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최근 몇 년 동안 다양한 산업에서 지속적으로 데이터 유출이 발생되고 있으며, 기업 내 데이터 유출 사고가 일어날 경우 금전적 피해와 신뢰도 하락, 기억의 이미지 실추 등 막대한 피해를 입을 수 있다. 특히, 내부자는 기업의 정보나 시스템에 접근 가능한 방법 및 권한을 가지고 있기 때문에 악의적인 목적을 가지게 될 경우 심각한 위협이 될 수 있다. 따라서 머신러닝을 이용한 내부자 데이터 유출 징후 탐지 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 다양한 탐지 지표를 활용하는 연구가 미비했다.
본 논문에서는 데이터 유출 징후 탐지에 적합한 알고리즘인 ...
저자 | 김서준 |
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학위수여기관 | 아주대학교 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 사이버보안 |
지도교수 | 손태식 |
발행연도 | 2022 |
총페이지 | 38 |
키워드 | 머신러닝 내부자 위협 데이터 유출 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16387184&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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