딥러닝 기술이 가지는 보안 문제점에 대한 분석

최희식; 조양현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최희식 조양현

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제10권 제5호

발행연도: 2019.1

수록면: 9 - 16 (8page)

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본 논문에서는 딥러닝 기술이 인터넷과 연결된 다양한 비즈니스 분야에 새로운 형태의 비즈니스 업무에 활용할 수 있도록 보안에 관한 문제점을 분석하고자 한다. 우선 딥러닝이 비즈니스 영역에 보안 업무를 충분히 수행하기 위해서는 많은 데이터를 가지고 반복적인 학습을 필요하게 된다. 본 논문에서 딥러닝이 안정적인 비즈니스 보안 업무를 완벽하게 수행할 수 있는 학습적 능력을 얻기 위해서는 비정상 IP패킷에 대한 탐지 능력과 정상적인 소프트웨어와 악성코드를 탑재하여 감염 의도를 가지고 접근하는 공격을 탐지해낼 수 있는 인지 능력을 갖추고 있는지를 분석하였다. 이에 본 논문에서는 인공지능의 딥러닝 기술이 시스템에 접근하여 문제의 비즈니스 모델을 안정적으로 수행할 수 있게 하기 위해서는 시스템내의 비정상 데이터를 추출해 내고 시스템 데이터 침해를 구분해 낼 수 있는 수학적 역할의 문제점을 보완하기 위해 새로운 IP에 대한 세션 및 로그 분석을 수행할 수 있도록 보안 엔진이 탑재된 딥러닝 기술을 개발하여 비즈니스 모델에 적용시켜서 취약점을 제거하여 비즈니스 업무 능력을 향상시키도록 문제적 방안을 비교 분석하였다.

#Convergence #AI #Machine Learning #Deep Learning #Security #Business Model

참고문헌 (13)

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M. R. Choi / 2017 / Artifical Intelligence Technology based on Natural Language Processing / Telecommunications Technology Association (36):33~37

S. E. Moon / 2016 / Machine Learning and Deep Learning Technology Trends / Information and Telecommunication :49~56

신영환 / 2017 / 딥러닝 및 증강현실을 이용한 재난대응 역량 강화를 위한 네트워크 자원 확보 방안 / 인터넷정보학회논문지 18(5):69~77

J. S. Yun / 2017 / Development of Deep Learning Technologies and Applications for the Information Extraction of S&T Open Texts :1~43

H. Y. Choi / 2015 / Intorduction to Deep Learning and Major Issues / Korea Information Proccessing Society 22(1):7~21

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