빅데이터 기반의 ETL 모델을 활용한 기업 내부정보 유출 방지 방안
Preventing Internal Information Leakage Using Big Data-based ETL Model
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초록
최근 다양한 보안시스템 간에서 발생하는 정형/비정형의 빅데이터 로그/이벤트들을 고속으로 분석할 필요성이 점점 증가하고 있다. 관계형 DB로 구축되어 있는 전통적인 보안시스템을 빅데이터 환경에 적용하기 위해서는 빅데이터 처리를 위한 개선된 ETL 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 로그/이벤트 수집, 분석업무를 처리하기 위하여 기존에 활용하던 ETL(Extract/Transform/Load) 모델을 빅데이터 보안로그/이벤트 수집과 분석 처리에 활용하는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안한 빅데이터 기반 ETL 모델은 특히 내부정보 유출 방지에 중점을 두고 있으나, 궁극적으로는 보안위협 요소를 가시화하여 위험을 예측할 수 있기 때문에 다양한 보안위협에 따른 위험을 관리할 수 있는 환경을 구성하는데 활용할 수 있다.
Abstract
Recently, it is increasingly necessary to analyze regular/unstructured data logs/events occurring between various security systems at a high speed. In order to apply the traditional security system constructed in relational DB to Bigdata environment, we need an improved ETL model for big data processing. In this paper, we propose a method to utilize the existing Extract/Transform/Load(ETL) model for log/event collection and analysis in big data security log/event collection and analysis processing. The Big Data-based ETL model proposed in this paper focuses on preventing leakage of internal information, but ultimately it can predict risks by visualizing security threats.
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