• 경영정보학연구
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• 제18권3호
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• pp.137-153
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• 2016

조직의 비즈니스 환경이 스마트워크와 같이 모바일이나 네트워크에 의존하는 비중이 높아지면서, 기업들은 정보보안에 더 높은 관심을 가지게 되었다. 특히, 내부자의 의한 정보유출은 기업입장에서 상당히 부정적인 영향을 미치게 된다. 따라서 기업뿐 아니라 정보보안 관련 연구자들은 조직원의 정보보안 정책 준수에 초점을 두어 연구를 해왔다. 그 중에서 정보보안 대책(Information security countermeasure)은 조직원의 정보보안 정책 준수 의도의 선행요인으로 알려져 왔다. 하지만 조직원이 정보보안 대책을 인식하도록 하는 선행요인에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 조직원의 보안대책 인식에 대한 선행요인으로 경영진의 정보보안 지능을 제안하고 이들의 관계를 실증적으로 연구하였다. 정보보안 지능은 Kirwan(2008)이 제안한 안전지능을 응용하여 정보보안 관련 문제해결능력, 사회적 역량, 정보보안 지식으로 구성된다. 연구결과 경영진의 정보보안 관련 문제해결 능력과 정보보안 지식은 조직원이 정보보안 정책 및 교육/훈련 프로그램을 인식하는데 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 융합보안논문지
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• 제15권5호
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• pp.71-76
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• 2015

현재 우리가 시행하고 있는 "특정금융정보법"은 국가정보기관의 핵심 업무인 국가안위 존립과 같은 중대사건 수사에 관한 내용을 포함하지 않고 있다. 이로 인하여 북한의 국제성 범죄와 안보관련 사건 수사에 난항을 겪고 있으며, 국내에서 활동하는 국제범죄조직의 검거에도 어려움이 많다. 또한 전략물자 불법유출 사건 조사 차질, 불법 테러리즘 자금 조달혐의자 내사 난항 등의 문제도 발생하고 있다. 이를 해소하기 위해서는 현행 "특정금융정보법"의 개정이 시급하다. 해외정보기관은 이미 금융정보를 다양하게 활용하고 있다. 중국의 국가안전부와 호주의 보안정보부 등은 법 제도에 근거해 금융정보기구의 금융정보를 자유롭게 활용하고 있다. 미국의 중앙정보국 연방수사국과 영국의 비밀정보부 보안부 등도 금융정보기구로부터 금융정보를 요청해 제공 및 통보받고 있다. 그러나 한국의 국가정보기관은 특정금융정보에 대한 접근 이용이 불가능하므로, 해외정보기관과 금융정보를 공유하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 한국의 금융정보분석원(KoFIU)의 정보제공 대상기관과 특정금융정보 요구기관에 국가정보기관을 포함시키는 방향으로 현행 "특정금융정보법"이 개정되어야 한다.

• 시큐리티연구
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• 제58호
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• pp.107-135
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• 2019

본 논문의 목적은 한국과 미국의 안보환경, 정보 조직 및 정보활동의 유사성과 차이점을 비교분석하는데 있다. 이 같은 비교는 정보 전반에 대한 통찰력과 폭넓은 이해를 제공함으로써 정보연구의 방법론적 발전은 물론 한국 및 여타 국가정보기관에 대한 통찰력을 제공해줄 것이다. 한미 양국의 역사와 문화, 그리고 국력이 상이한 만큼 정보기관의 조직과 활동 역시 다를 수 밖에 없다. 우선 환경면에서 보면 미국은 북미 대륙국가들은 물론 남미와 중동, 아시아 그리고 아시아지역까지 광범위한 영역에서 국익과 안보를 위해 정보활동을 수행하고 있는 반면, 한국의 정보활동은 주로 북한과 한반도 주변 국가들을 대상으로 이루어지고 있다. 정보조직적인 측면에서 보면 미국의 정보기관들은 국내외 정보 및 수사기관이 분리된 분리형 정보기관인 데 비해, 한국의 정보기관은 미국과 달리 정보와 수사가 결합된 통합형 정보기관의 유형에 해당된다. 또한 미국의 경우 정보공동체(Intelligence Community)로 운영되면서 계층 조직이외 센터와 같은 유연한 조직들이 많이 있는 점도 한국과 상이하다. 미국 정보기관의 정보활동은 분석과 해외공작활동에 주안을 두고 있는데 비해 한국의 정보기관은 여전히 국내 정보활동이 많은 비중을 차지하고 있다. 이 같은 차이에도 한국의 정보기관이 미국 정보기관을 모방하여 창설한 만큼 안보위협의 평가, 조직과 활동면에서 유사한 측면도 있다. 그러나 이와 같은 유사성은 모든 정보기관이 공유하고 있기 때문에 이 글에서는 차이점을 위주로 분석할 것이다. 마지막으로 한국의 정보기관의 발전을 위해 정보공동체의 설립과 국회의 효율적인 통제 등의 방안을 제시할 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.45-52
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• 2024

