Research on cyber threat response methods using machine learning technology
Kwang-Hyoung Lee, Young-Hoon Jung · Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society · 2023
최근 IoT, ICT 환경에서 정교하게 진화하고 있는 사이버위협은 증가하고 있으며, 이에 보안 운영 환경이 감당하기 힘든 수준으로 복잡해지고, 이로 인해 분석할 데이터는 증가하고 있다. 또한 보안 전문 인력 부족 및 성숙도 부족에 따른 휴먼에러가 증가하고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 비지도학습과 준지도학습 모델을 이용하여 정교하게 진화하는 사이버위협에 대응할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 사용된 비지도학습 모델은 세션정보(L4), 프로토콜 헤더정보(L7), 파일 등의 정보를 수집하고, 이를 위협정보와 비교하여 유사한 위협을 매핑 및 라벨링하여 이상행위를 탐지하는데 사용하였다. 클러스터링 기술을 통해 모델링을 수행하고, 생성된 모델은 재학습을 통해 모델 업데이트하여 분석속도가 향상될 수 있으며, 생성된 모델은 준지도학습에 재학습하여 모델을 업데이트할 수 있도록 하였다. 준지도학습 모델은 비지도 학습 모델의 시간별 클러스터링 기반 탐지기법은 평소와 다른 행위를 탐지하는데 유용하고, 공격유형별 지도학습 기반탐지 기법은 네트워크 기반 행위가 특정 공격에 해당하는지 구별하여 탐지하는데 유용하다. 준지도학습은 지도학습 모델과 비지도학습 모델을 적절히 혼합하여 탐지 정확도와 노이즈(탐지)를 줄일 수 있는 장점이 있다.