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저자정보
최승환 (KEPCO Research Institute) 장민해 (KEPCO Research Institute) 김명수 (KEPCO Research Institute)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제7호
발행연도
2020.7
수록면
1,046 - 1,052 (7page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.7.1046

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Cyber attacks are becoming intelligent and mass-produced. Thus, precision rate is very important in terms of a managed security service. Currently, cyber attacks are detected using various security protection devices and mass security events from the security devices are inevitable. Most devices are carring out defense on predetermined rulesets. Due to the problem of classifying non-attacks as attacks, people are unable to handle massive events log. Researches have been conducted to solve this problem by fine-tuning rulesets, but there is a limit to improving precision rate. As a solution, applying AI technology to the security monitoring areas have been researched in recent years. However, research on improving precision rate, which is the basis of managed security service, has not been conducted as much. In addition, the dataset used in the research is different from the log collected in the security devices in the real environment. This paper describes the logs that can be collected in the real network environment, the datasets that are used in the past studies, and artificial intelligence algorithm research for improving precision rate based on datasets collected in real network.
#Managed Security Service #Feature Analysis #Dataset #IPS event #Precision Rate #AI

목차

Abstract
1. 서론
2. 네트워크 및 보안 로그 분석
3. 보안장비별 이벤트 상관관계 및 Feature 분석
4. 정탐률 향상을 위한 AI 알고리즘 적용
5. Conclusion
References

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
Qiang Liu / 2018 / A Survey on Security Threats and Defensive Techniques of Machine Learning : A Data Drive View / IEEE Access :12103~12117 google schola Myonghoon, Kang / 2013 / Completion of IDS and security monitoring through Big Data analysis / WOWbooks :83~88 google schola Mahbod Tavallaee / 2009 / A Detailed Analysis of the KDD CUP 99 Data Set / Proceedings of the 2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Security and Defense Applications :1~6 google schola http://unb.ca/cic/datasets/ids-2018.thml google schola http://impactcybertrust.org/dataset_view?idDataset=940 google schola

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