되어 있어 공격이 오는 즉시 대응하기 쉽지 않다. 왜냐하면 전문 보안 관리자가 이를 분석하고 해당 공격에 대한 방어 정책을 입력해 주어야하기 때문이다. 또한, 기존 방화벽 정책은 공격을 막기 위해 정상 접속까지 차단하는 경우가 많다. 패킷 자체는 정상적이지만 유입량이 많아 서비스 거부를 발생시키는 공격이 많기 때문이다. 본 논문에서는 방어 정책을 입력하는 부분을 인공지능 으로 대체하여 정책을 자동으로 생성하고, 정상 접속 학습을 통해 생성된 화이트리스트 정책으로 정상 접속은 가능하면 서 Flooding, Spoofing, Scanning과 같은 공격만을 차단하는 방법을 제안한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 인공지능 방화벽 시스템
1. 시나리오
2. 개발 요구사항
3. 기초 설계
4. 상세 설계 및 구현
Ⅳ. 구현 테스트
1. 성능 평가
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 한경현 [ Kyung-Hyun Han | 준회원, 홍익대학교 전자전산공학과 ] Corresponding Author
• 황성운 [ Seong-Oun Hwang | 정회원, 가천대학교 컴퓨터공학과 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380