기계 학습 활용 운영체제 핑거프린팅 연구 조사

박상범; 안명식; 윤경찬; 김휘강

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박상범 (고려대학교) 안명식 (LIG시스템) 윤경찬 (LIG시스템) 김휘강 (고려대학교)

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제34권 제6호

발행연도: 2024.12

수록면: 1,211 - 1,229 (19page)

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본 논문에서는 운영체제(OS) 식별에 관한 최신 연구 동향을 조사하였고, 그중 기계 학습 기술이 적용된 운영체제 핑거프린팅을 중점적으로 다루었다. 현대 정보보호 분야에서 자산관리 또는 취약점 진단을 수행하는 과정에서 운영체제 식별의 중요성은 더욱 강조되고 있다. 최근의 연구에서는 기계 학습을 활용하여 핑거프린팅의 한계를 극복하려는 시도가 두드러지고 있으며, 다양한 데이터와 알고리즘을 활용하여 운영체제를 효과적으로 분류하는 방법이 모색되고 있다. 본 논문은 기계 학습 기반의 운영체제 핑거프린팅에 관한 최신 연구 동향을 종합적으로 검토하고, 기존 방법의 한계를 극복하고자 하는 노력을 다룬다. 또한, 운영체제 식별 분야의 응용 가능성과 연구 방향을 제시한다.

#OS Fingerprinting #Network Monitoring #Machine learning #Deep learning

참고문헌 (48)

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T.Kohno, A.Broido and K.C.Claffy, "Remote physical device fingerprinting," in IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, vol. 2, no. 2, pp. 93-108, Apr.-Jun. 2005.

J.M.Allen, “OS and Application Fingerprinting Techniques,” SANS Institute InfoSec Reading Room, 2007.

G.F.Lyon, Nmap network scanning: the official Nmap project guide to network discovery and security scanning, Insecure, Sunnyvale, CA, USA, Jan. 2009.

Xprobe v2. 0: A “Fuzzy” Approach to Remote Active Operating Systems Fingerprinting, http://www.ouah.org/Xprobe2.pdf, 2023.12.10.

"GitHub - zmap/zmap". GitHub. 2 Jul 2018. Retrieved 10 Aug. 2018.

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