메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권성문 (아주대학교) 손태식 (아주대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회지 정보보호학회지 제29권 제2호
발행연도
2019.4
수록면
29 - 35 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
CPS(Cyber Physical System)에 대한 사이버 공격이 다양해지고 고도화됨에 따라 시그니쳐에 기반한 악성행위 탐지는 한계가 있어 기계학습 기반의 정상행위 학습을 통한 비정상행위 탐지 기법이 많이 연구되고 있다. 그러나 CPS 보안 연구는 보안상의 이유로 CPS 데이터가 주로 외부에 공개되지 않으며 또한 실제 비정상행위를 가동 중인 CPS에 실험하는 것이 불가능하여 개발 기법의 검증이 어려운 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 2015년 SUTD(Singapore University of Technology and Design)의 iTrust 연구소에서 SWaT(Secure Water Treatment) 테스트베드를 구성하고 36가지의 공격을 수행한 데이터셋을 공개하였다. 이후 국·내외에서 SWaT 테스트베드 데이터를 사용하여 다양한 보안 기법을 검증한 연구결과가 발표되고 있으며 CPS 보안에 기여하고 있다. 따라서 본 논문에서는 SWaT 테스트베드 데이터 및 SWaT 테스트베드 데이터에 기반한 비정상행위 탐지 연구를 분석한 내용을 설명하고, 이를 통해 CPS 비정상행위 탐지 설계의 주요 요소를 분석하여 제시하고자 한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. SWaT 테스트베드 환경 및 데이터셋
Ⅲ. SWaT 비정상행위 탐지 연구
Ⅳ. SWaT 비정상행위 탐지 연구 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-004-000709950