Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.11a
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  • Pages.799-800
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on the Detection of Infringement Threats Using Multiple Cybersecurity AI Models and Visualization of Response Based on ELK

다중 사이버 보안 AI 모델을 이용한 침해위협 탐지와 ELK 기반 대응 시각화에 대한 연구

  • In-Jae Lee (Dept. of Information and Communication Engineering, Pukyong National University) ;
  • Chan-Woong Park (Dept. of Information and Communication Engineering, Pukyong National University) ;
  • Oh-Jun Kwon (Dept. of Information and Communication Engineering, Pukyong National University) ;
  • Jae-Yoon Jung (Dept. of Polymer Engineering, Pukyong National University) ;
  • Chae-Eun Kim (Dept. of Data Information, Korea Maritime and Ocean University) ;
  • 이인재 (부경대학교 정보통신공학과) ;
  • 박찬웅 (부경대학교 정보통신공학과) ;
  • 권오준 (부경대학교 정보통신공학과) ;
  • 정재윤 (부경대학교 고분자공학과) ;
  • 김채은 (한국해양대학교 데이터정보학과) ;
  • 한영우 (한국예탁결제원)
  • Published : 2023.11.02
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Abstract

최근 많은 기업체들은 점점 고도화되고 있는 사이버 공격 위협에 대응하기 위해 다양한 보안 솔루션 도입 및 종합적인 네트워크 보안 분석을 수행하고 있다. 하지만 보안 영역에 많은 자원과 예산을 투입할 여력이 없는 중소형 업체들은 특히 침해위협 탐지와 대응 결과시각화에 대한 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 다중 사이버 보안 AI 모델구현을 통해 다각도의 사이버 침해위협 발생 가능성을 예측하고, 추가적으로 오픈소스 기반의 ELK 플랫폼을 통한 대응 결과 시각화를 구현하고자 한다.

Keywords