인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
학술저널
Full-text
오류 신고하기해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
초록·키워드
기존 경계 중심의 보안 대책은 복잡·다양화하는 IT 인프라 환경에서 한계점을 노출하고 있으며, 경계 보안을 넘어 신뢰 영역 내부로 침입한 공격자를 효과적으로 탐지하지 못하고 있다. 공격 범위를 줄이기 위한 선제적 조치를 하더라도 정보 유출을 막는 것이 어려워 측면 이동을 탐지하고 방지하는 능력을 강화할 필요성이 있다. 마이크로 세그먼테이션은 IT 환경을 통제할 수 있는 구역으로 나누어 각 워크로드를 상호 안전하게 격리하는 동시에 보안 유출을 신속하게 탐지하고 억제할 수 있는 장점을 제공한다. 제안된 방법론은 마이크로 세그먼테이션 기반으로 디렉터리와 파일을 영역으로 분리한 후 블록으로 구성하고, 파일 암호화 랜섬웨어에 감염되어 파일암호화가 발생하는 이벤트를 실시간으로 탐지한다. 파일 암호화 랜섬웨어 감염 여부를 판단하기 위하여 영역블록의 경계를 넘어 파일 암호화가 발생하거나 파일 확장자가 변경되면 우선순위나 가중치를 계산하여 랜섬웨어 감염을 판단한다. 실험은 가상화 환경에서 실제 파일 암호형 랜섬웨어가 발현하도록 하였으며, 테스트 환경에서 파일 암호형 랜섬웨어 감염을 실시간으로 탐지하였다.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-567-002051509