정보보호학회지 (Review of KIISC)

한국정보보호학회 (Korea Institute of Information Security and Cryptology)
권호 표지

AISecurity를 위한 베이지안 추론 기술 소개

  • 윤지원 (고려대학교 사이버국방학과 / 정보보호대학원)
  • 발행 : 2017.06.30
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

최근의 인공지능과 기계학습 기술이 과학기술 전반에 걸쳐서 적용되고 있다. 정보보안 분야에서도 인공지능 기술이 다양하게 적용되어 여러 가지 우수한 성능의 제품과 기술들이 나오고 있다. 이러한 시점에 인공지능과 기계학습의 원천 이론 중 하나인 베이지안 추론 (Bayesian Inference)기술에 대한 소개를 하고자 한다. 특히, 정보보호를 연구하는 연구자들에게 베이지안 기술의 기초부터 활용에 이르는 영역을 선보이며 악성코드 분석과 함께 카드사기탐지 기술과 관련하여 베이지안 추론 기술의 적용가능성을 소개한다.

키워드

참고문헌

  1. S. J. Roberts, "Novelty Detection using Extreme Value Statistics," IEE Proceedings - Vision, Image, and Signal Processing, Vol. 146, No. 3, pp. 124-129, June 1999.
  2. K. Chaloner and R. Brant, "A Bayesian approach to outlier detection and residual analysis," Biometrika, Vol. 75, No. 4, pp. 651-659, 1988. https://doi.org/10.1093/biomet/75.4.651
  3. Bayesian Deep Learning, http://bayesiandeeplearning.org/, NIPS 2016 Workshop
  4. MAX, Saint Security, 2017, http://www.stsc.com /max.html
  5. R. J. Bolton and D. J. Hand, "Statistical Fraud Detection: A Review," Statistical Science, Vol. 17, No. 3, pp. 235-249, 2002. https://doi.org/10.1214/ss/1042727940
  6. S. Maes, K. Tuyls, B. Vanschoenwinkel, and B. Manderick, "Credit Card Fraud Detection Using Bayesian and Neural Networks", Proceedings of the 1st International Naiso congress on Neuro Fuzzy Technologies, pp. 261-270, 1993
  7. M. S. Shotwell and E. H. Slate, "Bayesian Outlier Detection with Dirichlet Process Mixtures", Bayesian Analysis, Vol 6, No. 4, pp. 665-690, 2011 https://doi.org/10.1214/11-BA625
  8. M. Fortunato, C. Blundell, and O. Vinyals, "Bayesian Recurrent Neural Networks", arXiv, Vol abs/1704.02798, , 2017