최근 빅데이터와 클라우드 보안에 대한 관심이 증가함에 따라 이를 효율적으로 암호화하기 위해 경량화된 고속 암호에 대한 연구가 진행되어 왔다. 그 결과, 국가보안기술연구소에서는 경량 고속 블록 암호인 LEA를 개발하였다. 경량화 암호인 LEA를 효율적으로 암 복호화를 위해 CPU가 아닌 GPU를 이용한 고속화 연구들이 최근에 소개되었다. 그럼에도 불구하고, GPU사용에 있어서의 가이드라인에 대한 연구는 여전히 미흡하다. 본 논문에서는 LEA알고리즘이 대용량 처리를 위해 사용될 때, 효율적인 GPU를 활용한 LEA 최적화방안에 대해 제안한다.

현재 전력 분석은 여러 가지 부채널 분석 중 가장 활발하게 연구되고 있다. 1999년 Kocher 등에 의해 차분 전력 분석이 제안된 이후로 소프트웨어/하드웨어 기반 암호 디바이스를 대상으로 하는 다양하고 현실적인 전력 분석 공격이 제안되었다. 본 논문은 공개키 암호 알고리즘에 대하여 단 하나의 파형을 이용하는 전력분석에 안전한 대응기법의 취약성을 분석한다. 2010년 ICICS에서 Clavier 등은 단 하나의 지수승 파형으로 비밀 정보를 찾아낼 수 있는 수평적 상관관계 분석과 그에 대한 대응기법을 제안하였다. 그 중 하나인 "Blind operands in LIM" 대응기법은 큰 정수 곱셈의 두 입력에 대한 덧셈 블라인딩을 이용하여 비밀정보와 관련된 중간 값 노출을 막는다. 그럼에도 불구하고 이 대응기법은 공격자가 알고 있는 평문에 대한 전력 누설을 일으킬 수 있는 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 세 가지 공격시나리오를 통해 취약점을 분석했고 실제적인 실험을 통해 이를 증명하였다.

전력분석의 대응기법으로 가장 널리 알려진 마스킹 기법은 암호 알고리즘 수행 도중 비밀 중간 값을 노출시키지 않게 함으로써 공격자가 필요한 정보를 얻지 못하도록 한다. 마스킹 기법은 대칭키 암호 알고리즘에 적용되어 많은 연구가 진행되었다. 국제표준 알고리즘인 SEED 알고리즘에 대해 마스킹 대응기법 연구가 진행되었다. Cho 등이 제안한 Masked SEED 알고리즘은 1차 전력분석에 안전할 뿐만 아니라 Arithmetic to Boolean 변형 함수의 호출을 줄임으로써 효율성까지 만족시켰다. 본 논문에서는 Cho 등이 제안한 Masked SEED에 대한 취약점을 분석하였다. 효율적인 연산을 위해 추가로 수행되는 사전연산에 의해 마스크 값이 노출되고 이를 이용하여 1차 전력분석 공격으로 비밀키를 복원하였다. 우리는 이론적인 측면과 실험적인 측면을 모두 고려하여 취약점을 분석하였으며 제안한 공격기법은 Cho 등이 제안한 알고리즘이 탑재된 모든 디바이스에서 공통적으로 적용될 수 있음을 예상한다.

스마트 시대가 도래함에 따라 스마트 기기의 사용이 점차 늘고 있다. 스마트 기기는 인류의 편의를 제공하여 널리 사용하고 있지만 정보가 노출될 위험이 존재한다. 이러한 문제를 보안하기 위해 스마트 기기는 자체적으로 다양한 암호 알고리즘이 포함되어 있다. 이 중 해시함수는 데이터 무결성, 인증, 서명 등의 알고리즘을 수행하기 위해 필수적으로 사용되는 암호 알고리즘이다. 최근 SHA-1의 충돌 저항성에 문제가 제기되면서 안전성에 문제가 생기게 되었고 SHA-1을 기반으로 한 현재 표준 해시함수인 SHA-2 또한 머지않아 안전성에 문제가 생길 것이다. 이에 따라 2012년 NIST는 KECCAK알고리즘을 새로운 해시함수 표준인 SHA-3로 선정하였고 이 알고리즘에 대한 다양한 환경에서의 구현이 필요해졌다. 본 논문에서는 SHA-3로 선정된 KECCAK 알고리즘과 기존의 해시 함수인 SHA-2를 ARM-11 프로세서에 구현하고 성능을 비교 분석하여 시사점을 도출하였다.

