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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
전덕조 (시큐비스타) 박동규 (순천향대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제10호(JKIIT, Vol.18, No.10)
발행연도
2020.10
수록면
55 - 67 (13page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.10.55

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최근 사이버공간의 복잡성과 초연결성 등으로 인해 해커들의 공격 기법은 매우 정교화 · 다양화하고 있으나, 기업의 보안 관리 수준과 대응 체계는 이를 따라가지 못하고 있다. 따라서 기업들은 최초 침투 행위 방어 이외에도 해커의 공격이 계속되는 과정에서 위협을 적기에 식별하고 대응할 수 있는 능동적 위협 관리체계로 개선하는 것이 필요하다. 위협 헌팅은 공격자가 데이터 파괴나 유출과 같은 목표를 완수하기 전에 실시간으로 공격을 식별하고 완화할 수 있는 사전 예방적 접근법을 제공한다. 본 논문에서는 위협 헌팅에 지표가 되고 있는 MITRE의 ATT&CK 매트릭스를 기반으로 새롭게 네트워크 관점에서의 공격자 행위에 대한 기술 매트릭스를 제안하고 실제 발생한 지능형 위협 헌팅에 적용함으로써 그 효과를 검증하고자 한다. 즉, 대한민국에 대한 실제 공격 사례인 이란 스파이 그룹과 라자루스 그룹이 사용한 네트워크 기반 공격 기술을 본 논문이 제시한 매트릭스로 검출되는 지를 제시한다.
#malware detection #data mining #machine learning #decision tree #ransomware detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (27)

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Christopher A. Korban / 2017 / APT3Adversary Emulation Plan / MITRE google schola NOVETTA / 2016 / Operation Blockbuster: Unraveling the Long Thread of the Sony Attack google schola Yonathan Klijnsma / 2018 / Inside Magecart : Profiling the Groups Behind the Front Page Credit Card Breaches and the Criminal Underworld that Harbors Them / RISKIQ google schola Wikipedia / Cyber threat hunting google schola Paul Ewing / 2018 / The Endgame Guide to Threat Hunting: Practitioner's Edition / ENDGAME google schola

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