본 연구에서는 최근 사회적 이슈로 등장하고, 빈번하게 대형 사고가 발생하는 개인정보 보안 사고에 대하여 사전에 탐지하여 예방할 수 있는 개인정보보호를 위한 리스크 모니터링 모델을 제시한다. 이를 위하여 개인정보 및 개인정보보호 업무를 정의하고, 개인정보 생명주기에 따른 리스크를 식별한다. 식별된 리스크는 전문가 설문을 통하여 우선관리대상 리스크를 선정하고, Fishbone Diagram을 활용하여 리스크 요인을 도출한다. 리스크 요인들은 지표로서 각 측정 단위와 임계치를 보유하며, 개인정보보호 업무와 리스크에 따라 지표의 값을 가지고 판단하는 경고맵을 개발한다.
오늘날과 같은 정보화 사회에서는 정보가 기업의 핵심자산으로 인식되고 있으며, 특히 금융권에서는 고객의 개인정보 유출이 커다란 이슈로 대두되고 있다. 현재 상용화된 개인정보보호 기술은 전사적인 차원이 아닌 일부 기능으로 국한되거나 극히 일부분의 개인정보만 포함되는 경우가 많다. 따라서 전사적인 차원에서 개인정보 유출을 사전에 예방하기 위해서는 개인정보 유출의 징후를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 체계에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개인정보 접근에 대한 패턴분석 및 SRI(Security Risk Indicator)를 이용한 모니터링 체계 구축 방법론을 제안하였으며, 실제 금융권 기업에 적용하여 사례 연구를 수행하였다. 이를 통해 탐지된 개인정보 유출 시도는 탐지된 유형에 맞춰 체계화된 대응 방안을 수립할 수 있게 되었다.
안전한 네트워크를 위해 보안 평가는 필수불가결한 과정으로, 위험을 관리하기 위해서는 적절한 성능지표가 있어야 한다. 가장 널리 사용하고 있는 정량적 지표로는 CVSS가 있다. CVSS는 주관성과 해석의 복잡성, 보안 위험의 관점에서 맥락을 고려하지 못한다는 문제가 있다. 이러한 문제를 보완하기 위해 ISO/IEC 15408 문서의 보안 개념 및 관계도를 바탕으로 공격자, 위협, 대응, 자산의 4가지를 항목화하고 수치화 하는 지표를 제안한다. 네트워크 스캐닝을 통해 발견된 취약점은 약점, 공격패턴의 연결관계에 의해 MITRE ATT&CK의 기술과 매핑시킬 수 있다. 우리는 MITRE ATT&CK 의 Groups, Tactic, Mitigations을 이용하여 일관성을 가지며 직관적인 점수를 산출한다. 이에 따라 보안 평가 관리자가 다양한 관점의 보안지표 중 선택할 수 있는 폭을 넓히고, 사이버 네트워크의 보안을 강화하는데 긍정적인 영향을 기대한다.
본 연구는 최근의 내부 보안위협 추세를 고려하여 인원보안 관리 수준을 효과적으로 측정할 수 있는 인원보안 관리 지표를 개발하는 목적으로 수행되었으며 이론적인 고찰과 기존의 보안관리 체계와 연구 자료를 분석하여 문제점을 도출하고 개선방향을 설정하였다. 연구할 관리항목 지표는 보안 전문가들의 예비 조사를 거쳐 연구 관리지표를 선정하고, 타당성 검증을 위하여 설문조사를 실시하였다. 도출된 관리항목 지표는 인원 보증(Personnel Assurance), 개인 역량(Personnel Competence), 보안 환경(Security Environment)으로 분류하였으며, 지표별 타당성, 중요성, 보안위험 수준에 대한 설문 조사결과를 분석하였다. 조사 결과, 대부분의 관리 지표들이 바람직한 것으로 나타났다. 향후 관련 항목 간의 요인분석 등을 통하여 보다 발전된 인원 보안 관리의 계량화 연구가 필요하다.
사이버 위협이 고도화 및 지능화됨에 따라 사이버 보안 사고를 사전에 완벽하게 예방하는 것은 한계가 있다. 따라서 보안사고 발생을 가정하고 이를 신속하게 탐지하고, 복구할 수 있는 역량이 필요해지고 있다. 이러한 필요성으로 인해 최근 사이버 레질리언스는 중요한 개념으로 부각되고 있으며, 이에 대한 수준을 평가하는 것은 중요하다. 그럼에도 불구하고, 현재 사이버 레질리언스와 관련 평가에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사이버 레질리언스에 대한 이론적 고찰과 전문가 회의를 통해 사이버 레질리언스를 평가할 수 있는 총 22개의 지표를 개발하였다. 개발된 지표는 포커스 그룹 인터뷰를 통해 제안된 지표의 중요도와 실현가능성을 평가하였다. 본 연구는 사이버 레질리언스를 평가함에 있어 의미 있고 유용한 지표를 도출하였다. 이는 향후 사이버 레질리언스 연구의 기반 자료로 활용될 것으로 기대되며, 향후 연구로는 실무적 활용 및 객관화를 위한 정량적 연구를 제안한다.
