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논문 기본 정보

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저자정보
문형우 (한국과학기술정보연구원) 권태웅 (한국과학기술정보연구원) 이준 (한국과학기술정보연구원) 류재철 (충남대학교) 송중석 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제30권 제3호
발행연도
2020.6
수록면
465 - 479 (15page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

IP 주소 기반 사이버공격 실시간 및 통계적 가시화 방법
문형우 ,  권태웅 ,  이준 외 2명 정보보호학회논문지 2020.06 학술저널
IP 주소 기반 사이버공격 실시간 및 통계적 가시화 방법
문형우 컴퓨터공학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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국내·외 기업 및 기관들은 사이버위협으로부터 자신들의 IT 인프라를 안전하게 보호하기 위해 24시간/365일 모니터링 및 대응할 수 있는 보안관제센터를 활용하고 있다. 하지만, 현재 대부분의 보안관제센터는 전문 인력에 의한 수동분석과 텍스트 기반의 보안관제체계에 의존하는 태생적인 한계점을 안고 있다. 이러한 보안관제체계의 문제점들을 극복하기 위해 가시화 기술을 활용한 사이버위협 탐지·분석 연구가 활발하게 진행되고 있지만 이들 연구의 대부분은 보안관제 분야에 최적화되어 있지 않고, 많은 경우에 개별 기관에서만 활용할 수 있다는 제한이 따랐다. 따라서 본 논문에서는 보안관제 분야의 최종 목표인 실제 공격자 IP를 탐지할 수 있을 뿐만 아니라, 보안관제센터에서도 활용할 수 있는 새로운 가시화 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 가시화 방법론의 핵심은 보안이벤트를 발생시킨 공격자(IP)의 행위정보를 실시간 및 추적(통계) 분석을 가능하게 하는 것이다. 제안된 가시화 방법론을 기반으로 개발된 시스템을 실제 보안관제센터에 성공적으로 적용하였으며, 실제 운영을 통해 다양한 공격자 IP를 탐지 및 분석하는데 성공함으로써 본 논문에서 제안한 가시화 방법론의 실용성 및 유효성을 검증했다.
#Cybersecurity #Visualization #Real-time Monitoring #Statistical Analysis #SOC

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련연구
III. 가시화 방법론
IV. 가시화 시스템 구현
V. 유효성 검증 및 활용 사례
VI. 결론
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Korea Information Security Industry Association (KISIA), Annual report for 2019: Survey for information security industry in korea, 2019. google schola Korea Information Security Industry Association (KISIA), The First Annual report for 2019: Industry trend of information security report, 2019. google schola McAfee Labs, Quarterly Threat Report for 2016: McAfee labs threats report, Dec. 2016. google schola Ponemon Institute Research, Analyst Research Report for 2019: Improving the effectiveness of the SOC, June. 2019. google schola Endance, Research Report for 2019: Challenges of managing and securing the network, 2019. google schola

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