본 논문에서는 WSN을 위한 위치 기반의 키 관리 기법에 대해서 제고한다. 기존의 위치 기반의 키 관리 기법들에 대해 알아보고 그 중 LDK (Location Dependent Key management) 기법을 집중적으로 파악하였다. 이를 통해 LDK 기법에서 고려하지 못한 통신 간섭 문제를 개선하기 위하여 그리드 정보를 활용한 키 생성 기법과 키 보정과정을 활용하는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 보안성이 높은 환경에서 제안 기법이 기존의 LDK보다 접속율은 향상하였고 절충율은 감소하였음을 확인하였다. 또한, 육면체 형태의 AN 배치를 통해 네트워크 비용을 줄일 수 있음을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

최근 몇 년간 스마트폰의 보급률이 폭발적으로 증가하면서 사이버범죄는 기존의 수사체계의 한계를 넘어서는 새로운 형태의 수사단서들을 쏟아내고 있다. 일선 경찰관서에서는 사건 접수 시 피해자로부터 이러한 형태의 수사단서를 수집하여 방대하게 축적하고 있으나, 이를 체계적으로 관리하고 있지 않아 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치는 경우가 많다. 사이버범죄에서 주 범행 도구인 컴퓨터 시스템의 특성상 기계적이고 복잡한 단서가 대량 생성되므로, 수집된 수사단서를 체계적으로 분류, 단순화하여 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 국내에서 발생되는 사이버범죄 유형에 따른 수사단서를 체계적으로 분류, 단순화하여 주요수사단서를 선정하고, 데이터 마이닝 및 시각화를 통해 사건 수사단서 간 상호 연관성을 확인할 수 있었다. 이러한 사이버범죄 데이터 활용을 통해 범죄 조기차단 및 중복수사를 방지하여 수사의 효율성을 증대하고 사이버범죄 예방을 도모하고자 한다.

본 논문에서는 정보유출을 막기 위하여 보안저장장치를 구비한 가상의 인비저블한 디스크(VIPDISK)기술을 제안한다. 제안 기술은 소프트웨어 기반의 보안 기술로서, 임의의 데이터 저장장치의 운영체제에서는 전혀 확인 할 수 없는 숨은 보안 영역을 설정하여 해당 영역에서 OS를 포함한 어떤 프로그램을 실행하더라도 보안영역의 존재여부를 전혀 알 수 없게 한다. 특히 비활성화상태에서는 타인에게 절대 노출되지 않는 보안 영역을 설정하여 고유의 디지털 키와 복호화 툴을 여는 사용자 암호에 의해서만 활성화되어 사용 가능하게 된다. 그리고 숨은 보안영역에 저장되는 모든 데이터는 실시간으로 암호화하여 저장되므로 만약 VIPDISK가 분실하거나 도난당해도 보안 영역에 저장된 데이터가 절대 유출되지 않도록 보호해준다. 실험을 통하여 VIPDISK는 기존 기법들에 비해 높은 보안성을 제공하는 것을 알 수 있었다.

현대의 자동차는 안전필수(Safety Critical) 시스템이기 때문에 차량의 안전성을 보장하는 것은 물론 초 연결사회를 지향하는 사물인터넷 기술의 발전과 자동차의 스마트화 됨에 따른 자동차 보안문제가 대두됨에 따라 자동차 소프트웨어와 공급망에서의 보증 방안과 공급망에서 발생할 수 있는 위험을 식별, 평가 및 통제하기 위한 위험관리 방안이 필요하다. 본 논문에서는 자동차 Life-Cycle 내에서 이해관계자 별 위험관리(A-SCRM, Automotive Supply Chain Risk Management) 방법을 연구 제안한다.