The general situation of system composition and safety management of high-speed railway terminal is investigated and a comprehensive evaluation index system of operational security is established on the basis of railway laws and regulations and previous research results to evaluate the operational security management of the high-speed railway terminal objectively and scientifically. Index weight is determined by introducing interval eigenvalue method (IEM), which aims to reduce the dependence of judgment matrix on consistency test and improve judgment accuracy. Operational security status of a high-speed railway terminal in northwest China is analyzed using the traditional model of fuzzy comprehensive evaluation, and a general technique idea and references for the operational security evaluation of the high-speed railway terminal are provided. IEM is introduced to determine the weight of each index, overcomes shortcomings of traditional analytic hierarchy process (AHP) method, and improves the accuracy and scientificity of the comprehensive evaluation. Risk factors, such as terrorist attacks, bad weather, and building fires, are intentionally avoided in the selection of evaluation indicators due to the complexity of risk factors in the operation of high-speed railway passenger stations and limitation of the length of the paper. However, such risk factors should be considered in the follow-up studies.
사이버보안성 평가란 자산분석, 위협분석, 취약성 분석을 통하여 자산 및 시스템의 위험 수준을 평가하여 적절한 보안조치를 적용하는 일련의 과정으로 증가하는 사이버 공격에 대한 대비를 위해 체계적인 사이버보안성 평가가 요구된다. 이에 CWSS, CVSS 등 사이버 보안 수준 측정을 위한 다양한 지표가 개발되고 있으나 표준화된 보안성 평가 결과를 통해 위험 우선순위에 따라 적절한 보안조치를 적용하기 위한 정량적 방법은 미흡한 실정으로 대상자산이 가지는 특성, 적용되어 있는 환경, 자산에 미치는 영향 등을 고려한 평가 체계가 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 사이버 보안 평가 방법 분석을 기반으로 정량적 위험 평가 모델을 정립하고 정립한 모델에 적용하기 위한 평가 요소들의 정량화를 위한 방법을 제시한다. 사이버 보안성 평가 시 필요한 정성적 속성 요소들의 수준을 AHP 기법을 통한 보안요건별 가중치, 위협 별 영향도, 취약점 요소 별 점수화를 통한 위협 성공 가능성에 대한 확률값 산출을 통해 통계적 데이터를 적용해야 하는 정량적 방법의 한계점을 보완하여 표준화된 사이버 보안 평가 체계를 확립할 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.5260-5275
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2019
In the process of constructing the traditional offensive and defensive game theory model, these are some shortages for considering the dynamic change of security risk problem. By analysing the critical indicators of the incomplete information game theory model, incomplete information attack and defense game theory model and the mathematical engineering method for solving Bayes-Nash equilibrium, the risk-averse income function for information assets is summarized as the problem of maximising the return of the equilibrium point. To obtain the functional relationship between the optimal strategy combination of the offense and defense and the information asset security probability and risk probability. At the same time, the offensive and defensive examples are used to visually analyse and demonstrate the incomplete information game and the Harsanyi conversion method. First, the incomplete information game and the Harsanyi conversion problem is discussed through the attack and defense examples and using the game tree. Then the strategy expression of incomplete information static game and the engineering mathematics method of Bayes-Nash equilibrium are given. After that, it focuses on the offensive and defensive game problem of unsafe information network based on risk aversion. The problem of attack and defense is obtained by the issue of maximizing utility, and then the Bayes-Nash equilibrium of offense and defense game is carried out around the security risk of assets. Finally, the application model in network security penetration and defense is analyzed by designing a simulation example of attack and defense penetration. The analysis results show that the constructed income function model is feasible and practical.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.247-253
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2021
The outbreak of the deadly virus COVID-19 is said to infect 17.3Cr people around the globe since 2019. This outbreak is continuously affecting a lot of new people till this day and, most of it is said to under control. However, vaccines introduced around the world can help mitigate the risk of the virus. Apart from medical professionals, prediction models are also said to combinedly help predict the risk of infection based on given datasets. This paper is based on publication of a machine learning approach using regression models to predict the output based on dataset which have indictors grouped based on active, tested, recovered and critical cases along with regions and cities covering most of it from Dubai. Hence, the active cases are tested based on the other indicators and other attributes. The coefficient of the determination (r2) is 0.96, which is considered promising. This model can be used as an frame work, among others, to predict the resources related to the dangerous outbreak.
연구목적: 최근 대형 사회재난이 발생하면서 사회재난 안전도 진단에 대한 필요성이 요구되며 행정안전부에서 지역 안전지수, 국가안전대진단 등 지역의 안전도 등급을 계산하여 매년 공표하고 있다. 기존의 안전도 진단 시스템은 등간격 혹은 정규분포를 이용해서 획일화된 방법으로 등급화를 진행하여 위험지도를 작성하고 있다. 연구방법: 하지만 등간격 기법은 위험등급을 객관적으로 분석할 수 있지만 분포가 한쪽에 치우쳐있는 경우 위험등급을 분류하는데 한계가 있으며 z-score 기법은 모집단이 정규분포를 따르지 않으면 신뢰도가 떨어지는 문제가 있다. 지표별로 통계 데이터의 분포가 상이하기 때문에 데이터 분포별로 가장 적합한 등급화를 적용해야한다. 연구결과: 따라서 본 논문에서는 재난 지표의 데이터를 분석하여 각 지표마다 최적화된 등급화를 진행하고자 기존의 등간격 기법과 네츄럴브레이크 기법을 비교 및 적합한 방법을 제시하였다. 결론: 그 결과 기존의 등급화 기법과 다르게 적용된 것은 6새 지표 중 3개에 해당하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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