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정보보안 훈련 시스템의 성취도 평가를 위한 마코브 체인 모델 기반의 학습자 행위 패턴 분석
Markov Chain Model-Based Trainee Behavior Pattern Analysis for Assessment of Information Security Exercise Courses 원문보기

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터, v.16 no.12, 2010년, pp.1264 - 1268  

이택 (고려대학교 컴퓨터전파통신공학과) ,  김도훈 (고려대학교 컴퓨터전파통신공학과) ,  이명락 (고려대학교 컴퓨터전파통신공학과) ,  인호 (고려대학교 컴퓨터전파통신공학과)

초록
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본 논문에서는 정보보안 실습 훈련 과정 동안에 참여자들이 보이는 행동 패턴들을 관찰 분석하고 주어진 실습 미션의 성패를 결정짓는 행위 패턴을 추정하는 마코브체인 행위 모델링 기법과 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 미션의 성공에 가장 큰 공헌을 하는 행위 패턴은 어떤 것이고 반대로 실패를 유도하는 행위 패턴용 어떤 것인가를 분석 평가하는데 활용된다. 제안 방법의 적용 및 실효성 검증을 위해 사례연구로서 "불필요한 네트워크 서비스 차단"에 관한 미션 수행 데이터를 분석하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a behavior pattern analysis method for users tasking on hands-on security exercise missions. By analysing and evaluating the observed user behavior data, the proposed method discovers some significant patterns able to contribute mission successes or fails. A Markov chain mo...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 3절에서 거론한 주요 세가지 문제를 개선하기 위한 심도 있는 연구가 계속 진행되어야 한다. 본 논문에서는 실습훈련자의 행위 분석을 위한 기본적인 아이디어를 제안하였고 하나의 적용 사례 연구를 보였다. 제안 모델의 고도화와 모델 정확도 및 신뢰성 확보를 위해 사례연구의 확대와 다수의 샘플 확보가 더욱 필요하다.
  • 본 논문에서는 정보보안 실습 훈련 프로그램에서 훈련 참여자들의 훈련 과정을 관찰하고 행동 패턴들을 분석 하기 위한 ATM 행렬과 관련 분석.평가 알고리즘을제안하였다.
  • 기술은 기존에 연구된 바가 거의 없다. 연구에서는 가상머신 기술은 실습 공간 제공의 역할을 함과동시에 실습자들을 관찰 분석하여 교육 피드백을 제공할 수 있는 훌륭한 인프라가 될 수 있다는 점에 착안하여 실습자들의 행동 패턴을 분석하기 위한 기법을 제안하고자 한다. 관련 연구 분야와는 달리 사용자 분별을위한 기법이 아니라 미션 성패에 영향을 미치는 행위패턴들을 발견하기 위한 기법이다.

가설 설정

  • . 유사 행동의 인코딩 동일화 문제: 간혹 관찰되는 행동들이 유사한 경우 이를 서로 다른 종류로 판단하는 것이 아니라 의미론적으로 동일하다면 하나의 행동으로 축약화하여 인코딩할 필요가 있다(예; 리눅스 에디터 명령 vi, vim, pico 둥).
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참고문헌 (9)

  1. Lance J. Hoffman, Tim Rosenberg, Ronald Dodge, and Daniel Ragsdale, "Exploring a National Cybersecurity Exercise for Universities," IEEE SECURITY & PRIVACY, Sep./Oct. 2005. 

  2. Taek Lee, Dohoon Kim, Yeonkyun Shin, Seungyong Shin, and Hoh Peter In, "An Architecture of Virtual Security Training Laboratory for Cybersecurity Exercise," Proceedings of The 30th Korea Information Processing Society Fall Conference, vol.15, no.2, pp.1462-1464, Nov. 2008. 

  3. Ji Hu, Christoph Meinel, and Michael Schmitt, "Tele-lab IT security: an architecture for interactive lessons for security education," Proceedings of the 35th SIGCSE technical symposium on Computer science education, 2004. 

  4. Jeremiah K. Jones and Gordon W. Romney, "Honeynets: an educational resource for IT security, Proceedings of the 5th conference on Information technology education, 2004. 

  5. Online information security e-learning center (http:// www.sis.or.kr) 

  6. Alfredo Milani, Judit Jasso, and Silvia Suriani, "Modeling Online User Behavior," IEEE International Conference on e-Business Engineering, pp.22-24, Oct. 2008. 

  7. Jose A. Iglesias, Plamen Angelov, Agapito Ledezma, and Araceli Sanchis, "Modeling Evolving User Behaviours," Evolving and Self-Developing Intelligent Systems, 2009. 

  8. Ashish Garg, Ragini Rahalkar, Shambhu Upadhyaya, and Kevin Kwiat, "Profiling Users in GUI based Systems for Masquerade Detection," IEEE Information Assurance Workshop, pp.48-54, 2006. 

  9. Debin Gao, Michael K. Reiter, and Dawn Song, "Behavioral Distance for Intrusion Detection," RAID 2005, LNCS 3858. 

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