기계 학습을 활용한 보안 이상징후 식별 알고리즘 개발

Q: 이 논문에서 정의한 보안 이상징후 식별이란 무엇인가?

보안 이상징후 식별은 데이터에서 예상되는 정상적인 동작과 일치하지 않는 패턴을 찾아내는 과정이다. 이는 이상치, 예외, 특이치 등으로 불리며, 네트워크 모니터링, 사기 탐지, 이상 거래 적발 등 다양한 분야에서 중요한 목표로 활용된다. 특히 네트워크 모니터링에서는 바이러스 감지, 대역폭 이상 감지 등 인프라 위협 탐지에 폭넓게 사용된다.

Q: Deep-autoencoder 기반 모델이 기존 LSTM 오토인코더 모델 대비 가지는 이점은 무엇인가?

연구 결과, Deep-autoencoder 기반 모델은 LSTM 오토인코더 기반 모델의 긴 학습 시간과 목표치에 미치지 못하는 성능 지표의 한계를 극복하였다. 본 모델은 학습 시간을 단축하고 보안위협 탐지 정답률 99.9%, 기계학습 판정 정확률 96.8%를 달성하여 기존 모델보다 우수한 성능을 보였다. 따라서 적응형 보안 기능 향상과 오탐율 감소에 기여한다.

황보현우; 김재경

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자료유형: 학술저널

저자정보: 황보현우 (하나금융그룹) 김재경 (한남대학교)

저널정보: 한국디지털산업학회 한국디지털산업학회지 한국전자거래학회지 제27권 제1호

발행연도: 2022.2

수록면: 1 - 13 (13page)

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인터넷, 모바일 등 네트워크 기술이 발전함에 따라 내외부 침입 및 위협으로부터 조직의 자원을 보호하기 위한 보안의 중요성이 커지고 있다. 따라서 최근에는 다양한 보안 로그 이벤트에 대하여 보안 위협 여부를 사전에 파악하고, 예방하는 이상징후 식별 알고리즘의 개발이 강조되고 있다. 과거 규칙 기반 또는 통계 학습에 기반하여 개발되어 온 보안 이상징후 식별 알고리즘은 점차 기계 학습과 딥러닝에 기반한 모델링으로 진화하고 있다. 본 연구에서는 다양한 기계 학습 분석 방법론을 활용하여 악의적 내부자 위협을 사전에 식별하는 최적 알고리즘으로 LSTM-autoencoder를 변형한 Deep-autoencoder 모형을 제안한다. 본 연구는 비지도 학습에 기반한 이상탐지 알고리즘 개발을 통해 적응형 보안의 가능성을 향상시키고, 지도 학습에 기반한 정탐 레이블링을 통해 기존 알고리즘 대비 오탐율을 감소시켰다는 점에서 학문적 의의를 갖는다.

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