• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.24-25
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• 2019

최근 빅데이터 기술 개발로 방대한 데이터의 유의미한 분석 및 예측이 용이해졌다. 선박교통관제센터에서는 각종 센서와 다양한 정보를 기반으로 VHF 교신을 통해 선박교통관제를 수행한다. 관제사가 활용하는 레이더, AIS, Port-MIS. 센서 등의 데이터들이 디지털로 저장되고 있으며, 관제사의 VHF 교신내용은 디지털파일로 저장되어 선박교통관제센터의 서버 2개월간 보관된다. 본 논문에서는 관제 결과로 저장되고 있는 관제 로그 데이터를 활용하여 빅데이터를 구성하고 이를 기반으로 유의미한 정보를 생성할 수 있는 방안을 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.331-332
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• 2019

로그 분석 솔루션의 필요성이 대두되어 공공기관 뿐만 아니라 사기업들도 앞다퉈 로그 분석 솔루션을 도입하여 보안관제센터를 구축하는 추세이다. 하지만 그 비용자체가 만만치 않아 아직까지 예산이 부족한 기관 및 기업은 도입하지 못하고 있다. 본 연구에서는 오픈소스를 활용하여 보안관제센터를 구축하는 방안을 제시하였다. ELK Stack을 이용하여 로그 분석 시스템을 구축하였다. ELK Stack의 검색 속도 및 로그 데이터의 시각화 성능은 시장 점유율 1위인 Splunk와 비교 했을 때 비슷하였다. 또한, 오픈소스를 이용하기 때문에 기업간 기술 공유를 통해 보안관제의 탐지기술이 한층더 업그레이드 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.75-77
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• 2017

최근 급격히 증가하고 있는 네트워크 로그 상에서 보안위협에 신속히 대응하기 위해 기업들은 방화벽, IDS 등의 네트워크 보안 로그를 분석하여 보안 위협을 파악한다. Snort는 이러한 보안 위협에 대응하기 위해 네트워크 로그를 수집하는 도구 중 하나이다. 그러나 보안 관제 담당자는 방대한 양의 보안 관련 로그를 분석하기 위해 많은 시간이 필요하기 때문에, 관제 결과를 보고하고 대응하기까지 시간이 지체되는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Snort 로그를 이용한 실시간 네트워크 공격패턴 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 대용량 데이터 처리에 효과적인 MapReduce 분산 처리를 활용하여 방대한 네트워크 로그를 추출 및 분석하기 때문에 보안 위협 상황 발생 여부를 실시간으로 빠르게 인지할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.44-47
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• 2002

본 논문에서는 에이전트를 이용하여 개인용 컴퓨터의 보안성을 높이고, 중앙에서 PC 보안 정책을 조직 내에 일괄 적용하고 관리할 수 있는 PC 보안 관제 시스템의 개발에 대해서 설명한다. 에이전트는 각 PC에서 보안 정책을 적용하고 보안 로그를 수집하여 관제 시스템으로 전송하며, 관제 시스템은 이러한 정보를 기반으로 조직내의 PC 보안정책을 일괄 적용할 수 있도록 지원한다. 에이전트를 이용한 PC 보안 관제 시스템은 에이전트에서 수집된 보안 로그를 이용하여 보안 정책을 조직에 알맞게 수립할 수 있으며, 수립된 조직의 정책이 조직내의 PC에 적용할 수 있고, 정책에 위배되는 사항을 실시간으로 확인할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.155-158
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• 2019

최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.1
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• pp.108-116
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• 2019

In this paper, we propose a method to apply artificial intelligence technology efficiently to integrated security control technology. In other words, by applying machine learning learning to artificial intelligence based on big data collected in integrated security control system, cyber attacks are detected and appropriately responded. As technology develops, many large capacity Is limited to analyzing individual logs. The analysis method should also be applied to the integrated security control more quickly because it needs to correlate the logs of various heterogeneous security devices rather than one log. We have newly proposed an integrated security service model based on artificial intelligence, which analyzes and responds to these behaviors gradually evolves and matures through effective learning methods. We sought a solution to the key problems expected in the proposed model. And we developed a learning method based on normal behavior based learning model to strengthen the response ability against unidentified abnormal behavior threat. In addition, future research directions for security management that can efficiently support analysis and correspondence of security personnel through proposed security service model are suggested.

