컴퓨터 네트워크 모니터링에 의한 보안장비는 많은 트래픽 자료를 분석하여, 이상유무를 판단하고, 대응해야 한다. 기존의 보안장비들은 이미 알려진 패턴에 대한 규칙을 이용하는 오용탐지방법(misuse detection)과 의미를 파악하기 어려운 많은 자료들을 제시하고 있는데 머물고 있다. 보다 나은 보안을 위해서는 정상적인 동작에서 벗어나는 이상징후를 탐지하여 침입을 탐지하는 이상탐지방법(anomaly detection)의 채용이 필요하고, 보안장비에서 제시되는 많은 트래픽 자료들은 보안전문가의 전문적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 이상탐지방법과 보안전문가의 전문적인 보안지식에 의한 분석, 대응, 관리를 위한 지식처리 기법을 사용할 수 있는 지능형 IPS(intrusion Detection System) 프레임워크를 제안한다.
본 연구에서는 선박의 중요부품인 메인엔진에서 수집되는 센서 데이터를 사용하여 선박 메인엔진의 이상치를 탐지하는 시스템을 소개한다. 본 시스템의 특장점은 이상치 탐지 뿐만 아니라, 이상치의 센서별 기여도를 정량화 함으로써, 이상치 발생을 유형화 하고 추가적인 분석을 가능하게 해준다. 또한 웹 인터페이스 형태의 편리한 UI를 개발하여 사용자들이 보다 편리하게 이상치
4차 산업혁명이 본격화됨에 따라 스마트 제조 환경으로 변화하면서 제조 공장은 설비제어가 자동화되고 산업용 이더넷과 TCP/IP 기반으로 네트워크 연결되어 통합 운영되고 있으며 본사 비즈니스망의 MES, ERP, PLM 등과 연계되면서 랜섬웨어 등 악성코드 유입 및 외부 사이버 공격으로부터의 보안 위협이 높아지고 있다. 본 논문에서스마트 제조 공장에 대한 사이버 침입을 탐지하고 대응하기 위해 스마트 제조 환경에서의 이상징후 탐지 기술 현황을 분석한다. 먼저 ICS(Industrial Control System)에 대한 이상징후 탐지를 위해 ICS 위협 경로를 분석하고 스마트 제조 네트워크에서 사용되는 산업용 이더넷 프로토콜을 살펴본다. 다음으로 국내 제어망 이상징후 탐지 체계 구축 동향을 분석하고 제어망 이상징후 탐지 기술을 분류한다. 마지막으로 (주)앤앤에스피에서 과학기술정보통신부 과제로 수행하고 있는 "선제적인 제조공정 이상징후 인지" 연구과제의 수행 현황을 살펴본다.
최근 CCTV(Closed Circuit Television)의 설치가 증가하면서 효율적인 모니터링을 위하여 지능형 영상분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지능형 영상분석 기술은 영상의 정보를 분석하여 자동으로 이상 행위를 탐지하고 관리자에게 경보를 전송하는 기술로써, 사고를 사전에 예방하고 사고가 발생한 경우에는 신속하게 대응하여 피해를 줄일 수 있게 해준다. 본고에서는 지능형 영상분석 기술이 탐지할 수 있는 이상 행위, 즉 이벤트를 그 목적에 따라서 보안, 비즈니스 인텔리전스, 객체인식으로 구분하여 현재 기술 수준을 살펴볼 것이다. 그리고 앞으로 지능형 영상분석에서 이벤트 탐지 기술의 발전 방향을 사람의 행동인식, 행위 기반 이상 현상 탐지, 군중 환경에서 이벤트 탐지, 지능형 영상분석 구조의 변화 등의 관점으로 구분하여 살펴보고자 한다.
반도체 공정 신호는 주기 신호와 비주기 신호로 구분된다. 특정 패턴을 가지는 주기 신호는 해당 파라미터(parameter)에 대해서 패턴 매칭을 수행하여 관리하는 연구가 진행되고 있다. 반면 비주기 신호 데이터의 경우에는 패턴 매칭 방법을 수행할 수 없다. 또한 반도체 공정에서 얻을 수 있는 두 개 타입의 데이터는 그 파라미터가 방대하기 때문에 현재 실제 공정에 적용되고 있는 방식인 각각 하나의 파라미터에 대해 관리도(control chart)를 구성해 관리하는 것은 많은 비용과 시간의 낭비를 초래한다. 따라서 두 타입 데이터의 여러 개의 파라미터를 동시에 관측할 수 있고 파라미터간의 내재된 상관관계를 고려할 수 있는 장점을 가진 분석 기법에 대한 연구가 필요하다. 주기 신호의 이상탐지를 위한 기존 연구는 신호를 구간으로 나누어 구간별로 SPC 차트적용 시키는 방법, 각 시점 마다 측정되는 값을 하나의 변수로 고려하여 Hotelling's T square, PCA, PLS 등과 같은 다변량 통계 분석을 적용 시키는 방법들이 제시되어 왔다. 이러한 방법들은 다양한 특성을 가지는 주기신호를 분석하고 이상을 탐지 하는데 많은 한계점을 가진다. 이에 본 논문은 다양한 형태를 가지는 신호의 특성을 반영하여 자기구상지도를 기반으로 신호의 분류와 공정의 이상을 탐지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자기구상지도를 이용하여 복잡한(고차원, 시계열) 신호를 2차원 상의 노드로 맵핑시킴으로써 신호의 특질(feature)을 추출하고 새로 표현된 신호의 특질을 기반으로 Logistic regression을 적용시켜 이상을 탐지 한다. 다양한 이상 상황을 가진 반도체 공정 신호를 사용하여 제안한 이상탐지 성능을 평가하였다.
