• 한국전자거래학회지
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• 제20권4호
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• pp.41-59
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• 2015

시스템이 다양화 되면서 동시에 저장된 로그도 다양하게 분석할 필요가 생겼다. 이러한 로그 데이터 분석에 관한 필요성이 강해지는 환경이 시간 순으로 발생하는 이벤트 단위의 로그로부터 프로세스 모델을 도출하고, 시스템을 개선시키는 활동에 이바지하도록 요구하고 있다. 기존에는 개별 이벤트 단위의 로그를 분석하면서 속성들의 관계를 파악하는 연구가 활발했다. 본 논문에서는 로그 데이터를 활용한 예외적인 형태의 프로세스 인스턴스를 판별하는 방법으로 LAPID(Local Anomaly Process Instance Detection)를 제안한다. LAPID는 액티비티-릴레이션 매트릭스(Activity relation matrix)를 사용해서 계산된 거리 값을 활용하여, API(Anomaly Process Instance)를 탐색한다. 제시한 방법의 유용성을 검증하기 위하여 항만 물류에서 발생하는 컨테이너 이동에 대한 트레이스(Trace)를 포함하는 로그 데이터에서 예외적인 상황의 프로세스 실행이 가지는 특징을 도출하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 국내의 실제 항만에서 발생한 이벤트 로그를 이용하여 사례연구를 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.531-534
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• 2022

승차 공유, 카풀, 렌터카의 이용률이 증가하면서 많은 사용자가 동일한 차량에 로컬 액세스 할 수 있는 시나리오가 더욱 보편화됨에 따라 차량 네트워크에 대한 공격 가능성이 커지고 있다. 차량용 CAN Bus Network에 대한 DoS(Denial of Service), Fuzzy Attack 및 Replay Attack과 같은 공격은 일부 ECU(Electronic Controller Unit) 비활성 및 작동 불능 상태를 유발한다. 에어백, 제동 시스템과 같은 필수 시스템이 작동 불가 상태가 되어 운전자에게 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 차량 네트워크 침입 탐지를 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 기존 화이트리스트를 이용한 탐지 방법은 새로운 유형의 공격이 발생하거나 희소성이 높은 공격일 때 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망 기반의 CAN 버스 네트워크 침입 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 침입 탐지 기법은 2단계로 나누어 진다. 1단계에서 정상 패킷 분포를 학습한 VAE 모형이 이상 탐지를 수행한다. 이상 패킷으로 판정될 경우, 2단계에서 인코더로부터 추출된 잠재변수와 VAE의 재구성 오차를 이용하여 공격 유형을 분류한다. 분류 결과의 신뢰점수(Confidence score)가 임계치보다 낮을 경우 학습하지 않은 공격으로 판단한다. 본 연구 결과물은 정보보호 연구·개발 데이터 첼린지 2019 대회의 차량 이상징후 탐지 트랙에서 제공하는 정상 및 3종의 차량 공격시도 패킷 데이터를 대상으로 성능을 평가하였다. 실험을 통해 자동차 제조사의 규칙이나 정책을 사전에 정의하지 않더라도 낮은 오탐율로 비정상 패킷을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있다.