기계학습 기반 내부자위협 탐지기술: RNN Autoencoder를 이용한 비정상행위 탐지
Detecting Insider Threat Based on Machine Learning: Anomaly Detection Using RNN Autoencoder
1
조회
0
다운로드
4
인용
0
참고문헌
키워드
초록
최근 몇 년 동안 지속적으로 개인정보유출, 기술유출 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 조사에 따르면 이러한 유출 사고의 주체로 가장 많은 부분을 차지하고 있는 것이 조직 내부에 있는 ‘내부자’로, 내부자에 의한 기술유출은 조직에 막대한 피해를 주기 때문에 점점 더 중요한 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 내부자위협을 방지하기 위해 기계학습을이용하여 직원들의 일반적인 정상행위를 학습하고, 이에 벗어나는 비정상 행위를 탐지하기 방법에 대한 연구를 하고자한다. Neural Network 모델 중 시계열 데이터의 학습에 적합한 Recurrent Neural Network로 구성한Autoencoder를 구현하여 비정상 행위를 탐지하는 방법에 대한 실험을 진행하였고, 이 방법에 대한 유효성을 검증하였다.
Abstract
In recent years, personal information leakage and technology leakage accidents are frequently occurring. According to the survey, the most important part of this spill is the 'insider' within the organization, and the leakage of technology by insiders is considered to be an increasingly important issue because it causes huge damage to the organization. In this paper, we try to learn the normal behavior of employees using machine learning to prevent insider threats, and to investigate how to detect abnormal behavior. Experiments on the detection of abnormal behavior by implementing an Autoencoder composed of Recurrent Neural Network suitable for learning time series data among the neural network models were conducted and the validity of this method was verified.
참고문헌 (14)
- M. B. Salem, "A Survey of Insider Attack Detection research", Advances in Information Security, 39, pp.69~90 (2007)
- 2017 Top 10issue report in Financial IT Security, "Financial Security Institute", ~ (2017)
- T. Rashid, "A New Take on Detecting Insider Threats : Exploring the Use of Hidden Markov Models", Proceedings of the 8th ACM CCS International Workshop on Managing Insider Security Threats, pp.47~56 (2016)
- P. Parveen, "Unsupervised incremental sequence learning for insider threat detection", Proceedings of 2012 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics, pp.141~143 (2012)
- 장현성, "Data-mining Based Anomaly Detection in Document Management System", 한국지식정보기술학회 논문지, 10(4), pp.465~473 (2015), 한국지식정보기술학회
- Jun-hong Kime, "Methodology about Insider Threat Detect Technic Using Anomaly Detection", Proceedings of the Korean Institute Of Industrial Engineers(KIIE)Fall Conference, pp.1217~1249 (2016)
- O. Bradiczka, "Proactive Insider Threat Detection through Graph Learning and Psychological Context", Proceedings of the 2012 IEEE Symposium on Security and Privacy Workshops, pp.142~149 (2012)
- Department of Homland Security(DHS), "Combating the Insider Threat", ~ (2014)
- 임영환, "A Study on Insider Behavior Scoring System to Prevent Data Leaks", 융합보안 논문지, 15(5), pp.77~86 (2015), 한국융합보안학회
- "Insider Threat Tools - The CERT Division"[URL]
- 박봉구, "시스템 호출 기반의 사운덱스 알고리즘을 이용한 신경망과 N-gram 기법에 대한 이상 탐지 성능 분석", 인터넷정보학회논문지, 6(5), pp.45~56 (2005), 한국인터넷정보학회
- Markus Goldstein, "A Comparative Evaluation of Unsupervised Anomaly Detection Algorithms for Multivariate Data", PLOS ONE, 11(4), pp.e0152173~ (2016), Public Library of Science (PLoS)[DOI]
- H. Kaur, "A Review of Machine Learning based Anomaly Detection Techniques", Journal of Computer Applications Technology and Research, 2(2), pp.185~187 (2013)
- X. Xu, "Machine Learning" (2009), InTech