최근 10년 전부터 대부분의 조직화된 사이버 공격은 원격의 Botmaster에 의해 통제되는 감염된 컴퓨터들의 거대한 네트워크인 Botnet을 통해 이루어졌다. Botnet 탐지는 상당한 양의 네트워크 트래픽 분석이 필요하기 때문에 탐지 정확도와 시스템 확장성간의 적절한 타협이 요구된다. 본 연구에서는 높은 탐지율을 제공하면서 시스템 확장성이 가능한 하둡 기반의 새로운 P2P Botnet 탐지 기법을 제안한다. 또한, 본 제안 기법은 레이블이 되지 아니한 공격 데이터 뿐만 아니라 암호화된 공격 트래픽에도 적용이 가능한 특징을 가지고 있다.

현대인은 스마트폰과 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 이로 인한 수 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 실제로 해커들은 스마트폰에 악성 프로그램을 은밀하게 설치하여 장치 이용 제한 및 개인정보 유출 등의 보안 위협을 야기하고 있다. 그리고 그러한 악성 프로그램은 일반적인 프로그램과 다르게 필요 이상의 권한을 요구한다. 본 논문에서는 이 같은 문제를 바탕으로 사용되는 안드로이드 기반 앱들이 요구하는 권한 데이터를 이용하여 주성분 분석(Principle Component Analysis:PCA)과 확률적 K-인접 이웃(Probabilistic K-Nearest Neighbor:PKNN) 방식을 사용하여 효과적으로 악성 프로그램과 일반 프로그램을 분류하고자 한다. 이뿐 아니라 이를 k-묶음 교차 검증(K-fold Croos Validation)을 통해 PKNN의 정확도를 측정하였다. 그리고 일반적으로 사용되는 K-인접 이웃(K-Nearest Neighbor:KNN) 방식과 비교하여, KNN이 분류하기 힘든 부분을 확률적으로 해결하는 PKNN방법을 제안한다. 최종적으로 제안한 방식을 최적화하는 ${\kappa}$와 ${\beta}$ 파라미터를 구하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 사용된 악성 앱 샘플은 Contagio에 요청하여 이용하였다.

스마트 폰의 보급이 확대됨에 따라 많은 종류의 악성코드가 등장하였다. 이 중 스파이웨어는 기존과 다르게 운영체제가 제공하는 기능을 보안 정책에 따라 사용자의 동의를 정상적으로 획득하여 설치된다. 하지만 사용자가 의도하지 않은 기능을 내포하고 있는 스파이웨어는 기존의 악성코드 감지방법으로 쉽게 잡아내지 못하고 있다. 이러한 상황에서 본 논문은 스파이웨어 중 도청을 감지하는 연구를 진행하였으며, 스파이웨어가 가진 문제를 해결하기 위한 새로운 접근을 통해 도청 감지 모델과 이를 실행하는 어플리케이션을 개발했다. 음성 도청을 판별하기 위해서 각 어플리케이션별 전력 사용량 도출 기능, 모듈별 전력 사용량 도출 기능, 네트워크 사용량 감지를 수행하였다. 전력 사용량 도출을 위한 Open Source Project인 Power Tutor에 네트워크 사용량 감지 기능을 추가하였으며, 여기서 측정 및 수집된 데이터를 알고리즘을 거쳐 도청 위험도를 판별했다. 또한 이 논문에서 구축된 어플리케이션은 데이터 수집, 데이터 분석, 그리고 위험군 산출을 통해 도청 위험군을 감지한다. 어플리케이션을 스마트 폰에 설치하여 데이터의 측정 및 수집을 진행하였으며, 도청 시뮬레이션을 위해 Vice Application을 Background로 하여 사용하였다.

인터넷을 이용하여 콘텐츠 서비스를 운영하려 할 때, P2P, CDN, ICN과 같이 콘텐츠 원배포자에게 집중되는 콘텐츠 요청을 분산 처리하는 기술이 일반적으로 고려되고 있다. 즉, 콘텐츠를 다른 노드들에 분산 저장시킨 후, 분산 저장된 콘텐츠를 이용하여 콘텐츠 요청을 원배포자 뿐만 아니라 여러 노드들이 처리할 수 있게 한다. 그러나 이와 같은 분산 처리 방법은 사용자가 콘텐츠를 수신할 때, 콘텐츠의 원배포자와 전송자가 다를 수 있다는 문제점을 갖고 있다. 즉, 악의적인 사용자에 의하여 콘텐츠가 위/변조된 상태로 전송될 수 있고, 이로 인하여 사용자는 다양한 위험에 노출될 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 수신된 콘텐츠를 인증한 후 사용할 것을 권면하지만, 이는 네트워크 전송량 증가 및 서비스 지연의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 분산 환경에서 보다 효율적으로 콘텐츠를 인증할 수 있는 기술을 제안하고 그 성능을 분석한다.

