IoT, 클라우드 컴퓨팅과 같은 인터넷 서비스의 발전과 사용량의 증가로 인해 수많은 패킷들이 인터넷상에서 빠르게 생성되고 있다. 안전한 인터넷 사용 환경을 만들기 위해서는 이 수많은 패킷 중에 존재할 수 있는 악성 데이터의 빠른 처리가 이뤄져야 한다. 본 논문에서는 빅데이터 보안 이벤트의 신속한 처리를 위해 비정형 데이터 분석과 빅데이터 처리에 특화된 MongoDB를 침입탐지시스템에 적용하였다. 또한 보호 대상인 사설 클라우드의 일부 자원을 이용하여 침입탐지시스템을 구축함으로써 증가 또는 감소하는 보안 이벤트 수에 따라 탄력적으로 컴퓨팅 자원 재구성이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 MongoDB 기반 침입탐지시스템의 성능을 평가하기 위하여 MongoDB 기반의 침입탐지시스템과 기존의 관계형 데이터베이스를 기반으로 한 침입탐지시스템의 프로토타입을 구축하고 성능을 비교하였다. 또한 분산화 구성에 따른 성능 변화를 확인하기 위하여 가상머신의 수를 변경하며 성능 변화를 확인하였다. 그 결과 전체적으로 MongoDB 환경에서 동일한 성능의 시스템을 분산화시켜 가상 머신의 수를 증가시킬수록 침입탐지시스템의 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 분산 MongoDB 기반의 보안 이벤트 저장 속도가 관계형 데이터베이스 기반에 비해 최대 60%, 그리고 분산 MongoDB 기반의 침입 데이터 탐지 속도가 관계형 데이터베이스 기반에 비해 최대 100% 빠른 결과를 얻었다.
본고에서는 빅데이터 보안 이벤트의 신속한 처리를 위하여 비정형 데이터 분석 및 빅데이터 처리에 특화된 MongoDB를 침입탐지시스템에 사용하였다. 또한 보호 대상인 사설 클라우드의 일부 자원을 활용하여 침입탐지시스템을 구축함으로써 증가 내지 감소하는 보안 이벤트 수에 따라 탄력적 컴퓨팅 자원 재구성이 가능하도록 하였다.