비정형 보안 인텔리전스 보고서 기반 토픽 자동 추출 모델Topic Automatic Extraction Model based on Unstructured Security Intelligence Report
- Other Titles
- Topic Automatic Extraction Model based on Unstructured Security Intelligence Report
- Authors
- 허윤아; 이찬희; 김경민; 임희석
- Issue Date
- 2019
- Publisher
- 한국융합학회
- Keywords
- 보안; 인텔리전스 보고서; 분석시스템; 토픽 모델링; 분류 시스템; Security; Intelligence Report; Analysis; Topic Modeling; Classification
- Citation
- 한국융합학회논문지, v.10, no.6, pp.33 - 39
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국융합학회논문지
- Volume
- 10
- Number
- 6
- Start Page
- 33
- End Page
- 39
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/70812
- ISSN
- 2233-4890
- Abstract
- 지능형 사이버 공격 기법이 다양화됨에 따라 보안 침해 사건, 글로벌 범죄 등의 사건 발생이 증가하고 있다. 지능형 공격을 예측하고 대응하기 위해서는 공격 기법의 특성, 수법, 유형을 파악해야 한다. 이를 위해 수많은 보안 기업 회사에서는 다양한 공격 기법을 빠르게 파악하고 더 큰 피해를 막기 위해 보안 인텔리전스 보고서를 배포한다. 하지만 각 기업에서 배포하는 보고서에 대한 형식이 맞춰져 있지 않으며, 대량의 비정형 보안 인텔리전스 보고서가 배포되고 있다. 본 논문은 비정형한 보안 인텔리전스 보고서에 대한 문제점을 고려하여 정형화된 데이터로 추출하는 방안을 제안한다. 또한, 대량의 보안 인텔리전스 보고서를 파악하기 위해 소요되는 시간을 줄이고자 대량의 보고서를 주제별로 분류할 수 있는 보안 인텔리전스 보고서 토픽 자동 추출 모델을 제안한다.
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