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문제 정의
- 국가/국방차원에서 사이버공간의 전투에서 승리를 하기 위해서는 사이버공간 감시정찰 → 사이버공간 지휘통제 → 사이버공간 방어/공세적 대응 → 사이버공간 전투피해평가 → 환류(feed-back)/재대응하는 절차를 보장할 수 있도록 사이버 공간에서의 작전능력을 발휘케 하는 일련의 연구가 반드시 필요하고 본 논문은 특히 사이버 감시정찰에서 정보의 신속한 분석에 관련된 최근의 연구결과를 서술하고 있다.
- 당연히 데이터가 커지면 커질수록 사용하는 메모리와 시간이 증가한다. 그렇다면 메모리를 1000MB 제한했을 경우에는 어떠한 결과가 나오는지 실험을 해보았다. 학습 데이터만을 학습 시킬 때 937MB가 사용되었으며, 총 51.
- 특히 전쟁의 영역이 사이버 공간으로 확대된 현대전에서 정보는 매우 중요해졌으며, 데이터를 수집하여 분석하는 전체 과정을 사이버 ISR (Intelligence Surveillance Reconnaissance) 이라 지칭한다[1]. 본 논문에서는 이러한 정보를 취득하기 위해 정보를 수집하는 단계와 최종 분석하는 단계에서 기계학습 및 딥러닝을 이용하여 지휘명령 결정에 도움을 주는 에이전트 모델을 제안했다.
- 본 논문은 이러한 조건을 만족시키기 위해 점진적 학습 방법을 이용하여 분석 에이전트를 학습시키는 방안을 제안하고 이에 대한 실험 결과를 서술한다. 본 논문은 일괄처리 학습 방법과 점진적 학습 방법을 이용하여 학습하는 두 가지 방법을 여러 가지 측면에서 비교한 결과를 보여주고 있다[2, 3].
가설 설정
- 본 실험에서는 적군 측 네트워크의 구조에 의해 지휘통제 서버와 에이전트 간 정기적인 통신이 불가능하다는 가정 하에 실험하였다. 적군 컴퓨터에 침입한 에이전트가 지속적으로 데이터를 수집하며, 적군에게 발각되지 않도록 숨어 지내다가 지휘통제 서버와 통신이 재개되는 순간 에이전트는 지금까지 수집한 데이터를 지휘통제 서버로 전송을 한다.
제안 방법
- 이는 데이터가 크면 클수록 더욱 성능의 차이가 확연하게 보이기에 학습 데이터와 평가 데이터를 합친 데이터를 생성하여 성능을 비교해보았으며, 이와 동일하게 명확한 비교를 위하여 많은 리소스를 사용하는 트리 알고리즘을 이용하여 리소스의 사용량을 비교하였다. 가장 먼저 학습 시 사용되는 메모리양과 학습경과시간에 대해 비교를 하였다.
- 04 버전을 이용하여 실험하였다. 그리고 실험에 사용된 데이터 셋은 KDD CUP 99 데이터의 학습 데이터와 평가 데이터를 이용하였으며, 두 개의 데이터 중 학습 데이터만을 가지고 학습을 해보고 두 번째로는 학습 데이터와 평가 데이터를 합쳐 학습하였다. 이는 데이터가 크면 클수록 더욱 성능의 차이가 확연하게 보이기에 학습 데이터와 평가 데이터를 합친 데이터를 생성하여 성능을 비교해보았으며, 이와 동일하게 명확한 비교를 위하여 많은 리소스를 사용하는 트리 알고리즘을 이용하여 리소스의 사용량을 비교하였다.
- 이러한 이유로 제안한 사이버 감시정찰 모델에서는 일괄 학습 방법이 적합하지 않다고 판단했다. 그리하여 일괄 학습 방법의 문제점을 해결하기 위해 점진적 학습 방법을 적용해보았다.
- 두 번째로 점진적 학습 방법을 적용하여 Hoeffding Tree를 학습하는 실험해보았다. 메모리양의 제한을 14545MB로 주었을 경우 학습 데이터만을 학습하였을 때 경과 시간은 18.
- 이처럼 빠른 속도와 적은 리소스를 이용하는 점진적 학습 방법이 유용하지만 생성된 모델의 성능이 일괄 학습 방법을 적용하여 생성된 모델에 비해 좋지 않다면 이는 해당 문제에 적용하기에는 부적합한 방법이다. 따라서 성능을 검증하기 위하여 각 학습 방법을 적용하여 학습 데이터를 학습하여 모델을 생성한 후 평가 데이터를 이용하여 모델의 성능을 평가하여 보았다. 두 학습 방법 비교 실험에 쓰인 데이터 모두 학습 데이터로는 이전 실험과 동일하게 KDD 99 학습데이터를 이용하였으며, 평가 데이터 또한 동일하게 KDD 99 평가 데이터를 이용하였다.
