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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 조인준
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 배재대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수31
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본 논문에서는 인공지능기술을 통합보안관제 기술에 효율적으로 적용하는 방안을 제안하였다. 즉, 통합보안관제시스템에 수집된 빅 데이터를 기반으로 머신러닝 학습을 인공지능에 적용하여 사이버공격을 탐지하도록 하고 적절한 대응을 한다. 기술의 발달에 따라서 늘어나는 보안장비와 보안 프로그램들로부터 쌓이는 수많은 대용량의 로그들을 사람이 일일이 분석하기에는 한계에 부딪히고 있다. 분석방법 또한 한 가지 로그가 아닌 여러 가지 이기종간의 보안장비의 로그까지 서로 상관분석을 해야 하기 때문에 더욱 더 통합보안관제에 적용되어서 신속한 분석이 이루어져야 하겠다. 이런 행위를 분석하고 대응하는 과정들이 효과적인 학습방법을 통해서 점진적으로 진화를 거쳐 성숙해가는 인공지능기반 통합보안관제 서비스모델을 새롭게 제안하였다. 제안된 모델에서 예상되는 핵심적인 문제점들에 대한 해결방안을 모색하였다. 그리고 정상 행위기반의 학습모델을 개발하여 식별되지 않는 비 정상행위 위협에 대응력을 강화하는 학습방법을 도출하였다. 또한, 제안된 보안 서비스모델을 통하여 보안담당자들의 분석과 대응을 효율적으로 지원할 수 있는 보안관제에 대한 향후 연구방향을 제시하였다.
목차
Ⅰ. 서 론(Introduction) 11.1 연구의 배경 및 목적 11.2 연구의 내용 및 범위 3Ⅱ. 머신러닝기반의 인공지능 통합보안관의 필요성 및 활용방안 42.1 통합보안관제 체계 42.2 인공지능 통합보안관제 체계 82.3 인공지능 데이터 수집방안 122.4 인공지능 데이터 전처리 방안 142.5 인공지능 데이터의 머신러닝 및 탐지체계 17Ⅲ. 인공지능 통합보안관제 서비스 모델 개발방안 193.1 서비스 모델 개요 193.2 서비스 모델의 알고리즘 동향 203.3 서비스 모델 설계 원칙 213.4 서비스 모델 개발 방법 22Ⅳ. 인공지능을 통한 통합보안관제 기법 검증 234.1 알고리즘의 이론적 배경 234.2 서비스모델의 구현방안 24Ⅴ. 결 론(Conclusion) 28
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