빅데이터 분석을 통한 APT공격 전조 현상 분석

최찬영; 박대우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최찬영 (금융보안원) 박대우 (호서대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제20권 제6호

발행연도: 2016.6

수록면: 1,129 - 1,135 (7page)

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2011년 NH농협 전산망마비 사건, 2013년 3.20 사이버테러 및 2015년 12월의 한국수력원자력 원전 중요자료 유출사건이 있었다. 이러한 사이버테러는 해외(북한)에서 조직적이고 장기간의 걸친 고도화된 APT공격(Advanced Persistent Threat Attack)을 감행하여 발생한 사이버테러 사건이다. 하지만, 이러한 APT공격을 방어하기 위한 탁월한 방안은 아직 마련되지 못했다. APT공격은 현재의 관제 방식으로는 방어하기가 힘들다. 본 논문에서는 빅데이터 분석을 통해 APT공격을 예측할 수 있는 방안을 연구한다. 본 연구는 대한민국 3계층 보안관제 체계 중, 정보공유분석센터(ISAC)를 기준으로 하여 빅데이터 분석, APT공격 및 취약점 분석에 대해서 연구와 조사를 한다. 그리고 외부의 블랙리스트 IP 및 DNS Log를 이용한 APT공격 예측 방안의 설계 방법, 그리고 전조현상 분석 방법 및 APT공격에 대한 대응방안에 대해 연구한다.

#빅데이터 분석 #APT공격 #전조 현상 #사이버테러 #Big Data Analysis #APT attack #Prelude #Cyber terror

참고문헌 (19)

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[학술지(정기간행물)] - S. B. Han / 2013 / Financial Services Industry’s Reaction Plan to Defend APT Attack / J. Korea Inst. Info. Security & Cryptology 2 (1) : 44 ~ 53

[인터넷자원] - Ministry of Science, ICT and Future Planning in Rep. of Korea / / 3.20 Cyberterror Investigation Interim Report

[인터넷자원] - Privacy Info. Crime Gov. Joint Investigation Dept. in Rep. of Korea / / KHNP Cyberterror Incident Investigation Interim Report

[단행본] - Peter Zadrozny / 2013 / Big Data Analytics Using Splunk / Apress

[단행본] - John D. Kelleher / 2015 / Fundamentals of Machine Learning for Predictive Analytics / The MIT Press

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