자료 전송 데이터 분석을 통한 이상 행위 탐지 모델의 관한 연구
A Study on the Abnormal Behavior Detection Model through Data Transfer Data Analysis
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최근 국가·공공기관 등 중요자료(개인정보, 기술 등)가 외부로 유출되는 사례가 증가하고 있으며, 조사에 따르면정보유출 사고의 주체로 가장 많은 부분을 차지하고 있는 것이 대부분 권한이 있는 내부자로써 조직의 주요 자산에비교적 손쉽게 접근할 수 있다는 내부자의 특성으로 외부에서의 공격에 의한 기술유출에 비해 보다 더 큰 피해를 일으킬 수 있다. 이번 연구에서는 업무망과 인터넷망의 분리된 서로 다른 영역(보안영역과 非-보안영역 등)간의 자료를 안전하게전송해주는 망간 자료전송시스템 전송 로그, 이메일 전송 로그, 인사정보 등 실제 데이터를 이용하여 기계학습 기법중 지도 학습 알고리즘을 통한 이상 행위 탐지를 위한 최적화된 속성 모델을 제시하고자 한다.
Abstract
Recently, there has been an increasing number of cases in which important data (personal information, technology, etc.) ofnational and public institutions are leaked to the outside world. Surveys show that the largest cause of such leakageaccidents is "insiders." Insiders of organization with the most authority can cause more damage than technology leaks causedby external attacks due to the organization. This is due to the characteristics of insiders who have relatively easy access tothe organization's major assets. This study aims to present an optimized property selection model for detecting such abnormalities through supervisedlearning algorithms among machine learning techniques using actual data such as CrossNet data transfer system transmissionlog, e-mail transmission log, and personnel information, which safely transmits data between separate areas (security area andnon-security area) of the business network and the Internet network.
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