• Smart Media Journal
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• v.7 no.4
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• pp.70-78
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• 2018

Current trends in information system have led many companies to adopt security solutions. However, even with a large budget, they cannot function properly without proper security monitoring that manages them. Security monitoring necessitates a quick response in the event of a problem, and it is needed to design appropriate visualization dashboards for monitoring purposes so that necessary information can be delivered quickly. This paper shows how to visualize a security log using the open source program Elastic Stack and demonstrates that the proposed method is suitable for network security monitoring by implementing it as a appropriate dashboard for monitoring purposes. We confirmed that the dashboard was effectively exploited for the analysis of abnormal traffic growth and attack paths.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.420-423
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• 2020

본 연구에서는 민간기업들이 전체적인 보안관제 인프라를 구축 할 수 있도록 오픈소스 빅데이터 솔루션을 이용하여 보안관제 체계를 구축하는 방법을 기술한다. 특히, 보안관제 시스템을 구축할 때 비용·개발시간을 단축 할 수 있는 하나의 방법으로 무료 오픈소스 빅데이터 분석 솔루션 중 하나인 Elastic Stack을 활용하여 인프라를 구축했으며, 산업에 많이 도입되는 제품인 Splunk와 비교실험을 진행했다. Elastic Stack을 활용해 보안로그를 단계별로 수집-분석-시각화 하여 대시보드를 만들고 대용량 로그를 입력 후 검색속도를 측정하였다. 이를 통해 Elastic Stack이 Splunk를 대체 할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션으로서의 가능성을 발견했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.710-711
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• 2015

최근 사이버 공격이사회, 국가적 위협으로 대두되고 있다. 최근 신종 악성코드에 의한 A.P.T 공격이 사회적으로 큰 혼란을 야기하고 있다. 이에 따라 기업 내에서 방화벽, IPS, VPN 등의 네트워크 보안 시스템의 통합 관리를 목적으로 하는 통합관제시스템(ESM)의 필요성이 제기되었다. 그러나 기존의 ESM의 방식은 외부에서 내부로 유입되는 트래픽만을 모니터링하는 네트워크 기반 공격 탐지기법을 사용하기 때문에, 외부 사이버 공격만을 차단할 수 있다는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구는 주요 IT 기반시설의 네트워크, 시스템, 응용 서비스 등으로부터 발생하는 데이터 및 보안 이벤트 간의 연관성을 분석하여 보안 지능을 향상시키는 빅데이터를 활용한 보안로그시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 빅데이터를 활용한 보안로그시스템을 통해 분산 기반의 저장/처리 기술 적용하고자 한다.본 기술을 적용한 지능형 정보 분석 플랫폼 구성을 통해, 가용성과 확장성을 확보하여 통합적 보안 관제가 가능하도록 한다. 뿐만 아니라 기업 내로의 악성코드 유입, 감염(전파) 그리고 실시간 모니터링이 가능하여 고객 서비스 만족도가 향상되는 파급효과가 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.292-294
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• 2017

기업에서 보유하는 기밀 정보가 내부 직원에 의해 유출되는 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 기업에서 데이터를 유출하려는 내부 직원을 탐지하기 위하여 보안 로그를 분석해주는 보안 관제 시스템을 사용하고 있으나, 보안 관제 시스템은 관리자가 지정하는 기준에 대해 보안 로그를 분석하기 때문에 새로운 유형의 데이터 유출 사고가 발생하였을 때 제대로 데이터 유출을 탐지할 수 없는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 내부 직원의 업무활동에서 발생하는 보안 로그 리스트에 연관 분석을 적용하여 새롭게 데이터 유출 탐지 시나리오를 작성하여 기존의 시스템이 가진 문제점을 해결할 수 있는 방법을 소개한다. 연관 분석을 활용하여 정의한 데이터 유출 탐지 시나리오를 활용한 결과, 결과적으로 데이터 유출 탐지 성능이 향상되었다.