온라인 게임의 인기가 증가하면서 희소성 있는 재화를 현금으로 바꾸는 RMT (Real Money Trade) 유저들이 증가하였고 이를 전문적으로 이용하는 게임 내 범죄 집단인 GFG (Gold Farming Group)이 나타났다. GFG는 게임재화를 수집하기 위해서 다수의 봇 계정이 필요한데, 이를 위해 명의 도용, 개인정보 유출 문제를 발생시키게 된다. 또한 현금거래를 유발시켜 게임 내 경제의 형평성을 파괴하고, 계정 도용, 아이템 탈취를 유발 시킨다. 따라서 GFG를 제거 및 차단하는 일은 사회적, 게임 내 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문은 기존의 판매자 관점의 탐지가 아닌 수요공급의 원칙에 따라 현금거래 구매자를 탐지하는 근본적인 방안을 제시하였다. 실제 게임 데이터를 분석하여 두 가지의 RMT 형태를 발견하였고, 구매자 탐지의 재현율이 98%이상을 보일 수 있었다.

커널 루트킷은 운영체제의 컴포넌트 사이의 통신을 가로채거나 수정할 수 있기 때문에, 운영 체제의 무결성을 훼손시킬 수 있는 가장 위협적이고 널리 퍼진 위협 중 하나로 인식되고 있다. 커널 루트킷이 이미 커널 권한을 획득하였기 때문에 루트킷이 설치된 공간에서 커널을 보호하는 것은 안전하지 않다. 따라서 커널보호 시스템은 커널과 동일한 공간으로부터 독립적이어야만 한다. 루트킷을 탐지하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔지만 다른 연구들과 달리 TrustZone 기반 연구는 커널과 동일한 공간으로부터 분리되고, 독립된 공간에서 커널을 보호하는 것이 가능하다. 하지만 제안된 방법들은 커널보호 시스템을 완전히 독립시킬 수 없는 단점이 있다. 이러한 이유로, 우리는 TrustZone의 시큐어 타이머를 이용한 효율적인 커널 검사 시스템을 제안한다. 이 시스템은 레퍼런스의 무결성을 보장하기 위해 커널 원본 이미지인 vmlinux을 활용하여 측정하였다. 또한, 보호영역 크기에 대한 유연성을 제공함으로써 효율적으로 커널보호 시스템을 운영하는 것이 가능하다. 실험 결과들은 제안된 커널보호 시스템이 완전히 독립되어 운영되고, 런타임동안 최대 6%정도의 성능만 저하시킨다는 것을 보여준다.

하드웨어 기반 커널 무결성 감시 시스템들은 감시 대상으로부터 물리적으로 완전히 분리된 공간에서 수행되기 때문에 감시 시스템 자체의 안전성을 보장받는다는 장점을 가진다. 반면, 이들 감시 시스템들은 물리 메모리 주소를 기반으로 동작하기 때문에 가상-물리 메모리 주소 변환을 조작하는 공격으로부터 취약하다는 단점도 지닌다. 본 논문은 이러한 단점을 보완하기 위해 주소 변환 조작 공격에 대한 커널 스케줄러 기반의 탐지 기법을 제시한다. 제시된 탐지 기법은 커널 스케줄러가 모든 프로세스의 문맥 교환 시마다 수행된다는 점을 이용하여 프로세스 스케줄 시에 공격 여부를 검증한다. 탐지 시스템은 안드로이드 에뮬레이터와 TizenTV에서 구현되었으며, 실험을 통해 최대 10% 정도의 성능저하만 발생시키면서, 루트킷이 수행하는 주소 변환 공격을 정확히 탐지한다는 것을 확인하였다.

금융분야에서 개인신용정보 유출사고로 인하여 금융당국은 전자금융거래법등에 통제사항을 강화하여 왔다. 이에 따라 정보보호 수준이 한 단계 향상이 되었지만 추가로 개선할 사항이 더 없는지 연구해볼 필요가 있게 되었다. 본 논문은 정보보호 분야에서 통제사항을 총 망라하는 정보보호관리체계인증의 통제사항과 비교하여 추가로 개선할 통제사항을 전문가들의 의견을 모아 일정 중요도 이상이 되는 19개를 도출하였다.

