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김도연 (한국과학기술정보연구원) 차충일 (한국과학기술정보연구원) 김규일 (한국과학기술정보연구원) 김희석 (고려대학교) 송중석 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제34권 제5호
발행연도
2024.10
수록면
1,037 - 1,046 (10page)

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사물인터넷(IoT)의 보편화는 다양한 분야의 효율성과 편리성을 향상시켰으나, 이로 인한 보안 위협도 함께 증가하고 있다. 특히, IoT 봇넷의 경우 단시간에 다수의 기기를 감염시키고 각종 공격을 유발하는 등 주요 보안위협으로 평가되고 있다. 기기 자체에 보안 조치를 취하기 어려운 IoT 환경에서 이러한 봇넷의 위험을 최소화하기 위해서는 실시간 모니터링 및 대응을 위한 보안관제 체계 구축이 필수적이다. 보안관제 분야에서는 봇넷을 탐지하는 것 뿐만 아니라, 탐지된 봇넷의 상세 행위를 분석하여 효과적인 대응책을 마련하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해 보안전문가들은 탐지된 위협의 페이로드를 분석함으로써 봇넷의 행위분석 및 대응방안 수립에 심혈을 기울이고 있으나, 모든 위협을 전문인력만으로 분석하는 것은 시간·비용 측면에 많은 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 효과적인 IoT 봇넷 행위분석을 위해 XAI 기반의 네트워크 특징 추출 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 1) BPE 및 TF-IDF 기반의 페이로드 특징 추출, 2) XAI 기반의 특징 중요도 분석, 3) 특징 중요도에 따른 판단 근거 시각화의 세 가지 단계로 구성되며, 이를 통해 보안전문가가 IoT 공격의 증거를 직관적으로 이해하고 불필요한 분석 시간을 절약할 수 있음을 확인하였다. 이는 보안관제에서 위협에 대한 신속한 의사결정 및 대응 전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.
#XAI(Explainable AI) #Explaintion #IoT botnet #Security Monitoring

목차

I. 서론
II. 관련연구
III. 제안하는 방법론
IV. 실트래픽 기반 유효성 검증
V. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
KISA, “Global IoT Market” https://www.kisa.or.kr/20204/form?postSeq=223&page=5#fndoDocumentPreview, accessed Aug. 2024. google schola Github, "Mirai source code" https://github.com/jgamblin/Mirai-Source-Code, accessed Aug. 2024. google schola Djenouri Y, Belhadi A, and Srivastava G, “Interpretable intrusion detection for next generation of internet of things,” Computer Communications, vol. 203, pp. 192-198, Apr. 2023. google schola Alani M.M and Miri A, “Towards an explainable universal feature set for IoT intrusion detection,” Sensors, vol. 22, no. 15, pp. 5690, Jul. 2022. google schola Sharma B, Sharma L, and Lal C, “Explainable artificial intelligence for intrusion detection in IoT networks: A deep learning based approach,” Expert Systems with Applications, vol. 238, pp. 121751, Mar. 2024. google schola

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