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오늘날 데이터의 양이 급증하면서 사이버 보안에 대한 위협이 급증하고 있다. 각 기관은 정보자산을 보호하기 위해 정보보호 시스템을 운영하고 있지만 사용자에 의한 내부자료 유출등에 대해 정보보안 하나로 해결하기는 어려움이 있다.
이 논문에서는 관제시스템에 물리적인 영역 및 기계학습을 통해 수집된 행동기반 등의 다양한 데이터를 적용해 정형화되지 않은 행동에 대해서는 위험성을 알리는 등 물리적인 행동반경을 추가하여 보안관제 강화 방안을 마련 할 수 있었다. 이는 사람이 없어도, 학습된 데이터를 통해 컴퓨터가 상황들을 체크하고 이상행위를 탐지함으로써 사용자의 행동을 대상으로 하는 ...

오늘날 데이터의 양이 급증하면서 사이버 보안에 대한 위협이 급증하고 있다. 각 기관은 정보자산을 보호하기 위해 정보보호 시스템을 운영하고 있지만 사용자에 의한 내부자료 유출등에 대해 정보보안 하나로 해결하기는 어려움이 있다.
이 논문에서는 관제시스템에 물리적인 영역 및 기계학습을 통해 수집된 행동기반 등의 다양한 데이터를 적용해 정형화되지 않은 행동에 대해서는 위험성을 알리는 등 물리적인 행동반경을 추가하여 보안관제 강화 방안을 마련 할 수 있었다. 이는 사람이 없어도, 학습된 데이터를 통해 컴퓨터가 상황들을 체크하고 이상행위를 탐지함으로써 사용자의 행동을 대상으로 하는 물리보안과 정보보안이 상호 보완적으로 작용해 하나의 통합된 방향으로 보안관제를 발전시킬 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Today, the amount of data is increasing rapidly, and threats to cybersecurity are increasing. Although each institution operates an information protection system to protect information assets, it is difficult to solve internal data leakage by users with one information security.
In this paper, d...

Today, the amount of data is increasing rapidly, and threats to cybersecurity are increasing. Although each institution operates an information protection system to protect information assets, it is difficult to solve internal data leakage by users with one information security.
In this paper, diverse data, such as physical areas and behavioral bases collected through machine learning, were applied to control systems to inform them of the risks of unstructured behavior. Even without a human being, the learned data allows the computer to check situations and detect abnormal behavior, thereby interconnecting the integrated physical security and information security of the user's behavior.