최근 국가 주력산업이자 글로벌 우위 기술 분야에 집중된 기술정보 유출 사고 발생의 증가로 국가적 피해와 기업의 손실에 대한 우려가 크다. 이러한 피해를 방지하고자 기업과 같은 조직은 내부자를 대상으로 인식 제고, 보안 통제, 이상징후 모니터링과 보안 점검 및 조치와 같은 정보유출 예방활동을 수행한다. 그러나 이러한 기존의 정보유출 방지 체계는 정상 내부자의 불만이나 생산성 저하를 발생시킬 수 있고, 상당한 자원 투입이 필요하거나 과도한 내부자 감시 행위로 이어지는 위험이 있으며, 결정적으로 기존의 체계에서는 내부자에 의한 악의적 정보유출 행위가 적발되더라도 대부분의 경우 사후 발견됨으로써, 이미 발생했거나 예상되는 피해는 회수하기 어려운 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 정보유출 방지 분야에서 딥러닝 기반 시계열 이상징후 ...
최근 국가 주력산업이자 글로벌 우위 기술 분야에 집중된 기술정보 유출 사고 발생의 증가로 국가적 피해와 기업의 손실에 대한 우려가 크다. 이러한 피해를 방지하고자 기업과 같은 조직은 내부자를 대상으로 인식 제고, 보안 통제, 이상징후 모니터링과 보안 점검 및 조치와 같은 정보유출 예방활동을 수행한다. 그러나 이러한 기존의 정보유출 방지 체계는 정상 내부자의 불만이나 생산성 저하를 발생시킬 수 있고, 상당한 자원 투입이 필요하거나 과도한 내부자 감시 행위로 이어지는 위험이 있으며, 결정적으로 기존의 체계에서는 내부자에 의한 악의적 정보유출 행위가 적발되더라도 대부분의 경우 사후 발견됨으로써, 이미 발생했거나 예상되는 피해는 회수하기 어려운 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 정보유출 방지 분야에서 딥러닝 기반 시계열 이상징후 탐지 모델을 활용하여, 악의적 내부자의 정보유출 행위가 발생하기 전에 나타나는 사전 이상징후를 선제적으로 탐지하여, 초도 탐지 시점을 최대한 앞당김을 통해 정보유출 사고를 예방하는 충분한 시간을 확보하는 것의 중요성을 강조한다. 이를 위해 기존의 정확도 개선 중심 연구사례와 선제적 탐지 방법론을 적용한 본 연구 간의 초도 이상징후 탐지시점 비교를 진행하며, 그 결과 기존 연구사례와 대비하여 대다수 악의적 내부자의 사전 이상징후가 수개월 전부터 선제적으로 탐지가 가능한 것을 확인한다. 또한 일부 정상 내부자가 정보유출 이상징후를 발생시키는 것을 선제적으로 탐지해내고, 이들을 잠재적 악의적 내부자로 분류하는 것을 제안한다. 이와 같은 내부자 정보유출 이상징후 선제적 탐지 방법론을 실제 조직의 정보유출 이상징후 탐지 체계에 적용 시, 초도 탐지시점의 개선을 통해 조직은 기존과 대비하여 예방활동을 수행하는 충분한 물리적 시간을 확보할 수 있을 것이다. 이를 통해 조직은 잠재적 악의적 내부자를 대상으로 교육, 경고 및 보안통제 강화 등 상당한 사전예방 활동이 가능할 것이며, 이러한 활동은 궁극적으로 조직의 정보자산 보호에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 국가 주력산업이자 글로벌 우위 기술 분야에 집중된 기술정보 유출 사고 발생의 증가로 국가적 피해와 기업의 손실에 대한 우려가 크다. 이러한 피해를 방지하고자 기업과 같은 조직은 내부자를 대상으로 인식 제고, 보안 통제, 이상징후 모니터링과 보안 점검 및 조치와 같은 정보유출 예방활동을 수행한다. 그러나 이러한 기존의 정보유출 방지 체계는 정상 내부자의 불만이나 생산성 저하를 발생시킬 수 있고, 상당한 자원 투입이 필요하거나 과도한 내부자 감시 행위로 이어지는 위험이 있으며, 결정적으로 기존의 체계에서는 내부자에 의한 악의적 정보유출 행위가 적발되더라도 대부분의 경우 사후 발견됨으로써, 이미 발생했거나 예상되는 피해는 회수하기 어려운 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 정보유출 방지 분야에서 딥러닝 기반 시계열 이상징후 탐지 모델을 활용하여, 악의적 내부자의 정보유출 행위가 발생하기 전에 나타나는 사전 이상징후를 선제적으로 탐지하여, 초도 탐지 시점을 최대한 앞당김을 통해 정보유출 사고를 예방하는 충분한 시간을 확보하는 것의 중요성을 강조한다. 이를 위해 기존의 정확도 개선 중심 연구사례와 선제적 탐지 방법론을 적용한 본 연구 간의 초도 이상징후 탐지시점 비교를 진행하며, 그 결과 기존 연구사례와 대비하여 대다수 악의적 내부자의 사전 이상징후가 수개월 전부터 선제적으로 탐지가 가능한 것을 확인한다. 또한 일부 정상 내부자가 정보유출 이상징후를 발생시키는 것을 선제적으로 탐지해내고, 이들을 잠재적 악의적 내부자로 분류하는 것을 제안한다. 이와 같은 내부자 정보유출 이상징후 선제적 탐지 방법론을 실제 조직의 정보유출 이상징후 탐지 체계에 적용 시, 초도 탐지시점의 개선을 통해 조직은 기존과 대비하여 예방활동을 수행하는 충분한 물리적 시간을 확보할 수 있을 것이다. 이를 통해 조직은 잠재적 악의적 내부자를 대상으로 교육, 경고 및 보안통제 강화 등 상당한 사전예방 활동이 가능할 것이며, 이러한 활동은 궁극적으로 조직의 정보자산 보호에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Recent increases in technological information leaks focused on the nation's key industries and globally leading technologies have raised significant concerns about national damage and corporate losses. To prevent such damages, not only are legal penalties being strengthened, but organizations are al...
Recent increases in technological information leaks focused on the nation's key industries and globally leading technologies have raised significant concerns about national damage and corporate losses. To prevent such damages, not only are legal penalties being strengthened, but organizations are also enhancing insider awareness, implementing security controls, and conducting insider monitoring and anomaly detection and response measures to prevent information leaks. However, these traditional leak prevention systems can cause dissatisfaction and productivity declines among normal insiders, require significant resources, and risk leading to excessive surveillance of insiders. Moreover, even when malicious insider leaks are detected under these systems, they are often discovered post-incident, making it difficult