IT의 발전으로 많은 컴퓨터 사용자들이 인터넷 사용을 생활화하고 있다. HTML 기술을 이용한 웹 기술의 발전은 현대인들의 정보를 빠르고 쉽게 공유할 수 있도록 하고 있으며, 그 이용이 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이다. 그러나 그에 따른 부작용으로 중요 시스템에 대한 정보 유출, 전산망 침해 등과 같은 침입 행위 또한 빠른 속도로 증가하고 있다. 이에 본 논문에서 제안하는 공격 트래픽 탐지 기법은 전통적인 네트워크기반 공개 침입탐지시스템인 Snort 탐지한 공격 트래픽 중 false positive 가능성이 있는 패킷을 Nmap 정보를 이용하여 필터링하고, nessus 취약점 정보를 이용하여 2차 필터링을 실시한 후, 운영체제의 적합성, 시그너처 위험도, 보안 취약점을 고려하여 상관성 분석을 최종적으로 실시하여 false positive 경고 메시지를 줄이고 false positive에 의한 오류를 최소화하여 전체적인 공격 탐지 결과를 높였다.
The development of IT technology, Internet popularity is increasing geometrically. However, as its side effect, the intrusion behaviors such as information leakage for key system and infringement of computation network etc are also increasing fast. The attack traffic detection method which is suggested in this study utilizes the Snort, traditional NIDS, filters the packet with false positive among the detected attack traffics using Nmap information. Then, it performs the secondary filtering using nessus vulnerability information and finally performs correlation analysis considering appropriateness of management system, severity of signature and security hole so that it could reduce false positive alarm message as well as minimize the errors from false positive and as a result, it raised the overall attack detection results.