- 또한 데이터들을 이용하여 한 개의 모델을 생성하는 경우가 아니라 다수의 모델을 생성해야할 가능성이 높기에 적은 리소스를 이용하여야 한다. 따라서 지휘통제 서버와의 통신이 재개되는 순간 빠르고 적은 리소스를 이용하여 데이터 분석을 시도하는 상황에 적합한 학습법을 찾기 위해 일괄 학습 방법과 점진적 학습 방법을 비교하는 실험을 해보았다.
- 먼저 일괄 학습 방법을 이용하는 알고리즘을 이용하여 실험을 해보았으며, 해당 실험에서 쓰인 알고리즘은 트리알고리즘의 하나인 의사결정 트리(Decision Tree)를 이용해보았 다. 메모리양의 제한을 약 14545MB일 때 학습 데이터만을 학습할 경우 약 52.
- 본 논문에서는 두 가지 실험을 하였다. 먼저 적 네트워크에 침투한 에이전트가 지휘통제 서버와의 정기적 통신이 불가능할 때 통신이 재개되는 순간 지휘통제 서버에서 빠른 시간 내에 적은 리소스를 사용하여 데이터를 학습하는 방법으로 적합한 학습 방법을 찾기 위하여 일괄 학습 방법과 점진적 학습 방법 두 가지를 비교하여 보았으며, 두 번째로는 잘못 분류한 데이터를 재사용한 학습 결과와 일반적인 학습 결과의 성능을 비교했다.
- 본 논문은 이러한 조건을 만족시키기 위해 점진적 학습 방법을 이용하여 분석 에이전트를 학습시키는 방안을 제안하고 이에 대한 실험 결과를 서술한다. 본 논문은 일괄처리 학습 방법과 점진적 학습 방법을 이용하여 학습하는 두 가지 방법을 여러 가지 측면에서 비교한 결과를 보여주고 있다[2, 3].
- Table 3에서 볼 수 있듯이 일반적인 의사결정 트리는 메모리가 1000MB로 제한된 경우에 메모리가 부족하여 실행이 불가능하였다. 본 논문은 추가적인 실험으로 얼마나 제한된 메모리상황에서도 Hoeffding Tree 모델 학습이 가능한지 알아 보기 위해 매우 적은 메모리양을 이용하여 실험을 하였다.
- 본 실험에서는 23개의 공격 유형 중 비슷한 유형끼리 묶기 위해 Kayacik‘s의 논문에서 각 공격을 범주 형태로 나눈 자료를 참고하여 상위 개념으로 표현하였다.
- 실험에 사용된 알고리즘은 의사결정 트리와 앙상블 기법 중 하나인 AdaBoost이며, 데이터 셋은 위와 동일하게 KDD CUP 99 데이터 셋을 이용하였다. 실험방법으로는 일반적인 의사결정 트리와 AdaBoost를 적용한 의사결정 트리의 분석 모델을 생성한 후 평가 데이터를 이용하여 성능을 측정해보았으며, 최종적으로 제안한 방법과 일반적인 방법을 비교했다.
- 5과 같은 기존 의사 결정 트리 학습자의 저장소 제한 문제를 Hoeffding bound를 통해 해결할 수 있는 알고리즘으로 대용량 데이터를 스트림으로 처리할 때 사용하게 된다. 앞서 의사 결정 트리를 이용하여 실험한 것과 동일한 환경에서 실험을 진행하였다. 먼저 일괄 학습 방법으로 메모리양의 제한을 14545MB를 주었을 때 학습 경과시간은 18.
- 그리고 실험에 사용된 데이터 셋은 KDD CUP 99 데이터의 학습 데이터와 평가 데이터를 이용하였으며, 두 개의 데이터 중 학습 데이터만을 가지고 학습을 해보고 두 번째로는 학습 데이터와 평가 데이터를 합쳐 학습하였다. 이는 데이터가 크면 클수록 더욱 성능의 차이가 확연하게 보이기에 학습 데이터와 평가 데이터를 합친 데이터를 생성하여 성능을 비교해보았으며, 이와 동일하게 명확한 비교를 위하여 많은 리소스를 사용하는 트리 알고리즘을 이용하여 리소스의 사용량을 비교하였다. 가장 먼저 학습 시 사용되는 메모리양과 학습경과시간에 대해 비교를 하였다.
