Snort Rule Recommendation Technique through Packet Log Analysis

Recently, as using of network service systems providing various services, such as FTP increases, attacks of hacker on them having vulnerabilities are increasing. Thus we need various security tools for detecting and preventing attacks. A IDS(Intrusion Detection System) being one of security tools detects external attacks by using rules for intrusion detection. Because applying whole of rules at a IDS consumes many resources and decrease speed of services, users of IDS need knowledge of security experts to properly configure rules at a IDS. To overcome these problems, this thesis proposes the system recommending Snort rules through packet log analysis. For this, firstly, the proposed system structures Snort rules and analyzes packet log generated from network service systems by using structured rule data. Secondly, the proposed system recommends proper rules based on the result of analysis. Finally, the proposed system applies recommended rules at Snort and removes them from Snort. The proposed system has an advantage of managing rules at Snort automatically and efficiently without knowledge of security experts.1장 서 론 1 2장 관련 연구 3 2.1 침입 탐지 시스템 3 2.2 Snort 5 2.3 Snort 규칙 6 3 장 Snore 규칙 추천 시스템의 설계 및 구현 13 3.1 Snort 규칙 구조화 모듈 13 3.2 패킷 로그 분석 모듈 25 3.3 규칙 추천 모듈 32 4 장 시스템 검증 37 5 장 결론 및 향후 과제 46 참고문헌 4

Comparison of resampling methods for dealing with imbalanced data in binary classification problem

의학전산통계학협동과정이분형자료의 분류에서 자료의 불균형 정도가 심한 경우 "계급 불균형"(Prati 2009)문제가 발생한다. 이러한 자료의 불균형 문제 해결을 위해 학습 자료를 변형시키는 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 이분형자료의 분류문제에서 불균형을 다루기 위한 방법들 중 표본 재추출 방법들을 비교하였다. 이를 통해 자료에서 희소계급의 탐지를 보다 효과적으로 하는 방법을 찾고자 하였다. 연구에서 사용한 표본 재추출 방법은 총 20가지이며 오버샘플링, CNN기반 언더샘플링, 언더샘플링, 오버샘플링 언더샘플링 혼합방법 총 4가지로 분류하였다. 표본 재추출 방법을 비교하기위해 분류문제에서 대표적으로 쓰이는 로지스틱 회귀분석, Supoort Vector Machine, 랜덤 포레스트 모형을 사용하였다. 모의실험에서는 4개의 모형을 사용하였다. 첫 번째 모의실험은 불균형 정도를 고정하고 독립변수들의 선형 결합으로 나눌 수 없는 수식을 설정하고, 양 끝값에 오차를 두고 종속변수를 만들었다. 두 번째 모의실험은 첫 번째 모의실험과 동일한 상황에 한쪽 끝에만 오차를 두고 종속변수로 만들었다. 세 번째 모의실험은 종속변수의 선형 결합에 한쪽 끝값에 오차를 두고 종속변수를 만들었다. 네 번째 모의실험은 종속변수의 선형 결합에 한쪽 끝값에 세 번째 모의실험에 비해 오차를 적게 하고 종속변수를 만들었다. 모의실험 후 실제데이터를 사용하여 분석하였다. 분석결과, 가장 많은 모의실험과 자료분석에서 정확도가 0.5 이상이면서 민감도가 높았던 표본 재추출 방법은 Random Under Sampling(RUS)였다. 그 다음으로 민감도가 높았던 방법은 오버샘플링 ADASYN이었다. 이를 통해 RUS방법이 희소계급값을 찾기 위한 방안으로는 적합했다는 것을 알 수 있었다. 또한 개발된 오버샘플링 방법들이 언더샘플링 방법들 보다 민감도 수치가 높은 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 임의로 표본을 뽑는 RUS 방법의 새로운 확장 가능성을 제시하는 바이다.open석

광기록 장치의 픽업헤드용 실리콘 스캐닝 미러의 제작과 구동실험

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :전기.컴퓨터공학부,2001.Maste

Restoration of implant-supported fixed dental prosthesis using the automatic abutment superimposition function of the intraoral scanner in partially edentulous patients

구강 스캐너를 이용한 디지털 인상과 CAD-CAM (Computer Aided Design-Computer Aided Manufacturing) 기술은 점차 발전하고 있다. 전통적인 인상 채득, 작업모형의 제작, 왁스 납형 제작 및 주조의 복잡한 과정이 단축되었으며 환자의 방문 횟수도 줄일 수 있게 되었다. 구강 스캐너 기술의 발전으로 디지털 인상의 정밀도와 정확성이 향상되었으며, 그 적응증은 보다 광범위한 부위의 고정성 치과보철물의 수복으로 점차 확대되어지고 있다. 본 증례 보고에서는 광범위한 부위의 고정성 임플란트 보철물의 수복을 위하여, 컴퓨터로 계획하고 가이드 수술용 템플레이트로 완전히 가이드된 수술을 하고, 즉시/조기 임플란트 보철물을 장착하였으며, 임시 보철물에서 최종 보철물로 전환하는 과정에서 구강스캐너의 지대주 중첩 알고리즘을 활용하였다. 임플란트 수술 당일 획득한 구강스캔으로 맞춤형 지대주를 포함한 임시 보철물을 제작하여 활용하였으며, 최종 보철물은 임시 보철물에서의 맞춤형 지대주를 낀 채로 구강스캔하여 제작되었다. 이 과정에서 임시 보철물 장착 전에 미리 스캔해서 라이브러리화한 맞춤형 지대주 데이터를 구강스캐너 소프트웨어 지대주 자동중첩 기능으로 최종 디지털 인상에 자동적으로 매칭하였고, 치은연하마진인 부분도 지대주를 탈거하지 않고, 치은압배사 없이 정밀하게 획득할 수 있었다. 구강스캐너와 소프트웨어의 다양한 기술을 응용하여 임플란트 치료 과정을 디지털 워크플로우로 변화시킴으로써, 환자 불편감 및 치료 시간을 단축하였으며, 환자와 술자에게 모두 이롭고 예지성 있는 치료가 가능하였다.N