일반기술

은닉마코프 모델을 이용한 확률적인 네트워크 이상징후 탐지장치 및 그 방법

본 기술은 유무선 네트워크 상의 악성 네트워크 공격자를 효과적으로 차단하고, 사용자의 통신정보를 안전하게 보장하기 위한 이상징후 탐지 알고리즘이다. 현재 이상징후 탐지 알고리즘은 결정적 예측으로, 관리자의 판단이 개입되지 못하여 네트워크 확장성을 보장하지 못하고 있고 또한 오탐율이 높은 단점이 있다. 따라서 본 기술은 은닉마코프 모델을 응용하여, 네트워크 트래픽에서 은닉마코프 모델에 적합한 입력을 도출하고, 확률적인 예측이 가능하도록 제공하였다. 또한 정보통신 이상징후 기반 탐지 시스템은 높은 오탐율을 가지고 있다. 기존의 이상징후 기반 탐지와 관련된 기술 및 기법으로 이상징후 기반 탐지 시스템으로 시계열예측 기법, 주성분분석기법, 엔트로피 기반 탐지 기법 등이 제안되었으나, 높은 오탐율을 가지고 있다. 본 기술에서는 이러한 높은 오탐율을 극복하기 위해 확률적 예측이라는 시스템을 도입하였다. 이러한 기술기법이 기존 시장의 포화도를 어느 정도 높여줄 것이라고 기대한다.네트워크 이상징후 탐지는 최근 들어 포화되고 있는 알고리즘이나, 본 기술에서 제시한 확률적 이상징후 탐지 기법은 그 연구 및 개발이 미비한 상황이다. 따라서 본 기술기법은 높은 시장성을 지닐 수 있으며, 관리자의 판단에 따른 적절한 이상징후 탐지를 제시하여 네트워크 확장성이 뛰어날 것이며 이에 대해 다양한 파생연구가 가능할 것으로 판단된다.기존의 은닉마코프 모델을 수정하여, 일단 은닉마코프의 입력값, 특징집합, 을 PHASE 1을 통하여 결정한다. 이 때는 네트워크 트래픽에서 수집할 수 있는 총 12가지의 정보들을 이용한다. PHASE 2에서는 특징집합의 입력 관찰이 결정되고, 은닉마코프 모델이 모든 상태집합에 대해서 예측할 수 있도록 보장한다.