- 본 실험에서는 적군 측 네트워크의 구조에 의해 지휘통제 서버와 에이전트 간 정기적인 통신이 불가능하다는 가정 하에 실험하였다. 적군 컴퓨터에 침입한 에이전트가 지속적으로 데이터를 수집하며, 적군에게 발각되지 않도록 숨어 지내다가 지휘통제 서버와 통신이 재개되는 순간 에이전트는 지금까지 수집한 데이터를 지휘통제 서버로 전송을 한다. 이때 통신이 언제 끊길지 모르기에 지휘통제 서버에서는 짧은 시간 내에 빠르게 분석모델에 추가된 데이터를 학습을 하여 새로운 모델을 생성 및 업데이트한 후 에이전트에게 전송해주어야 한다.
- 추가적인 실험으로 잘못 분류된 데이터를 재사용하여 모델의 성능을 개선하는 방법을 적용한 것과 적용하지 않은 것을 성능 비교하여 실험하였다. 실험에 사용된 알고리즘은 의사결정 트리와 앙상블 기법 중 하나인 AdaBoost이며, 데이터 셋은 위와 동일하게 KDD CUP 99 데이터 셋을 이용하였다.
- 기존 분석 모델에서는 더 좋은 성능을 얻기 위하여 정답을 맞춘 데이터에 초점을 두고 분석을 한다. 하지만 본 연구에서 제안하는 아이디어는 잘못 분류된 데이터의 재사용에 대해 초점을 맞춰 모델을 개선하는 방향을 제안한다. 이는 모델이 정답을 맞힌 데이터에 가중치를 높게 부여하는 방법이 아닌 정답을 맞히지 못한 데이터에 가중치를 높게 부여하여 학습하는 방법으로 분석 모델이 왜 틀렸는지에 중점을 두고 분석하는 방법이다[4-6].
대상 데이터
- 먼저 학습 할 분석 모델은 Hoeffding Tree를 이용하였으며, 학습 데이터는 학습 데이터와 평가 데이터를 합친 데이터를 이용하였다. 그리고 이전 실험에서 제한 두었던 메모리양의 절반인 500MB부터 실험을 하였다.
- 따라서 성능을 검증하기 위하여 각 학습 방법을 적용하여 학습 데이터를 학습하여 모델을 생성한 후 평가 데이터를 이용하여 모델의 성능을 평가하여 보았다. 두 학습 방법 비교 실험에 쓰인 데이터 모두 학습 데이터로는 이전 실험과 동일하게 KDD 99 학습데이터를 이용하였으며, 평가 데이터 또한 동일하게 KDD 99 평가 데이터를 이용하였다. 또한 일괄 학습과 점진적 학습 모두 동일하게 메모리 제한을 약 16기가로 설정했다.
- 본 논문에서는 사이버 감시정찰 패킷에 대한 분석 데이터로 적합한 KDD CUP 99 데이터 셋을 이용하여 실험하였다. KDD CUP은 ACM에서 매년 열리는 데이터 마이닝 대회로 KDD CUP 99 데이터 셋은 KDD CUP 99년도에 쓰인 데이터이다.
- 추가적인 실험으로 잘못 분류된 데이터를 재사용하여 모델의 성능을 개선하는 방법을 적용한 것과 적용하지 않은 것을 성능 비교하여 실험하였다. 실험에 사용된 알고리즘은 의사결정 트리와 앙상블 기법 중 하나인 AdaBoost이며, 데이터 셋은 위와 동일하게 KDD CUP 99 데이터 셋을 이용하였다. 실험방법으로는 일반적인 의사결정 트리와 AdaBoost를 적용한 의사결정 트리의 분석 모델을 생성한 후 평가 데이터를 이용하여 성능을 측정해보았으며, 최종적으로 제안한 방법과 일반적인 방법을 비교했다.
- 실험에 사용한 데이터는 본래 23개의 공격 유형으로 나누어져 있었다. 본 실험에서는 23개의 공격 유형 중 비슷한 유형끼리 묶기 위해 Kayacik‘s의 논문에서 각 공격을 범주 형태로 나눈 자료를 참고하여 상위 개념으로 표현하였다.
- 따라서 최근 머신러닝 및 딥러닝을 이용한 탐지 시스템에 대한 연구가 많이 진행되고 있다[9, 10]. 특히 이러한 문제에는 KDD CUP 99 데이터가 사용된다.
