Intrusion Detection System (IDS) is intended to detect anomalous usages or attacks on system and network. Even though many IDS models have been developed, they still may have problems, such as involvement of components contaminated by anomalous process, in detecting anomalous behavior patterns. To distinguish anomalous patterns from normal patterns, we propose a Bayesian approach which includes the presentation of the relations among normal pattern components.

유 무선환경에서 침입 패턴이 다양화되고, 모바일의 편리성이 강조되면서 네트워크 대역폭이 다양한 전송 기반을 요구하고 있다. 그리고 무선기반의 자료가 급증하고 있어, 무선환경에서의 침입탐지시스템 성능에 문제가 될 수 있다. 그러므로 게이트웨이를 근간으로 한 무선전송 기반을 보호하고, 컴퓨터 운영체제 상에 내재된 보안상의 결함을 보호하기 위하여 기존의 운영체제 내에 보안 기능을 추가한 운영체제이며, 커널의 핵심 부분을 인지하여 무선기반의 시스템 사용자에 대한 식별 및 인증, 강제적 접근 통제, 임의적 접근 통제, 해킹 대응 등의 보안 기능 요소들을 갖추게 하여 보안성에 강한 시스템 유지를 요구한다. 그러므로 감시대상의 정보를 미리 알고, WAP환경하에서 감시대상에 유효한 침입패턴만을 검사하도록 침입패턴 데이터베이스를 분리하는 모델을 제시하여, 이러한 문제점에 대한 해결책을 제시하고자 하였다. 따라서 기존 침입탐지시스템의 패턴 데이터베이스를 분석하였고, 이를 적절히 분리하여 이를 다시 운영체제에 반영하는 기법이다. 그리고 이를 제시한 모델을 검증하고자 실제 구현과 실험을 통해 이를 검증하였다.