AI 기반 보안관제시스템 학습 효율성 향상을 위한 보안로그 표준화 방안 및 효과성 실증연구

초록

해킹기법이 갈수록 지능화되어 보안관제분야에서도 AI(aritificial intelligence) 기술을 활용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 정보보호시스템의 보안로그의 항목과 형식이 다르거나 해킹유형 분류나 위험수준 평가기준이 일관되지 않아 AI가 이러한 로그를 학습하기 위해 로그를 다시 정리하는 별도 전처리 과정이 필요한데다 유사한 공격에 대해 서로 다른 기준으로 분류한 로그를 학습한 AI가 유사 해킹공격에 대해 오탐하는 문제도 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 로그 데이터를 전처리하는데 소요되는 공수를 분석하고 로그 표준화 방안을 제안함으로서 실제 보안로그를 표준화하였을 때 AI 학습 효율을 얼마나 향상시킬 수 있는지 실증하여 로그 필요성과 효과성을 증명하고자 한다.

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