소액결제에 대한 규제 완화로 이와 관련한 사기가 급증하고 있으며, 특히 소액결제가 대부분을 차지하는 온라인게임 산업은 관련 사기로 인한 피해가 증가하고 있다. 온라인 게임의 소액결제 사기는 단순히 금액에 대한 피해뿐만이 아니라 회사 브랜드에도 영향을 미치며, 나아가 고객 이탈로 이어질 수 있다. 소액결제 사기를 방지하기 위해 게임 산업에서도 이상거래 탐지 시스템이 요구되고 있다. 본 연구는 게임 사용자의 결제 패턴을 분석하여 이상거래를 탐지할 수 있는 머신러닝 기반의 이상거래 탐지 모델을 제시하며, 제안하는 모델을 글로벌 온라인 게임에 적용한 사례를 소개한다.
본 논문은 금융 사용자의 거래 행태를 반영한 이상거래 탐지 규칙 개선방안을 제시하고, 실제 적용된 사례를 분석하여 효과성을 검증하였다. 이상거래를 정상거래로 판단한 미탐분석은 전자금융사고 사례를 분석하여 사고유형과 거래행위를 파악하였고, 반대로 정상거래를 이상거래로 판단한 오탐 분석은 특정 기간 추가 인증 또는 차단 후 아웃바운드 안내 전화 실시 내역 전수 조사를 통해 수행하였다. 또한, 이상거래와 정상거래 행태 간 분류 기준을 정교화하기 위해 추가적인 탐지 규칙을 도출하였다. 특히, 아웃바운드 안내 전화 과정 중 탐지 규칙 정교화를 위한 추가 질의를 실시하여 금융 사용자의 거래 행태에 대한 다양한 통찰을 획득하였고, 이를 기반으로 기존 탐지규칙을 개선하였다. 그 결과 정상거래를 이상거래로 오탐하여 추가 인증 또는 차단하는 비율과 이상거래를 정상거래로 분류하여 실제 사고가 발생한 비율이 동시에 감소하였다. 본 논문에서 제안한 거래 행태에 기반한 이상거래 탐지 규칙 개선 방법은 이상거래 탐지의 효과성을 향상시키고 지속적인 탐지규칙 개선 방법론을 제공할 것으로 기대한다.
정보통신 기술의 발전에 따른 새로운 서비스 산업의 출현으로 개인 정보 침해, 산업 기밀 유출 등 사이버 공간의 위험이 다양화 되어, 그에 따른 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르게 되었다. 본 연구에서는 기업 내 개인 정보 오남용 및 내부 정보 유출에 따른, 대용량 사용자 로그 데이터를 기반으로 기존의 시그니처(Signature) 보안 대응 방식에 비해, 실시간 및 대용량 데이터 분석기술에 적합한 행위 기반 이상 탐지방식을 제안하였다. 행위 기반 이상 탐지방식이 대용량 데이터를 처리하는 기술을 필요로 함에 따라, 역방향 인덱스(Inverted Index) 기반의 실시간 검색 엔진인 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 사용하였다. 또한 데이터 분석을 위해 통계 기반의 빈도 분석과 전 처리 과정을 수행하였으며, 밀도 기반의 군집화 방법인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 이상 데이터를 분류하는 방법과 시각화를 통해 분석을 간편하게 하기위한 한 사례를 보였다. 이는 기존의 이상 탐지 시스템과 달리 임계값을 별도로 설정하지 않고 이상 탐지 분석을 시도하였다는 것과 통계적인 측면에서 이상 탐지 방식을 제안하였다는 것에 의의가 있다.
기존 CCTV 비디오에서 딥러닝 기반의 이상 탐지 연구는 객체의 행동 값만을 이용하여 이상을 탐지하였기 때문에, 시간 흐름에 따른 정보가 축소되는 문제점이 있었다. 그러나 CCTV 비디오에서의 이상의 원인은 다양한 요소와 시계열 분석에 따른 정보로 이루어져 있어 시간 정보를 유지하면서 다양한 특징 값을 사용한 모델을 설계할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 C3D에 광학 흐름을 결합한 새로운 앙상블 모델을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 모델이 75.83의 AUC를 얻어 기존에 연구되었던 행동 값만을 사용한 모델보다 높은 정확도를 달성하였다. 또한 이상 탐지 모델 설계 시 객체의 행동에 다양한 측면을 고려할 수 있는 여러 특징 값과 시계열 분석에 따른 정보를 사용하는 것이 적절하다는 결론을 도출하였다.
안정적인 서버 운영을 위해 이상 패턴 및 개체를 식별하는 이상탐지 연구가 활발하게 연구되어 오고 있다. 이상탐지의 대표적인 예로 서버의 사용량 증가를 꼽을 수 있지만, 실제 이상 데이터 수집 및 현상의 재현이 어렵다는 점은 해당 연구의 어려움으로 존재한다. 본 연구는 다양한 시나리오 기반의 부하테스트를 설계하고, 클라우드 환경에서 이상 데이터를 생성 및 수집하였다. 해당 데이터는 이상탐지에 대표적으로 사용되는 알고리즘의 성능을 비교 분석에 활용하였으며, 실험을 통해 각 알고리즘의 신뢰 수준을 확인하였다. 이는 다양한 서버 운영 환경에 적합한 알고리즘을 채택하는데 활용 가능하며, 결과적으로 안정적이고 효율적인 서버 운영에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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