사이버 공격에 의한 시스템 이상상태 탐지 기법

Vol. 29, No. 5, pp. 1027-1037, 10월. 2019
10.13089/JKIISC.2019.29.5.1027, Full Text:
Keywords: Cyber Attack, Unknown Attack, Word Embedding, Novelty Detection, Anomaly Detection
Abstract

기존의 사이버 공격 탐지 솔루션은 일반적으로 시그니처 기반 내지 악성행위 분석을 통한 방식의 탐지를 수행하므로, 알려지지 않은 방식에 의한 공격은 탐지하기 어렵다는 한계가 있다. 시스템에서는 상시로 발생하는 다양한 정보들이 시스템의 상태를 반영하고 있으므로, 이들 정보를 수집하여 정상상태를 학습하고 이상상태를 탐지하는 방식으로알려지지 않은 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문은 정상상태 학습 및 탐지에 활용하기 위하여 문자열을 그 순서와 의미를 보존하며 정량적 수치로 변환하는 머신러닝 임베딩(Embedding) 기법과 이상상태의 탐지를 위하여 다수의 정상데이터에서 소수의 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 이상치 탐지(Novelty Detection) 기법을 이용하여 사이버 공격에 의한 시스템 이상상태를 탐지하는 방안을 제안한다.

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Cite this article
[IEEE Style]
윤여정 and 정유진, "Detection of System Abnormal State by Cyber Attack," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 29, no. 5, pp. 1027-1037, 2019. DOI: 10.13089/JKIISC.2019.29.5.1027.

[ACM Style]
윤여정 and 정유진. 2019. Detection of System Abnormal State by Cyber Attack. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 29, 5, (2019), 1027-1037. DOI: 10.13089/JKIISC.2019.29.5.1027.