- 해당 실험은 멀티코어 CPU를 이용하여 학습 실험을 진행하였으며, 사용된 CPU는 Ryzen 7 1700X이며, 운영체제는 Windows 10 Pro 1708버전, 메모리는 64GB, Java 버전은 1.8.0_131, 사용한 에디터는 Eclipse, 사용한 기계학습 라이브러리는 MOA(Massive Online Analysis) 2016.04 버전을 이용하여 실험하였다. 그리고 실험에 사용된 데이터 셋은 KDD CUP 99 데이터의 학습 데이터와 평가 데이터를 이용하였으며, 두 개의 데이터 중 학습 데이터만을 가지고 학습을 해보고 두 번째로는 학습 데이터와 평가 데이터를 합쳐 학습하였다.
이론/모형
- 먼저 일괄 학습 방법을 적용한 트리 알고리즘의 하나인 Hoeffding Tree를 사용하여 실험하였으며, 기존 ID3, C4.5과 같은 기존 의사 결정 트리 학습자의 저장소 제한 문제를 Hoeffding bound를 통해 해결할 수 있는 알고리즘으로 대용량 데이터를 스트림으로 처리할 때 사용하게 된다. 앞서 의사 결정 트리를 이용하여 실험한 것과 동일한 환경에서 실험을 진행하였다.
- 먼저 학습 할 분석 모델은 Hoeffding Tree를 이용하였으며, 학습 데이터는 학습 데이터와 평가 데이터를 합친 데이터를 이용하였다. 그리고 이전 실험에서 제한 두었던 메모리양의 절반인 500MB부터 실험을 하였다.
성능/효과
- 1%로 일괄학습 방법이 우수하였다. F-Measure 및 ROC Curve Area의 경우는 모두 점진적 학습 방법이 0.001 우수한 것을 알 수 있었다.
- 그리고 각 방법 및 평가 데이터를 적용하여 분류기를 생성하였을 때, 일괄 학습과 점진적 학습 방법은 유사한 성능을 보여주었다. 결과적으로 점진적 학습 방법은 일괄 학습 방법보다 적은 자원을 소모하지만 빠른 학습 속도를 보여주며, 생성된 분류기의 성능은 유사하기에 해당 문제에 적합한 학습 방법이다.
- 결과적으로 해당 문제에서 점진적 학습 방법은 일괄 학습 방법에 비해 빠른 속도로 학습이 가능하며, 매우 적은 리소스를 이용하지만 생성된 분류기의 성능은 일괄 학습 방법과 매우 유사한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 이는 해당 문제에는 점진적 학습 알고리즘을 적용하는 것이 매우 적합하다는 것을 알 수 있다.
- 또한 매우 적은 자원을 활용할 때 일괄 학습 방법은 자원의 부족으로 인하여 학습이 진행되지 않는 반면 점진적 학습경우는 매우 작은 자원을 활용해서 학습이 가능하며, 일괄 처리에 비해 매우 짧은 시간 내에 학습을 완료하는 것을 알 수 있었다. 그리고 각 방법 및 평가 데이터를 적용하여 분류기를 생성하였을 때, 일괄 학습과 점진적 학습 방법은 유사한 성능을 보여주었다. 결과적으로 점진적 학습 방법은 일괄 학습 방법보다 적은 자원을 소모하지만 빠른 학습 속도를 보여주며, 생성된 분류기의 성능은 유사하기에 해당 문제에 적합한 학습 방법이다.
- 두 번째 실험인 잘못 분류한 데이터를 재사용한 학습에서는 일반적인 학습에 비해서 제안한 방법이 미세하지만 더 좋은 결과를 보여주었다. 하지만 학습시간이 더 소요되는 결과를 얻었다.
- 해당 실험 결과에는 기재하지 않았지만 의사 결정 트리의 종류가 아닌 나이브 베이즈를 이용하였을 경우에도 100MB의 메모리 제한을 설정했을 때 일괄 학습 방법은 학습을 진행하지 못하지만 점진적 학습 방법은 학습을 진행할 수 있는 것을 알 수 있었다. 따라서 점진적 학습 방법은 결정 트리 종류 알고리즘 이외에도 적은 리소스를 사용하는 것을 알 수 있었으며, 제한된 환경에서 사용하기 적합한 방법인 것을 알 수 있다.
