능동형 모델 개선 피드백 기술을 활용한 보안관제 시스템 성능 개선 방안

신윤섭; 조인준

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자료유형: 학술저널

저자정보: 신윤섭 (이글루시큐리티) 조인준 (배재대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제21권 제12호

발행연도: 2021.12

수록면: 896 - 905 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

능동형 모델 개선 피드백 기술을 통한 보안관제 시스템 성능향상 연구

신윤섭 사이버보안 2022.01 학위논문

2021

능동형 모델 개선 피드백 기술을 활용한 보안관제 시스템 성능 개선 방안

신윤섭 , 조인준 한국콘텐츠학회논문지 2021.12 학술저널

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인공지능 기반 보안관제 시스템은 운영환경에서 발생할 수 있는 학습 데이터 오류, 신규 공격 이벤트 발생으로 인한 오탐 증가 등 문제를 해결하기 위해 피드백 기능이 연구되고 있다. 그러나 한정된 관제 인력의 피드백 수행 방식은 모델 개선에 오랜 시간이 걸리고 숙련되지 않은 관제 인력의 피드백은 오히려 모델 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 관제 인력 한계 극복, 신규 오탐 개선, 빠른 모델 성능 향상을 위한 능동형 보안관제 모델 개선 프로세스를 제안하였다. 운영 중 예측된 유사 이벤트를 군집화 하고, 피드백이 우선적으로 필요한 군집을 계산하여 운영자에게 대표 이벤트 설명이 가능한 인공지능(eXplainable AI) 기반 시각화도 함께 제시하였다. 수신된 대표 피드백은 동일 군집과 다른 데이터를 계산하여 제외하고 피드백 전파 학습 데이터를 생성한다. 준비된 학습 데이터는 초기 모델과 함께 점진적 학습을 통해 모델을 생성함으로써 성능을 향상시키는 프로세스이다. 제안 프로세스의 실효성 검증을 위해 웹 어플리케이션 방화벽 데이터셋 PKDD2007과 CSIC2012를 선택하여 3개의 시나리오를 통해 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 프로세스는 피드백을 주지 않았거나 소수 운영자 피드백을 적용한 모델 성능에 비해 모든 지표에서 약 30% 이상의 성능 향상을 확인하였다.

#인공지능 #머신러닝 #보안관제 #피드백 #점진적 학습 #Artificial Intelligence #Machine Learning #Feedback #Incremental Learning

참고문헌 (21)

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M. Maloof / 1995 / A method for partial-memory incremental learning and its application to computer intrusion detection / IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence

Xiaoming Yuan / 2018 / A Concept Drift Based Ensemble Incremental Learning Approach for Intrusion Detection / IEEE International Conference on Internet of Things

Markets Markets / 2020 / Artificial Intelligence in Cybersecurity Market / MarketsandMarkets Research Private Ltd

Accenture Research / 2020 / State of Cyber Resilience Report

Gustavo Betarte / 2018 / Web Application Attacks Detection Using Machine Learning Techniques / IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)

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