기계학습 기반의 잠재적 사이버 위협 자동 분석 시스템 = An Automatic Analytical System of Potential Cyber Threat Based on Machine Learning
저자
김병익(Byung Ik Kim) ; 김낙현(Nakhyun Kim) ; 이슬기(Seulgi Lee) ; 조혜선(Hyeisun Cho) ; 박준형(Junhyung Park)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
자료형태
학술저널
수록면
368-371(4쪽)
제공처
본 논문에서는 각각의 사이버 공격을 분석하는 시스템이 아닌 대량의 데이터 속에서 확인되지 않은 사이버 공격 징후를 탐지하는 기술과 탐지된 정보가 과거의 사이버 공격과 얼마만큼의 유사성을 보이는지, 현재 발생되는 위협이 실제 위협인지를 자동으로 분석하는 시스템을 소개한다. 현재 대부분의 사이버 공격은 조직적으로 이루어지고 있으며, 기존 사이버 공격에서 성공한 정보를 이용하여 유사한 사이버 공격을 수행하고 있다. 따라서 사이버 공격에서 사용되는 다양한 ICT 자원들의 정보를 수집하고 이들 간 상호 연관성 분석 및 현재 확인되고 있는 위협과의 비교 분석을 수행하여 공격 그룹 식별, 과거 사이버 공격과의 연관성 분석 등을 자동으로 수행하는 시스템을 제안한다. 이 시스템을 통해 현재 발생되고 있는 사이버 공격을 사전에 확인하고 이들 정보를 이용하여 사이버 공격 발생 전 대응이 가능한 생태계 구축이 가능하다.
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