자료 전송 데이터 분석을 통한 이상 행위 탐지 모델의 관한 연구

Vol. 30, No. 4, pp. 647-656, 8월. 2020
10.13089/JKIISC.2020.30.4.647, Full Text:
Keywords:
Abstract

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

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Cite this article
[IEEE Style]
I. J. Son and H. K. Kim, "A Study on the Abnormal Behavior Detection Model through Data Transfer Data Analysis," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 30, no. 4, pp. 647-656, 2020. DOI: 10.13089/JKIISC.2020.30.4.647.

[ACM Style]
In Jae Son and Huy Kang Kim. 2020. A Study on the Abnormal Behavior Detection Model through Data Transfer Data Analysis. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 30, 4, (2020), 647-656. DOI: 10.13089/JKIISC.2020.30.4.647.