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기업 정보화 역기능에 따른 피해를 최소화하기 위한 기업 정보 처리 모델 설계

Design of Prevention Model according to a Dysfunctional of Corporate Information

  • 정윤수 (목원대학교 정보통신공학과)
  • Jeong, Yoon-Su (Department of Information Communication Engineering, Mokwon University)
  • 투고 : 2016.06.03
  • 심사 : 2016.06.16
  • 발행 : 2016.06.30

초록

최근 IT 기술이 발달함에 따라 기업에서 생성되는 다양한 종류의 데이터(또는 정보)가 외부의 기관이나 개인에게 유출되는 상황이 잦아지고 있다. 그러나 기업 차원에서 기업 정보의 역기능을 줄이기 위한 대응방인이 미흡한 상황이다. 본 논문에서는 기업 정보화의 역기능을 최소화하기 위한 역할기반의 기업 정보 처리 모델을 제안한다. 제안 모델은 기업 정보를 관리 및 감독하기 위한 관련 부서를 통해 기업 정보를 보호하고, 신속하고 체계적인 복구 및 운영 전략을 수립할 수 있도록 하여 기업 정보화 서비스의 효율성을 향상시켰다. 제안 모델은 정보에 접근하는 사용자의 권한과 역할을 관리자가 중앙 관리하여 정보에 접근하는 사용자가 이상 징후가 포착되면 정보 접근을 차단한 후 신속하고 체계적인 복구 및 운영 연속성 전략을 수립하고 있다. 실험 결과, 제안 모델은 기존 모델에 비해 바이러스 피해가 48.8% 낮았다. 또한, 기업내 발생되는 정보 역기능에 대한 유통 건수는 기존 모델에 비해 17.9% 낮은 결과를 얻었다.

Recently, As the IT skills development, the different kinds of data (or information) generated by the company are becoming more frequent leaked to outside organizations and individuals. However, it is insufficient situation to reduce the dysfunctional corporate information at the enterprise level. In this paper, we propose a role-based enterprise information processing model to minimize the dysfunctions of corporate information. The proposed model is to allow you to set protect corporate information through the relevant departments for the management and supervision of enterprise information, and rapid and systematic recovery and operating strategy was to improve the efficiency of enterprise information services. The proposed model is caught blocking access to information access to information to establish a rapid and systematic recovery and operational continuity strategy after the administrator user permissions and roles that access to information is centrally managed by the user when the abnormality. In experimental results, virus damage was lower 48.8% than the previous model. In addition, information on the number of dysfunction distribution occurring within the company gained 17.9% lower results than the previous model.

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