to recover the damages that have already occurred or are expected. This paper explores the use of deep learning-based time series anomaly detection models in the field of information leak prevention, aiming to detect preliminary signs of malicious insider leaks before they occur. In addition to improving detection accuracy, this study applies proactive detection methodologies to maximize the initial detection timing of insider leak anomalies, thereby securing ample time to prevent information leak incidents. As a result, compared to existing research cases, it confirmed that most malicious insiders' abnormal signs could be detected proactively several months in advance. In addition, it proposes to proactively detect that some normal insiders are causing abnormal signs of information leakage and classify them as potential malicious insiders. When applying this proactive detection model for insider information leak anomalies to an actual organization's information leak anomaly detection system, the organization will be able to secure sufficient physical time by improving the initial detection time. Through this, organizations will be able to carry out significant preventive activities such as training, warning, and strengthening security controls targeting potential malicious insiders, and these activities are expected to ultimately contribute to protecting the organization's information assets.
Recent increases in technological information leaks focused on the nation's key industries and globally leading technologies have raised significant concerns about national damage and corporate losses. To prevent such damages, not only are legal penalties being strengthened, but organizations are also enhancing insider awareness, implementing security controls, and conducting insider monitoring and anomaly detection and response measures to prevent information leaks. However, these traditional leak prevention systems can cause dissatisfaction and productivity declines among normal insiders, require significant resources, and risk leading to excessive surveillance of insiders. Moreover, even when malicious insider leaks are detected under these systems, they are often discovered post-incident, making it difficult to recover the damages that have already occurred or are expected. This paper explores the use of deep learning-based time series anomaly detection models in the field of information leak prevention, aiming to detect preliminary signs of malicious insider leaks before they occur. In addition to improving detection accuracy, this study applies proactive detection methodologies to maximize the initial detection timing of insider leak anomalies, thereby securing ample time to prevent information leak incidents. As a result, compared to existing research cases, it confirmed that most malicious insiders' abnormal signs could be detected proactively several months in advance. In addition, it proposes to proactively detect that some normal insiders are causing abnormal signs of information leakage and classify them as potential malicious insiders. When applying this proactive detection model for insider information leak anomalies to an actual organization's information leak anomaly detection system, the organization will be able to secure sufficient physical time by improving the initial detection time. Through this, organizations will be able to carry out significant preventive activities such as training, warning, and strengthening security controls targeting potential malicious insiders, and these activities are expected to ultimately contribute to protecting the organization's information assets.
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