오늘날 점점 증가하는 위협 환경에서는 보안 이벤트에 대한 신속하고 효과적인 탐지 및 대응이 필수적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기업과 조직에서는 다양한 보안관제시스템을 도입하여 보안 위협에 대응하고 있다. 그러나 기존 보안관제시스템은 보안 이벤트의 복잡성과 다양한 특성으로 인해 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반의 자동화된 통합보안관제시스템 모델을 제안하였다. 인공지능 기술인 딥러닝을 기반으로 하여 다양한 보안 이벤트에 대해 효과적인 탐지와 이를 처리하는 기능들을 제공한다. 이를 위해 모델은 기존의 보안관제시스템 한계를 극복하기 위하여 다양한 인공지능 알고리즘과 머신러닝 방법을 적용한다. 제안된 모델은 운영자의 업무량을 줄이고 효율적인 운영을 보장하며 보안 위협에 대한 신속한 대응을 지원하게 될 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1563-1583
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• 2018

전자금융 규제 완화와 함께 핀테크가 활성화되었다. 인공지능에 대한 논의가 금융업에서도 활발하다. 하지만 신기술의 이면에는 보안 위협의 증가라는 문제가 있다. 과거보다 연결이 되고, 금융업의 채널과 주체가 다양해지면서 보안 취약점이 증가했다. 보안에 대한 기술적, 정책적 논의가 있지만 결국 모든 논의의 본질은 인간이다. 금융의 기본은 신뢰와 보안이고, 이를 위해 인간적 요소에 대한 관심은 중요하다. 본 연구는 금융 보안을 위한 인간과 인공지능의 역할을 각각 제시한다. 나아가 인간과 인공지능이 서로의 한계를 보완한 협업 모델을 도출한다. 이를 뒷받침하기 위해 금융과 IT의 발전, 인공지능, 휴먼팩터, 그리고 금융 보안 위협에 대해 우선 논한다. 본 연구는 신기술의 시대에 보안 위협이 심화되지만 반대로 기계, 기술을 활용하여 이를 극복할 수 있다는 방향성을 제안한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.13-27
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• 2023

In this study, we tried to identify research trends on artificial intelligence security focusing on the United States, United Kingdom, and South Korea. In Elsevier's Scopus We collected 4,983 papers related to artificial intelligence security published from 2018 to 2022 and by using the abstracts of the collected papers, Keyword frequency and centrality analysis were conducted. By calculating keyword frequency, keywords with high frequency of appearance were identified and through the centrality analysis, central research keywords were identified by country. Through the analysis results, research related to artificial intelligence, machine learning, Internet of Things, and cybersecurity in each country was conducted as the most central and highly mediating research. The implication for Korea is that research related to cybersecurity, privacy, and anomaly detection has lower centralities compared to the United States and research related to big data has lower centralities compared to United Kingdom. Therefore, various researches that intensively apply artificial intelligence technology to these fields are needed.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.108-116
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• 2019

