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Research on Core Technology for Information Security Based on Artificial Intelligence

인공지능 기반 정보보호핵심원천기술 연구

  • 이상준 (차의과학대학교 의학전문대학원 정보의학교실) ;
  • 민경일 (차의과학대학교 의학전문대학원 정보의학교실) ;
  • 남상도 (미소정보기술) ;
  • 임준성 (엘티포 LT4 Co.,Ltd) ;
  • 한근희 (스마트의료보안포럼) ;
  • 한현욱 (차의과학대학교 의학전문대학원 정보의학교실)
  • Received : 2021.11.26
  • Accepted : 2021.12.10
  • Published : 2021.12.31

Abstract

Recently, unexpected and more advanced cyber medical treat attacks are on the rise. However, in responding to various patterns of cyber medical threat attack, rule-based security methodologies such as physical blocking and replacement of medical devices have the limitations such as lack of the man-power and high cost. As a way to solve the problems, the medical community is also paying attention to artificial intelligence technology that enables security threat detection and prediction by self-learning the past abnormal behaviors. In this study, there has collecting and learning the medical information data from integrated Medical-Information-Systems of the medical center and introduce the research methodology which is to develop the AI-based Net-Working Behavior Adaptive Information data. By doing this study, we will introduce all technological matters of rule-based security programs and discuss strategies to activate artificial intelligence technology in the medical information business with the various restrictions.

최근, 예상치 못하고 지능적인 보다 고도화된 사이버 의료 위협 공격이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 다양한 패턴의 사이버 의료 위협 공격 대응에 있어, 물리적인 차단과 의료기기 교체와 같은 규칙 기반 보안방법론은 인력 부족, 고가의 비용 부담 등의 한계를 지닌다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 의료계에서도 인공지능 기술에 주목하고 있다. 인공지능 기술은 기존의 규칙 기반의 보안 프로그램과는 달리 과거의 이상행태를 스스로 학습하여 보안 위협 감지 및 예측을 가능케 하는 기술이다. 본 연구에서는 의료기관 통합의료정보시스템 내 의료정보 데이터를 수집 및 학습하여 AI 기반 네트워킹 행동 적응형 정보 플랫폼 개발 연구 방법론에 대한 소개를 포함한다. 이를 통해 규칙 기반의 보안 프로그램의 기술적 제반사항 소개와 제약 사항 대비 의료정보분야에서의 인공지능 기술을 활성화하기 위한 전략에 대해 논의한다.

Keywords

Acknowledgement

This work was supported by Institute of Information & communications Technology Planning & Evaluation (IITP) granted funded by the Korea government (MSIT)(No.2019-0-00224)

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