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NTIS 바로가기Smart factory 환경은 상호 연결적이며, 개방적 접근 방식인 IIoT (Industrial internet of things) 환경으로 바뀌어 왔다. 이로 인해 수년 동안 많은 스마트 제조 공장이 사이버 공격의 대상이 되고 있다. 이러한 사이버 공격의 대부분은 악성코드에 의해 수행되었다. 이처럼 Smart factory를 대상으로 하는 사이버 공격의 경우 물리적 피해로 직접 이어질 수 있기 때문에 보안이 매우 중요하다. 따라서 Smart factory IIoT 환경에서 발생하는 악성코드 공격에 대해 네트워크 트래픽을 모니터링하고 분석하여 악성코드를 효율적으로 탐지하는 솔루션이 필요하다. 하지만 Smart factory IIoT 환경에서 실시간으로 악성코드를 정확하게 탐지하는 것은 어려운 일이다. 이를 해결하기 위해 이 논문에서는 ...
저자 | 김호명 |
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학위수여기관 | 고려대학교 정보보호대학원 |
학위구분 | 국내박사 |
학과 | 융합보안학과 |
지도교수 | 이경호 |
발행연도 | 2023 |
총페이지 | 258 p |
키워드 | 스마트 팩토리 산업용 사물인터넷(IIoT) 딥러닝 에지 컴퓨팅 악성코드 탐지 합성곱 신경망(CNN) 사이버 공격 사이버 보안 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16827838&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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