웹 방화벽 로그 분석을 통한 공격 분류: AutoML, CNN, RNN, ALBERT

조영복; 박재우; 한미란

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조영복 (고려대학교) 박재우 (KAIST) 한미란 (고려대학교)

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제34권 제4호

발행연도: 2024.8

수록면: 587 - 596 (10page)

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사이버 공격, 위협이 복잡해지고 빠르게 진화하면서, 4차 산업 혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI)을 이용하여 사이버 위협 탐지 시스템 구축이 계속해서 주목받고 있다. 특히, 기업 및 정부 조직의 보안 운영 센터(Security Operations Center)에서는 보안 오케스트레이션, 자동화, 대응을 뜻하는 SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) 솔루션 구현을 위해 AI를 활용하는 사례가 증가하고 있으며, 이는 향후 예견되는 근거를 바탕으로 한 지식인 사이버 위협 인텔리전스(Cyber Threat Intelligence, CTI) 구축 및 공유를 목적으로 한다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽, 웹 방화벽(WAF) 로그 데이터를 대상으로 한 사이버 위협 탐지 기술 동향을 소개하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 기술과 자동화된 머신러닝(AutoML)을 이용하여 웹 트래픽 로그 공격 유형을 분류하는 방법을 제시한다.

#Web Attack Detection #WAF Log #TF-IDF #AutoML #Machine Learning

참고문헌 (15)

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Musa, D.S, "Advanced Persistent Threat-APT." https://www.academia.edu/6309905/Advanced_Persistent_Threat_-_APT, 2014.

Igloo Security, “Example of control application using security orchestration”, July. 2022

J. Holland, P. Schmitt, N. Feamster, and P. Mittal, "New directions in automated traffic analysis," Proceedings of the 2021 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, pp. 3366-3383, Nov. 2021.

A. Brown, M. Gupta, and M. Abdelsalam. "Automated machine learning for deep learning based malware detection." Computers & Security vol. 137 p.103582, 2024.

D. Xin, E.Y. Wu, D.J.L. Lee, N. Salehi, and A. Parameswaran, "Whither automl? understanding the role of automation in machine learning workflows," Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 1-16, May 2021.

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