중소기업을 위한 퍼지 해시 기반 내부자 정보 유출 방지 시스템의 설계 및 구현
Design and implementation of a fuzzy hash-based insider information leakage prevention system for small and medium-sized enterprises
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초록
최근 중소기업 환경에서 내부자에 의한 문서 유출 사고가 증가함에 따라, 정책 기반 보안 시스템의 한계를 보완할 수 있는 내용 기반 탐지 기술의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 퍼지 해시 기반 유사도 분석을 통해 문서 변형 여부를 정량적으로 평가하고, 내부자 유출 가능성을 실시간으로 탐지할 수 있는 경량 탐지 시스템을 제안한다. ssdeep, sdhash, tlsh 알고리즘을 병렬 적용하여 각 문서의 유사도 점수를 산출하고, 최댓값을 기준으로 기밀성 여부를 판별하는 방식으로 설계하였다. 실험은 총 1,100개의 텍스트 문서와 다양한 수정률(10~100%)에 따른 변형 데이터를 기반으로 수행되었으며, 그 결과 sdhash는 전체 문서 변형률 구간에서 ROC-AUC 0.99947, Precision 0.94972, Recall 0.92016, F1-score 0.93471로 가장 우수한 성능을 기록하였다. 이러한 결과는 본 시스템이 중소기업 환경에서의 실제 보안 대응에 유효하며, 실시간 정보 유출 방지 시스템에 적용가능성을 갖는 설계임을 시사한다.
Abstract
With the recent increase in document leakage incidents caused by insiders in the SME environment, there is a growing need for content-based detection technology that can complement the limitations of policy-based security systems. This paper proposes a lightweight detection system that quantitatively evaluates document modification using fuzzy hash-based similarity analysis and detects the possibility of insider leakage in real time. The system is designed to calculate similarity scores for each document by parallel application of the ssdeep, sdhash, and tlsh algorithms, and determine confidentiality based on the maximum value. Experiments were conducted using a total of 1,100 text documents and modified data with various modification rates (10–100%). The results showed that sdhash achieved the best performance across all document modification rate ranges, with an ROC-AUC of 0.99947, a precision of 0.94972, a recall of 0.92016, and an F1-score of 0.93471. These results suggest that the system is effective for real-world security responses in small and medium-sized enterprise environments, and has the potential to be applied to real-time information leakage prevention systems.