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논문 기본 정보

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저자정보
김태현 (한국인터넷진흥원) 임준형 (한국인터넷진흥원) 김태은 (한국인터넷진흥원) 엄익채 (전남대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제34권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
577 - 586 (10page)

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새로운 기술이 개발 됨에 따라, 랜섬웨어를 만들어 주는 AI 기술 등장과 같은 새로운 보안 위협도 증가되고 있다. 이러한 보안 위협에 대응하기 위해 XDR와 같은 신규 보안장비가 개발되었지만, 단일 보안장비 환경이 아닌 다양한 보안장비를 함께 사용하는 경우 필수 데이터 식별 및 분류를 위해 수많은 정규표현식을 만들어야 하는 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 다양한 보안장비 사용 환경에서 인공지능 기반 개체명 인식 기술을 도입하여 위협 정보 식별을 위한 필수 정보 식별 방안을 제안한다. 보안장비 로그 데이터를 분석하여 필수 정보를 선정한 뒤, 정보의 저장 포맷과 인공지능을 활용하기 위한 태그 리스트를 정의하였고, 인공지능을 이용한 개체명 인식 기술을 통해 필수 데이터 식별 및 추출 방안을 제안한다. 다양한 보안장비 로그 데이터와 23개의 태그 기반 개체명 인식 시험 결과 태그별 f1-score의 가중치 평균이 Bi-LSTM-CRF는 0.44, BERT-CRF는 0.99의 성능을 보인다. 향후 정규표현식 기반의 위협 정보 식별·추출 방안과 인공지능 기반의 위협 정보 식별·추출 방안을 통합하는 프로세스를 연구하고 신규 데이터 기반으로 프로세스를 적용해 볼 예정이다.
#Log data analysis #Named entity recognition #Security essential information #Security equipment

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안하는 보안 위협 데이터 식별·추출 방안
IV. 개체명 인식 성능 시험
V. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Cisco, “Asia Pacific CISO Benchmark Study,” Feb. 2019. google schola H. K. Kim and K. H. Rhee, “An Analysis of System Log using Regular Expressions,” Korea Information Processing Society, 27(1), pp. 154-156, May 2020. google schola S. Barnum, R. Martin, B. Worrell and I.Kirilov, “The CybOX language specification,” The MITRE Corporation, Apr. 2012. google schola Intruduction to STIX, “STIX” https://oasis-open.github.io/cti-documentation/stix/intro.html, Feb. 2024. google schola Telecommunications Technology Association, “TTAK.KO-12.0242 Session Information Message Exchange Format,” Information and Communication Organization Standard (Korean Standard), Jul. 2014. google schola

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