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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제17권 제5호
발행연도
2012.5
수록면
33 - 40 (8page)

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본 논문은 HTTP Outbound Traffic의 감시를 통해 다양한 웹 공격의 침입 경로에 대응하고, 학습 효율성을 높여 변종 또는 새로운 기법을 이용한 비정상 행위에 대한 오탐을 낮춘 기법을 제안한다. 제안 기법은 HMM(Hidden Markov Model)을 적용하여 HTML 문서속의 태그와 자바스크립트의 학습을 통한 정상 행위 모델을 생성한 후, HTTP Outbound Traffic속의 정보를 정상 행위 모델과 비교하여 웹 공격을 탐지한다. 실제 침입된 환경에서의 검증 분석을 통해, 제안기법이 웹 공격에 대해 0.0001%의 오탐율과 96%의 우수한 탐지능력을 보임을 제시한다.
#웹 공격 #비정상 행위 탐지 #은닉 마코브 모델 #HTML 태그 #자바스크립트 #Web-based Attacks #HTTP Outbound Traffic #Anomaly Detection #HMM(Hidden Markov Model) #HTML tag #Javascript

목차

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1. [학술대회논문] - Wang Qinquan / 2010 / Research on Network Attack and Detection Methods / Procs. of Education Technology and Computer Science(ETCS) : 630 ~ 633 google schola 2. [보고서] - Justin Crist / 2008 / Web base Attacks google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 최병하 / 2011 / HTTP Outbound Traffic 감시를 통한 웹 공격의 효율적 탐지 기법 / 한국컴퓨터정보학회논문지 16 (1) : 125 ~ 132 dbpia 4. [인터넷자원] - / / Ahn LAB google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 김길한 / 2006 / SVM을 이용한 침입방지시스템 오경보 최소화 기법 / 인터넷정보학회논문지 7 (3) : 119 ~ 132 google schola

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