산업제어시스템에 머신러닝 알고리즘을 이용한 탐지기술 적용 가이드라인 연구 = A study on guideline of detection technology using the machine learning algorithms on the ICS
저자
발행사항
아산: 순천향대학교 미래융합대학원, 2020
학위논문사항
학위논문(석사)-- 순천향대학교 미래융합대학원 : 정보보호학과 2020. 8
발행연도
2020
작성언어
한국어
주제어
DDC
005.8 판사항(23)
발행국(도시)
충청남도
형태사항
52 p.: 삽화, 도표; 26 cm
일반주기명
지도교수: 서정택
단면인쇄임
참고문헌: p. 49-50
UCI식별코드
I804:44009-200000336187
소장기관
초기 산업제어시스템은 폐쇄적인 환경이라는 특징을 가지고 있었다. 그러나 정보통신기술의 발전으로 시설운영 및 관리에 효율성을 위해 다양한 네트워크 기술이 적용되었다. 네트워크 기술의 적용으로 업무의 효율성과 편의성이 증가하였지만, 그만큼 다양한 취약점이 증가하였다. 최근 이러한 취약점을 이용하여 산업제어시스템을 대상으로 사이버 공격이 증가하면서, 산업제어시스템의 사이버보안이 주목받고 있다. 산업제어시스템 환경에 사이버 공격이 이루어진다면 막대한 경제적, 사회적 피해를 유발할 수 있으며, 심각할 경우 기기 오작동으로 인한 인명피해까지 유발할 수 있다. 실제로 스턱스넷(Stuxnet)과 블랙에너지(BlackEnergy) 등의 사이버 공격사례가 존재하며, 이러한 공격으로 부터 대비하기 위해 산업제어시스템에 일방향 자료전달, 침입탐지시스템 등의 보안시스템을 적용하고 있다. 그러나 기술의 발전과 함께 점점 지능화된 사이버 공격이 발생하면서, 지능화된 공격을 방어하기 위한 다양한 보안기술이 연구되고 있다. 그중 머신러닝을 이용한 이상징후 탐지시스템에 대한 활발한 연구가 진행되고 있으나, 산업제어시스템의 고유한 특성으로 인해 쉽게 적용하기 어렵다는 문제점이 존재한다.
이에 따라, 본 논문에서는 현재 산업제어시스템을 대상으로 머신러닝 알고리즘을 이용한 탐지기술 연구에 대표적으로 사용되는 다섯 가지 머신러닝 알고리즘을 분석하며, 해당 알고리즘들의 특성을 비교하고 분류한다. 또한, 산업제어시스템 환경의 특성별로 보안기술을 적용하기 위한 사항을 분석하며, 이를 기반으로 산업제어시스템 특성에 따른 머신러닝 알고리즘을 이용한 탐지기술 적용시 필요한 고려사항을 도출한다.
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