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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유초롱 (고려대학교) 강필성 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제46권 제6호
발행연도
2020.12
수록면
637 - 649 (13page)
DOI
10.7232/JKIIE.2020.46.6.637

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

보안 솔루션의 시스템 로그를 활용한 사용자 행위 기반 위협 탐지 방법론
유초롱 산업경영공학과 2021.01 학위논문

2020

엔드포인트 보안 솔루션의 시스템 이벤트 로그를 활용한 사용자 행위 기반 위협 탐지에 관한 연구
유초롱 ,  강필성 대한산업공학회지 2020.12 학술저널

초록· 키워드

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This study develops a threat detection method based on user behavior modeling using system event logs from Endpoint security solution. Recently the approaches based on monitoring and responding from endpoint have been highlighted because they can find out and take measures to intelligent attacks like zero-day attack more promptly and flexibly than signature-based approaches. In this paper, we design the behavior model of each user from system event logs generated by solutions installed on personal computers. To do so, we apply Doc2Vec algorithm to transform event log sequences into numerical vectors. Then we conduct an experiment to verify a behavior pattern of each user with our vectorized log sequences. Experimental result shows that not only user classification using event log sequences can work well but also it can detect a change of user behavior over time. We expect that the proposed scheme can detect the possibility of external or internal threats by finding out an activity that deviates from the normal behavior pattern.
#Threat Detection #Endpoint Security #Logs of System Event #User Behavior Model #t-SNE #Classification

목차

1. 서론
2. 연구 프레임워크
3. 데이터 수집
4. 데이터 전처리 및 벡터화
5. 시각화 및 분류 모델 구축
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (27)

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Bengio, Y., Ducharme, R., Vincent, P., and Jauvin, C. (2003), A Neural Probabilistic Language Model, Journal of Machine Learning Research, 3(6), 1137-1155. google schola Berlin, K., Slater, D., and Saxe, J. (2015), Malicious Behavior Detection Using Windows Audit Logs, In Proceedings of the 8th ACM Workshop on Artificial Intelligence and Security, 35-44. google schola Bilge, L. and Dumitra?, T. (2012), Before we knew it : An Empirical Study of Zero-Day Attacks in the Real World, In Proceedings of the 2012 ACM Conference on Computer and Communications Security, 833-844. google schola Breiman, L. (2001), Random Forests, Machine Learning, 45(1), 5-32. google schola Chandel, S., Yu, S., Yitian, T., Zhili, Z., and Yusheng, H. (2019), Endpoint Protection : Measuring the Effectiveness of Remediation Technologies and Methodologies for Insider Threat, In 2019 International Conference on Cyber-Enabled Distributed Computing and Knowledge Discovery (CyberC), 81-89. google schola

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