최근 정보보안 침해사고가 증가함에 따른 정보보호인력의 업무와 책임부담이 가중되면서, 이들의 사기저하 문제가 사회적으로 제기되고 있다. 이를 해결하기 위하여 정부에서도 다양한 정보보호인력 사기진작방안을 마련하고 있으며, 금융사의 경우 자체적으로 사기진작 계획을 세워 금융위원회에 보고할 것을 요구하고 있다. 본 연구에서는 문헌고찰 및 빈도분석을 통하여 정보보호 분야의 16가지 사기수준 결정 변수를 도출하고, 정보보호인력을 대상으로 사기 진작에 중요한 요인이 무엇인지를 실증적으로 분석하였다. 연구결과 정보보호인력의 사기수준 결정요인으로 직무적 특징, 제도적 특징, 관계적 특징 등 3가지 요인을 압축적으로 제시하였으며, 정보보호인력 사기진작 프로그램 운영 시 활용할 수 있도록 사기수준 측정모델의 활용방안을 제시하였다.

정보보안솔루션은 구축 후 일반적인 유지관리 활동 외에 외부 위협요인(공격)으로부터 보안성을 지속시키기 위해, 악성코드 분석 및 보안업데이트, 보안정책관리, 위협/사고분석, 보안성 인증 효력 유지, 보안기술자문 등의 추가활동이 수반되지만, 제공된 서비스만큼의 대가를 적용받지 못하는 현실적 문제점이 상존한다. 이에, 본 연구에서는 국내 정보보안솔루션의 보안성 지속을 위한 서비스 현황을 분석하고, 정보보안솔루션의 특성을 고려한 보안성 지속 서비스 대가가 반영될 수 있는 정책적 방안을 제시한다.

정보보호 거버넌스의 주체는 최고경영층이지만 여전히 정보보호 활동에 대한 최고경영층의 참여는 미흡한 실정이다. 이러한 상황에서 정보보호 위원회는 최고경영층의 정보보호 활동 참여를 활성화 하는데 좋은 방법이 될 수 있으며, 결국 정보보호 위원회 활동은 정보보호 거버넌스 구현을 위한 필수 요소라 할 수 있다. 본 연구의 목적은 정보보호 위원회의 활동이 정보보호 거버넌스 구현과 보안효과에 미치는 영향을 확인하는 것이며, 실증연구 분석을 위해 설문조사를 실시하였고, 수집된 자료는 PLS(Partial Least Square)를 이용하여 측정모형 및 구조모형 검정을 실시하였다. 연구 결과, 가치전달과 관련된 가설이 기각되었으며, 향후 정보보호가 비즈니스에 긍정적인 가치를 전달 할 수 있는 방안에 대한 연구가 필요하다.

본 논문에서는 소프트웨어 보안취약점의 중요도를 정량적으로 산출할 수 있는 중요도 정량 평가 체계를 제안한다. 제안된 평가 체계는 국내 소프트웨어 이용 환경을 고려한 보안취약점의 파급도, 위험도, 소프트웨어 점유율, 시스템에서의 사용 정도 등을 복합적으로 반영하여 보안취약점에 대한 심각성을 적절히 평가할 수 있는 평가 척도와 이를 기반으로 한 중요도 계산식으로 구성된다. 논문에서는 제안된 소프트웨어 보안취약점 평가 체계를 국내의 보안취약점에 시범적으로 적용하고 그 효용성을 CVSS 및 CWSS 등과 비교, 분석하였으며, 제안된 평가 체계의 활용 방안을 제시하였다.

