DRM 로그분석을 통한 퇴직 징후 탐지와 보안위협 사전 대응 방법
The Proactive Threat Protection Method from Predicting Resignation Throughout DRM Log Analysis and Monitor
1
조회
0
다운로드
5
인용
0
참고문헌
키워드
초록
기업 대부분은 사업 연속성을 위협하는 기밀정보 유출을 방지하기 위해 DRM, 메일 필터링, DLP, USB 보안등 다양한 보안 시스템 구축에 투자를 아끼지 않고 있다. 그러나, 기업이 기밀정보의 유출 및 관련 사건을 인지한시점에는 해당 직원이 이미 ‘퇴직’해 인사적 조치가 어렵고 관련 증거도 퇴직과 함께 사라져 버리는 경우가 많다. 그런 측면에서 퇴직 징후를 미리 탐지하고 사전 조치를 하는 것은 매우 중요하다. 데이터의 최소 단위인 파일을 대상으로 이루어지는 사용자 행위를 기록하는 DRM 로그를 활용하면, 퇴직 예측이 장·단기적으로 가능하므로 유출 행위를 예방하고 사후 증적으로도 활용할 수 있다. 이 연구는 직원의 퇴직 징후를 예측해 사전에 모니터링하는 프로세스를 수립함으로써, 퇴직자의 기밀 유출로 인한 기업 손실을 최대한 방지할 수 있는 방안을 제시한다.
Abstract
Most companies are willing to spend money on security systems such as DRM, Mail filtering, DLP, USB blocking, etc., for data leakage prevention. However, in many cases, it is difficult that legal team take action for data case because usually the company recognized that after the employee had left. Therefore perceiving one’s resignation before the action and building up adequate response process are very important. Throughout analyzing DRM log which records every single file’s changes related with user’s behavior, the company can predict one’s resignation and prevent data leakage before those happen. This study suggests how to prevent for the damage from leaked confidential information throughout building the DRM monitoring process which can predict employee’s resignation.
참고문헌 (11)
- "Trade secrets, keep it using the electronic fingerprint!" (2010)[URL]
- "Unfair Competition Prevention and Trade Secret Protection Act" (2013)[URL]
- Report on the Current Status of SMEs’Management of Industrial Confidential Information, , Small & Medium Company Administration, 15~ (2007)
- Christophe Leys, "Detecting outliers : Do not use standard deviation around the mean, use absolute deviation around the median", Journal of Experimental Social Psychology, pp.1~ (2013)
- Christophe Leys, "Detecting outliers : Do not use standard deviation around the mean, use absolute deviation around the median", Journal of Experimental Social Psychology, pp.2~ (2013)
- Manish B Dave, "Malicious User Detection in Spectrum Sensing for WRAN Using Different Outliers Techniques", IJETT, 9 (2014)
- Songwon Seo, "A Review and Comparison of Methods for Detecting Outliers in Univariate Data Sets", pp.2006
- "Median absolute deviation"[URL]
- Francisco Augusto Alcaraz Gracia, "Tests to identify Outliers in Data Series", MATLAB, 7(8) (2010)
- Sagar S. Sabade, "Evaluation of Effectiveness of Median of Absolute Deviations Outlier Rejectionbased IDDQ Testing for Burn-in Reduction"
- "A Comprehensive guide to Data Exploration" (2016)[URL]