오용 침입탐지 1) 전문가 시스템 기반접근을 이용한 탐지방법론이다 우선 순위 기반으로 수립된 규칙 집합과 감사 증적의 사건들을 비교하여 침입을 탐지한다. 감사 데이터에 대한 추상적인 단계를 부여하며 각 공격 유형에 대한 지식들을 규칙 집합으로 표현한다. 추진엔진은 사실로 변환된 감사 사건과 규칙 집합을 비교하여 규칙 집합의 관리를 위하여 규칙 기반언어를 사용한다. 1992년, 벨기에에에서 발표된 전문가 시스템 기반의 침입탐지 시스템인 ASAX 는 RUSSEL 이라는 규칙 기반 언어를 사용하며 1.0버전이 공개용으로 배포되어 있다. 2) 시그니처 분석 시그니처 예 - 루트(root) 사용자 이름으로 Telnet 로그인 시도 - 시스템 프로그램 복제 시도 - 패스워드 파일 복제 시도 3) 페트리넷 퍼듀대학교에서 개발한 지식 기반침입탐지방법론이다. colored perri - nets을 사용하여 침입탐지 시스템의 행위를 모델링하고 잇다. 페트리넷은 복잡하고 분산된 시스템을 추상화 한 모델을 정립하는데 매우 유용하며 페트리 넷을 이용하여 침입탐지 시스템을 모델링 할 경우 개념적으로 단순화가 가능하고 도식적인 표현이 가능하므로 복잡한 침입탐지 시스템의 행위들의 집단화, 분류, 상관과계등을 매우 효과적으로 설명할 수 있다. 퍼듀대학교의 COAST 프로젝트의 일환으로 개발된 IDIOR 시스템은 페트리 넷 기반의 침입 패턴 매칭 엔진을 탑재하여 효과적인 오용탐지 기능을 제공한다. 4) 상태전이분석 침입을 상태이전의 집합으로 표현한 상태전이 다이어그램을 통하여 침입 탐지 과정을 분석하는 방법론으로서 UCSB 에서 개발하였다. 제품으로는 1992년도에 발표된 USTAT , 1997년에 발표된 NSTAT등이 있다. 5) 신경망 일반적으로 신경망은 컴퓨터가 인간 두뇌의 학습 기능을 갖게 하기 위하여 고안되었다. 신경망은 생물학적 신경단위인 뉴런을 모델링한 유닛들과 유닛사이의 가중치 연결들로 구성된다. 신경망은 불완전하고 다양한 입력의 해석, 패턴인식, 학습, 분류, 일반화, 추상화 등의 필요한 분야에 유용하게 활용되고 잇다. 특히, 논리적이고 분석적인 기법을 활용해서도 시물레이션하기 어려운 인간의 문제해결에도 효과적으로 활용되고 잇다. 신경망을 이용한 침입탐지 시스템은 다양한 행위 예들로 부터 침입을 타지할수 있고 자동 학습기능이 있어서 변화하는 공격 패턴에 대하여 능독적으로 대처할 수 있지만 구현이 여려워서 널리 사용되지는 않고 있다. 6) 유전알고리즘 GAs는 유전적 계승과 다원적 생존 경쟁이라는 자연현상을 모델링한 확률적인 탐색방법으로 유전검색이 불가할 정도로 큰후보해 공간을 갖는 촤적화문제적에 적용할 수 잇다. 대부분의 데이터 마이닝 시스템은 전통적인 기계학습알고리즙의 변형을 사용해 왓다 .기계학습에서 유전저 알고리즘의 기법을 이용한 것으을 GA 기계학습 또는 GBML이라고 한다.