귀납 추리를 이용한 침입 흔적 로그 순위 결정

고수정

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자료유형: 학술저널

저자정보: 고수정 (인덕대학교 컴퓨터소프트웨어학과)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제19권 제1호

발행연도: 2019.1

수록면: 1 - 8 (8page)

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대량의 로그 자료로부터 가장 적합한 정보를 추출하기 위한 방법 중 귀납 추리를 이용한 방법이 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 분석에서 침입 흔적 로그의 순위를 결정하기 위하여 귀납 추리를 이용한 방법 중 분류에 있어서 우수한 SVM(Support Vector Machine)을 이용한다. 이를 위하여, 훈련 로그 집합의 로그 데이터를 침입 흔적 로그와 정상 로그로 분류한다. 분류된 각 집합으로부터 연관 단어를 추출하여 연관 단어 사전을 생성하고, 생성된 사전을 기반으로 각 로그를 벡터로 표현한다. 다음으로, 벡터로 표현된 로그를 SVM을 이용하여 학습하고, 학습된 로그 집합을 기반으로 테스트 로그 집합을 정상 로그와 침입 흔적 로그로 분류한다. 최종적으로, 포렌식 분석가에게 침입 흔적 로그를 추천하기 위하여 침입 흔적 로그의 추천 순위를 결정한다.

#SVM #Support Vector Machine) #Forensic Analysis #Intrusion Log Ranking #Inductive Reasoning

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홍동숙 / 2014 / 빅데이터 분석을 통한 디지털 포렌식 기술 동향 분석 / 한국지식정보기술학회 논문지 9(1):51~61

Nikhil Kumar Singh / 2010 / An Approach to Understand the End User Behavior through Log Analysis / International Journal of Computer Applications 5(11):27~34

Antonio J. Tallón-Ballesteros / 2014 / Data Mining Methods Applied to a Digital Forensics Task for Supervised Machine Learning / Studies in Computational Intelligence 555:413~428

Feelders A. / 1996 / Learning from Data, Lecture Notes in Statistics, Vol. 112 / Springer :1007

Tamas Abraham / 2002 / Investigative Profiling with Computer Forensic Log Data and Association Rules / Proceeding of IEEE International Conference on Data Mining(ICDM)

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이 논문의 저자 정보

Ko, Sujeong

소속기관 Dept. of Computer Software, Induk University

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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