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초록·키워드
최근 중소기업 환경에서 내부자에 의한 문서 유출 사고가 증가함에 따라, 정책 기반 보안 시스템의 한계를 보완할 수 있는 내용 기반 탐지 기술의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 퍼지 해시 기반 유사도 분석을 통해 문서 변형 여부를 정량적으로 평가하고, 내부자 유출 가능성을 실시간으로 탐지할 수 있는 경량 탐지 시스템을 제안한다. ssdeep, sdhash, tlsh 알고리즘을 병렬 적용하여 각 문서의 유사도 점수를 산출하고, 최댓값을 기준으로 기밀성 여부를 판별하는 방식으로 설계하였다. 실험은 총 1,100개의 텍스트 문서와 다양한 수정률(10~100%)에 따른 변형 데이터를 기반으로 수행되었으며, 그 결과 sdhash는 전체 문서 변형률 구간에서 ROC-AUC 0.99947, Precision 0.94972, Recall 0.92016, F1-score 0.93471로 가장 우수한 성능을 기록하였다. 이러한 결과는 본 시스템이 중소기업 환경에서의 실제 보안 대응에 유효하며, 실시간 정보 유출 방지 시스템에 적용 가능성을 갖는 설계임을 시사한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094578751
