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인공지능 기술기반의 서비스거부공격 대응 위한 서비스 모델 개발 방안
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학술지명
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발행연도
2021
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Korean
주제어
KDC
310
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KCI등재
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학술저널
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587-593(7쪽)
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본 논문에서는 나날이 발전하는 대규모 서비스거부공격에 대해 고전적인 방식의 DDoS 대응시스템에서 벗어나, 4차 혁명 시대의 핵심기술 중의 하나인 인공지능 기반의 기술을 활용해 지능화된 서비스거부공격을 효율적으로 감내 할 수 있는 서비스모델 개발방안을 제안하였다. 즉, 다수의 보안장비, 웹서버로부터 수집된 다량의 데이터를 대상으로 머신러닝 인공지능 학습을 통해 서비스거부공격을 탐지하고 피해를 최소화할 수 있는 방안을 제안하였다. 특히, 인공지능기술을 활용하기 위한 모델을 개발은 일정한 트래픽 변화를 반복하며 안정적 흐름의 데이터를 전송이 이루어지다가 서비스거부공격이 발생하면 다른 양상의 데이터 흐름을 보인다는 점에 착안하여 서비스서부공격 탐지에 인공지능기술을 활용하였다. 서비스거부공격이 발생하면 확률기반의 실제 트래픽과 예측값과의 편차가 발생하기 때문에 공격성 데이터로 판단하여 대응이 가능하다. 이 논문에서는 보안장비나 서버에서 발생하는 로그를 기반으로 데이터를 분석하여 서비스거부공격 탐지모델을 설명하였다.
더보기In this thesis, we will break away from the classic DDoS response system for large-scale denial-of-service attacks that develop day by day, and effectively endure intelligent denial-of-service attacks by utilizing artificial intelligence-based technology, one of the core technologies of the 4th revolution. A possible service model development plan was proposed. That is, a method to detect denial of service attacks and minimize damage through machine learning artificial intelligence learning targeting a large amount of data collected from multiple security devices and web servers was proposed. In particular, the development of a model for using artificial intelligence technology is to detect a Western service attack by focusing on the fact that when a service denial attack occurs while repeating a certain traffic change and transmitting data in a stable flow, a different pattern of data flow is shown. Artificial intelligence technology was used. When a denial of service attack occurs, a deviation between the probability-based actual traffic and the predicted value occurs, so it is possible to respond by judging as aggressiveness data. In this paper, a service denial attack detection model was explained by analyzing data based on logs generated from security equipment or servers.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-05-04 | 학회명변경 | 영문명 : The Korea Contents Society -> The Korea Contents Association | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.21 | 1.21 | 1.26 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.29 | 1.25 | 1.573 | 0.33 |
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