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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제17권 제3호
발행연도
2015.1
수록면
1,309 - 1,318 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

다변량 시계열분석을 활용한 정보보호 자료 예측
최한용 ,  정형철 Journal of The Korean Data Analysis Society 2015.01 학술저널

2013

정보보호 자료에 대한 시계열 분석
최한용 통계정보학과 2013.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구에서는 다변량 시계열 분석을 사용하여 정보보호 자료에 대한 모형화 및 미래 예측 문제를 다루었다. 특히, 도메인 등록건수, 악성코드 피해신고, 해킹사고 접수처리, MC-Finder 탐지건수, 그리고 허니넷 유입 악성코드 수 등 다섯 가지 정보보호 자료를 시계열 분석에 활용하였다. 시계열 간 1차 상관성에 관심을 둔 유사지수를 사용하여 다섯 가지 자료의 연관성을 살펴보고, 유사지수에 따라 정보보호 변수들을 (도메인, 악성코드, 해킹)과 (악성코드, MC-Finder, 허니넷)이라는 두 집단으로 분리한 후 각 집단에 대한 상태공간분석을 시도하였다. 도메인, 악성코드, 해킹 집단에 대해서는 VARMA(2,1) 모형이, 악성코드, MC-Finder, 허니넷 그룹에 대해서는 VARMA(1,1) 모형이 적합되었다. VARMA(2,1) 모형에서는 AR 계열들의 관련성이, VARMA(1,1)에서는 MA 계열들의 관련성이 주로 관찰되었는데, 악성코드의 경우 MC-Finder의 한 시점 전에 양의 영향을 받고 있음을 확인하였다. RMSE를 사용하여 다변량 모형과 지수평활법, 단변량 ARIMA 모형 등 일변량 모형과의 예측력을 비교하였는데, 허니넷을 제외하면 다변량 ARMA 모형의 RMSE가 일변량 시계열모형보다 낮게 나타나 다변량 모형 적합이 적절함을 확인하였다.
#정보보호 자료 #다변량 시계열분석 #유사지수 #상태공간모형 #일변량 시계열 #Information security #Multivariate time series #Similarity index #Space state model #Univariate time series model

목차

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참고문헌 (11)

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Choi, B. S. / 1995 / Multivariate Time Series Analysis / Sekyung google schola Choi, H. Y. / 2013 / Information security data for time series analysis / Master / University of Suwon google schola KISA / 2011 / Internet & Security Focus, Statistics google schola Kim, J. Y. / 2015 / Forecasting the monthly abundance of anchovies in the South Sea of Korea using a univariate approach / Fisheries Research 161 : 293 ~ 302 google schola Lee, J. H. / 2001 / Forecast of foreign tourist using time series models / Journal of the Korean Data Analysis Society 3 (1) : 73 ~ 86 google schola

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