IT환경은 사물인터넷, SNS, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등으로 급변하고 있다. 이 기술들은 기존 기술에 새로운 기술이 추가되어 정보시스템 간의 복잡도를 증가시킨다. 그러므로 신규 정보통신서비스의 보안 기능 강화가 필요하다. 정보보호 사전점검은 신규 정보통신서비스 설계 단계부터 보안을 고려한 개발 단계를 제시하여 신규 정보통신서비스 제공자와 이용자에게 안정성 및 신뢰성 보장을 목표로 한다. 기존 '정보보호 사전점검(점검영역 22개, 통제항목 74개/세부항목 129개)'은 6단계(요구사항, 설계, 교육, 구현, 시험/테스트, 대응/사후)로 구성되어 있으며 실효성 검토를 위해 실제 정보시스템 개발 업체에서 파일럿 테스트를 수행하였다. 그 결과로 점검항목에 대한 개선 요구사항과 일부 점검항목의 재구성이 필요한 것으로 나타났다. 본 논문은 정보시스템의 사전예방이 목적인 '정보보호 사전 점검'의 활성화를 위한 연구를 하였다. 그 결과로 요구사항과 보완사항이 반영된 '정보보호 사전점검(점검영역 16개, 점검항목 54개/세부항목 76개)'을 도출하였다.

인터넷의 발달과 함께 인터넷 뱅킹은 널리 사용되고 있다. 이와 함께 금전적 이득을 목적으로 인터넷 뱅킹을 타겟으로 하는 피싱 공격이 기승을 부리고 있으며, 이에 대응하기 위해 은행에서는 보안 모듈을 사용자 컴퓨터에 설치하고 인터넷 뱅킹을 이용하도록 요구한다. 하지만 메모리 해킹 공격 등 고도화된 피싱 공격은 보안 모듈을 우회한다. 본 논문에서는 국내 은행에서 제공하는 인터넷뱅킹 보안 모듈 현황을 알아보고, 그 중에서도 이체 정보의 암호화를 담당하는 키보드 보안 모듈을 분석한다. 그리고 자바스크립트를 이용하여 이체정보를 변조하는 기법을 제안한다. 키보드 보안 모듈은 공격자가 심어놓은 악의적 프로그램으로부터 사용자가 입력한 이체 정보의 노출 및 변조를 방지하는 기능을 담당한다. 하지만 우리가 제안한 자바스크립트 변조 공격은 키보드 암호화 모듈을 우회하고 이체 정보를 변조하는 것이 가능하다. 또한 이체정보확인 페이지를 변조하여 사용자가 정상적인 거래를 한 것처럼 속일 수 있다.

현대의 의료분야는 스마트기기의 확산과 통신 기술의 발달로 스마트화 됨에 따른 의료보안 문제가 대두되고 있다. 그 중에서 원격의료는 의사-의사 간(D2D, Doctor to Doctor), 의사-환자 간(D2P, Doctor to Patient) 의료정보가 상호 교환되기 때문에 원격의료에서 발생할 수 있는 보안위험을 식별, 평가 및 통제하기 위한 위험관리 방안이 필요하다. 본 논문에서는 1차 의원, 보건소, 보건지소, 보건진료소 등에서 운용하고 있는 원격의료기기와 원격의료시스템을 현장에서 확인 한 결과를 토대로 공격트리(Attack tree) 방법론을 적용하여 원격의료에서 발생할 수 있는 보안위험 분석 및 평가 방법을 연구 제안한다.

ESM에서 SIEM으로의 발전은 더 많은 데이터를 기반으로 상관분석을 할 수 있게 되었다. 취약점 진단에서 발견된 소프트웨어 취약점을 CWE와 같은 분류 표준으로 수집을 한다면, 로그 분석 및 취합, 보안관제 및 운용 과정 등에서 통일된 유형의 메시지를 활용함으로써 초기대응단계에서의 귀중한 시간절약으로 신속하게 대응할 수 있고, 모든 대응 단계에서 일관성을 유지하여 처리할 수 있게 된다. 취약점 진단과 모니터링 단계에서 CCE, CPE, CVE, CVSS 정보를 공유하여, 사전에 정의된 위협에 대해서만 탐지하지 않고, 각 자산이 가지고 있는 소프트웨어 취약점을 유기적으로 반영할 수 있도록 하고자 하였다. 이에 본 논문에서는 SIEM의 빅데이터 분석 기법을 활용하여 소프트웨어 취약점에 대한 위협을 효과적으로 탐지하고 대응할 수 있는 모델을 제안하고 적용해본 결과 기존의 방법으로 탐지할 수 없었던 소프트웨어 취약점을 탐지함으로서 효과적임을 확인하였다.