Cryptanalysis of Telemetry Data Using Machine Learning and Deep Learning
Joo-eon Ahn, Jieun Kim, TaekJoon Yi · 한국통신학회논문지 · 2023
ICT 기술이 발전하면서 국방과 항공우주 분야에서도 더 많은 데이터를 주고받고 있다. 랜섬웨어나 해킹 위협으로부터 데이터와 시스템을 지키기 위해 암호 알고리즘을 사용하고 있는데 사업별로 다른 암호 알고리즘이나 암호키를 사용하면 암호 모듈의 복잡성 또한 크게 늘어나고 있다. 따라서 머신러닝과 딥러닝 알고리즘의 암호해독 성능 비교를 통해, 랜섬웨어를 탐지하고 암호 모듈 관리 효율성을 증가시킬 시스템에 도입할 알고리즘을 선정하고자 한다. 성능 비교 결과 데이터 프레임 수가 적을 경우에는 머신러닝 알고리즘이 대체로 높은 정확도를 보여주었지만, 데이터 프레임 수가 늘어날수록 정확도가 떨어지고 학습 시간이 오래 걸리게 되었다. 딥러닝의 경우 CNN은 정확도와 학습 시간이 준수하였고 데이터 프레임 수가 늘어나더라도 성능이 크게 떨어지지 않는 모습을 보여 가장 적합한 알고리즘으로 선정하였다.