자료 전송 데이터 분석을 통한 이상 행위 탐지 모델의 관한 연구

A Study on the Abnormal Behavior Detection Model through Data Transfer Data Analysis

초록

최근 국가·공공기관 등 중요자료(개인정보, 기술 등)가 외부로 유출되는 사례가 증가하고 있으며, 조사에 따르면정보유출 사고의 주체로 가장 많은 부분을 차지하고 있는 것이 대부분 권한이 있는 내부자로써 조직의 주요 자산에비교적 손쉽게 접근할 수 있다는 내부자의 특성으로 외부에서의 공격에 의한 기술유출에 비해 보다 더 큰 피해를 일으킬 수 있다. 이번 연구에서는 업무망과 인터넷망의 분리된 서로 다른 영역(보안영역과 非-보안영역 등)간의 자료를 안전하게전송해주는 망간 자료전송시스템 전송 로그, 이메일 전송 로그, 인사정보 등 실제 데이터를 이용하여 기계학습 기법중 지도 학습 알고리즘을 통한 이상 행위 탐지를 위한 최적화된 속성 모델을 제시하고자 한다.

키워드

Insider ThreatSupervised LearningMultilayer PerceptronClassificationWeka
제목
자료 전송 데이터 분석을 통한 이상 행위 탐지 모델의 관한 연구
제목 (타언어)
A Study on the Abnormal Behavior Detection Model through Data Transfer Data Analysis
저자
손인재김휘강
DOI
10.13089/JKIISC.2020.30.4.647
발행일
2020
저널명
정보보호학회논문지
30
4
페이지
647 ~ 656