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저자정보
임원기 (국방과학연구소) 권구형 (국방과학연구소) 김정재 (광운대학교) 이종언 (한화시스템) 차시호 (청운대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제17권 제9호
발행연도
2016.9
수록면
440 - 446 (7page)

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군사 비밀이나 조직의 기밀 데이터는 그 조직의 매우 중요한 자원이며 외부로부터의 접근이 차단되어야 한다. 그러나 최근 인터넷의 접근성이 높아짐으로써 보안이 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이를 위해 네트워크 내부에 대한 공격이나 침입 행위를 탐지하는 이상 행위 탐지 방법이 제안되었다. 그러나 대부분의 이상 행위 탐지는 외부로부터의 침입에 대한 측면만 다루고 있으며, 공격이나 침입보다 더 큰 피해를 입히는 내부 데이터의 유출에 대해서는 다루고 있지 않다. 또한 기존의 이상 행위 탐지 방법을 데이터 유출 탐지에 적용할 경우 네트워크 내부의 환경과 여러 가지 변수들이 고려되어 있지 않기 때문에 많은 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 유출 탐지를 위한 이상 행위 탐지(Data Exfiltrating Detection for Anomaly Detection : DEDfAD) 방법의 정확도 향상을 위하여 DEDfAD에서 고려되어야 하는 이슈 사항들에 대하여 기술하고, 프로파일 기반의 탐지 방법과 머신러닝 기반의 탐지 방법으로 분류하여 이들의 장단점을 분석한다. 또한 분류된 접근 방법을 중심으로 이슈들과의 비교분석을 통해 향후 연구 방향을 제시한다.
#Data Exfilteration #Anomaly Detection #Information Leakage #Machine Learning #Insider Threat Prediction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. DEDfAD를 위한 이슈 분석
3. DEDfAD의 분류
5. 결론 및 향후과제
4. 비교 및 분석
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - B. J. Lee / 2012 / Information-Centric Networking Research Trend / Electronics and Telecommunications Trends google schola [학술지(정기간행물)] - 오선진 / 2010 / VANETs의 보안을 위한 비정상 행위 탐지 방법 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 10 (2) : 77 ~ 83 dbpia [학술지(정기간행물)] - 오선진 / 2011 / VANETs을 위한 가중치 기반 침입탐지 방법의 설계 및 평가 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 11 (3) : 181 ~ 188 dbpia [학술지(정기간행물)] - 김식 / 2014 / VANETs에서 비정상 행위 탐지를 위한 빅 데이터 응용 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 14 (6) : 175 ~ 181 dbpia [학술지(정기간행물)] - Victoria Hodge / 2004 / A Survey of Outlier Detection Methodologies / Artificial Intelligence Review 22 (2) : 85 ~ 126 Crossref

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