LSTM Language Modeling for Intrusion Detection Systems

Abstract

컴퓨터 보안에서 견고한 침입 탐지 시스템을 설계하는 것은 가장 핵심적이고 중요한 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는 비정상 기반 호스트 침입 탐지 시스템 설계를 위한 시스템 콜 시퀀스와 분기 시퀀스에 대한 언어 모델 방법을 제안한다. 기존의 방법에서 흔히 발생하는 높은 오탐율 문제를 해결하기 위해 여러 임계값 분류기를 혼합하여 정상적인 시퀀스들을 잘 모을 수 있는 새로운 앙상블 방법을 사용하였다. 본 언어 모델은 기존 방법들이 잘 하지 못했던 각 시스템 콜의 의미와 그들 간의 상호 작용을 학습 할 수 있다는 장점이 있다. 공개된 데이터들과 새롭게 생성한 데이터를 바탕으로 다양한 실험을 통해 제안 된 방법의 타당성과 유효성을 입증하였다. 또한, 본 모델이 높은 이식성을 갖고 있음을 보였다.