본 논문에서는 인공지능기술을 통합보안관제 기술에 효율적으로 적용하는 방안을 제안하였다. 즉, 통합보안관제시스템에 수집된 빅 데이터를 기반으로 머신러닝 학습을 인공지능에 적용하여 사이버공격을 탐지하도록 하고 적절한 대응을 한다. 기술의 발달에 따라서 늘어나는 보안장비와 보안 프로그램들로부터 쌓이는 수많은 대용량의 로그들을 사람이 일일이 분석하기에는 한계에 부딪히고 있다. 분석방법 또한 한 가지 로그가 아닌 여러 가지 이기종간의 보안장비의 로그까지 서로 상관분석을 해야 하기 때문에 더욱 더 통합보안관제에 적용되어서 신속한 분석이 이루어져야 하겠다. 이런 행위를 분석하고 대응하는 과정들이 효과적인 학습방법을 통해서 점진적으로 진화를 거쳐 성숙해가는 인공지능기반 통합보안관제 서비스모델을 새롭게 제안하였다. 제안된 모델에서 예상되는 핵심적인 문제점들에 대한 해결방안을 모색하였다. 그리고 정상 행위 기반의 학습모델을 개발하여 식별되지 않는 비 정상행위 위협에 대응력을 강화하는 학습방법을 도출하였다. 또한, 제안된 보안 서비스모델을 통하여 보안담당자들의 분석과 대응을 효율적으로 지원할 수 있는 보안관제에 대한 향후 연구방향을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.53-58
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• 2021

보안관제 분야의 실제 업무활동에 대해서는 거의 연구가 없는 실정이다. 이에 본 논문에서는 보안관제의 위협정보 탐지 대응시간 모델링을 통해 적정 투입인력 규모 산정에 기여하고 최신 보안솔루션 투입시의 효과성 분석 등에 활용할 수 있는 실질적인 연구 방법론을 제시하고자 한다. 보안관제센터에서 수행하는 전체 위협정보 탐지대응시간은 TIDRT(Total Intelligence Detection & Response Time)로 정의한다. 전체 위협정보 탐지 대응시간(TIDRT)는 내부 위협정보 탐지대응시간(IIDRT, Internal Intelligence Detection & Response Time)과 외부 위협정보(EIDRT, External Intelligence Detection & Response Time)의 합으로 구성된다. 내부위협정보 탐지대응시간(IIDRT)는 다섯 단계의 소요시간의 합으로 계산할 수 있다. 본 연구의 궁극적인 목표는 보안관제센터의 주요한 업무활동들을 수식으로 모델링하여 보안관제센터의 사이버 위협정보 탐지대응시간 계산식을 산정하는데 있다. 2장에서는 선행연구를 살펴보고, 3장에서는 전체 위협정보 탐지대응시간의 계산식을 모델링한다. 4장에서 결론으로 끝을 맺는다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.260-280
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• 2020

Cyber-attacks emerge in a more intelligent way, and various security technologies are applied to respond to such attacks. Still, more and more people agree that individual response to each intelligent infringement attack has a fundamental limit. Accordingly, the cyber threat intelligence analysis technology is drawing attention in analyzing the attacker group, interpreting the attack trend, and obtaining decision making information by collecting a large quantity of cyber-attack information and performing relation analysis. In this study, we proposed relation analysis factors and developed a system for establishing cyber threat intelligence, based on malicious code as a key means of cyber-attacks. As a result of collecting more than 36 million kinds of infringement information and conducting relation analysis, various implications that cannot be obtained by simple searches were derived. We expect actionable intelligence to be established in the true sense of the word if relation analysis logic is developed later.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4625-4647
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• 2020

The Generative Adversarial Networks, as one of the most creative deep learning models in recent years, has achieved great success in computer vision and natural language processing. It uses the game theory to generate the best sample in generator and discriminator. Recently, many deep learning models have been applied to the security field. Along with the idea of "generative" and "adversarial", researchers are trying to apply Generative Adversarial Networks to the security field. This paper presents the development of Generative Adversarial Networks. We review traditional generation models and typical Generative Adversarial Networks models, analyze the application of their models in natural language processing and computer vision. To emphasize that Generative Adversarial Networks models are feasible to be used in security, we separately review the contributions that their defenses in information security, cyber security and artificial intelligence security. Finally, drawing on the reviewed literature, we provide a broader outlook of this research direction.