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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박용주 (고려대학교) 김휘강 (고려대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제33권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
499 - 510 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

공공기관 실제 사례로 보는 랜섬웨어 탐지 방안에 대한 연구
박용주 ,  김휘강 정보보호학회논문지 2023.06 학술저널
공공기관 실제 사례로 보는 랜섬웨어 탐지 방안에 대한 연구
박용주 사이버보안학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
#Ransomware #Machain-Learning #Information Security System #Weka #Log

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련연구
III. 제안하는 방법
IV. 실험 결과
V. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Korea Internet & Security Agency,“ 2021 Information Security Survey Report,” Jan. 2021. google schola Tae ho Kim, “Feature Selection Optimization in Unsupervised Learning for Insider threat Detection,” Korea University master thesis, Jun. 2018. google schola Hong Koo Kang, Sam Shin Shin, Dae Yeob Kim, Soon Tai Park, “Design and Implementation of Malicious URL Prediction Systembased on Multiple Machine Learning Algorithms”, Journal of Korea Multimedia Society Vol. 23, No. 11,pp. 1396-1405, Nov. 2020. google schola In Jae Son, Huy Kang Kim,,“A Study on the Abnormal Behavior Detection Model through Data Transfer”, Journal of The Korea Institute of Information Security & Cryptology VOL.30, NO.4, Aug. 2020. google schola Hyun Song Jang, “Data-mining Based Anomaly Detection in Document Management System,” Journal of Knowledge Information Technology and Systems(JKITS), Vol. 10, No. 4, pp. 465-473, Aug. 2015. google schola

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