- 첫 번째 실험 결과 점진적 학습 방법은 일괄 학습 방법에 비해 적은 메모리를 사용하여 더 적은 학습 시간이 소요된다는 것을 알 수 있었다. 또한 매우 적은 자원을 활용할 때 일괄 학습 방법은 자원의 부족으로 인하여 학습이 진행되지 않는 반면 점진적 학습경우는 매우 작은 자원을 활용해서 학습이 가능하며, 일괄 처리에 비해 매우 짧은 시간 내에 학습을 완료하는 것을 알 수 있었다. 그리고 각 방법 및 평가 데이터를 적용하여 분류기를 생성하였을 때, 일괄 학습과 점진적 학습 방법은 유사한 성능을 보여주었다.
- Table 3를 보면 점진적 학습법을 사용한 Hoeffding Tree 모델이 가장 사용한 메모리의 양이 적었다. 또한 점진적 학습 방법을 사용한 경우 일괄학습을 사용한 경우보다 경과시간이 단축되었으며 이는 점진적 학습 방법이 더 적은 메모리를 사용하였는데도 학습 시간이 줄어든 것을 볼 수 있다.
- 하지만 ROC Area를 제외하고 모든 결과가 일반적인 의사결정 트리와 거의 유사하다. 또한 학습시간 같은 경우는 훨씬 오랜 시간이 소요되기에 통신이 재개된 순간 빠르게 학습을 요구하는 본 문제에는 적합하지 않은 것으로 분석되었다.
- 또한 메모리 제한이 300MB일 경우는 힙 공간 부족 으로 인하여 실행이 불가능하다. 반면 점진적 학습 방법을 적용하여 학습한 결과를 보면 메모리 제한이 500MB인 경우 30.871초로 메모리 제한이 1000MB인 경우와 거의 유사한 학습시간을 보이며, 메모리 제한을 300MB으로 제한을 주어도 학습이 가능하였다. 이후 200MB, 100MB를 추가로 메모리 제한을 주어 실험한 결과 모두 학습이 가능한 것을 알 수 있었다.
- 실험 결과 일반적인 의사결정 트리에 비해 잘못 분류된 데이터의 재사용에 초점을 맞추어 모델을 개선하는 방법으로 AdaBoost 알고리즘을 적용한 의사결정 트리가 높은 성능을 보여주었다. 하지만 ROC Area를 제외하고 모든 결과가 일반적인 의사결정 트리와 거의 유사하다.
- 이러한 실험 결과를 통해 사이버 감시정찰의 정보 분석 모델에는 점진적 학습 방법을 사용하는 것이 월등하게 우수하다는 것을 알 수 있었으며, 잘못 분류된 데이터의 재사용한 학습 모델은 약간의 정확도 상승의 결과를 보여주었지만 학습 시간이 오래 걸리기에 해당 도메인에는 적합하지 않은 방법이라는 것을 알 수 있었다. 해당 실험 결과에는 기재하지 않았지만 의사 결정 트리의 종류가 아닌 나이브 베이즈를 이용하였을 경우에도 100MB의 메모리 제한을 설정했을 때 일괄 학습 방법은 학습을 진행하지 못하지만 점진적 학습 방법은 학습을 진행할 수 있는 것을 알 수 있었다.
- 871초로 메모리 제한이 1000MB인 경우와 거의 유사한 학습시간을 보이며, 메모리 제한을 300MB으로 제한을 주어도 학습이 가능하였다. 이후 200MB, 100MB를 추가로 메모리 제한을 주어 실험한 결과 모두 학습이 가능한 것을 알 수 있었다. 100MB로 메모리 제한을 주었을 때 학습 시간은 31.
- Table 5의 내용을 보면 일괄 학습 방법과 점진적 학습 방법을 통해 생성된 모델의 성능은 거의 유사하다고 볼 수있다. 정답을 얼마나 잘 분류하였는지를 뜻하는 TP Rate의 경우 점진적 학습 방법이 0.1% 더 우수한 성능을 보였으며, 잘못 분류한 경우가 얼마나 많은지를 뜻하는 FP Rate의 경우는 11.1%로 일괄학습 방법이 우수하였다. F-Measure 및 ROC Curve Area의 경우는 모두 점진적 학습 방법이 0.
- 첫 번째 실험 결과 점진적 학습 방법은 일괄 학습 방법에 비해 적은 메모리를 사용하여 더 적은 학습 시간이 소요된다는 것을 알 수 있었다. 또한 매우 적은 자원을 활용할 때 일괄 학습 방법은 자원의 부족으로 인하여 학습이 진행되지 않는 반면 점진적 학습경우는 매우 작은 자원을 활용해서 학습이 가능하며, 일괄 처리에 비해 매우 짧은 시간 내에 학습을 완료하는 것을 알 수 있었다.
- 5MB이다. 학습 데이터와 평가 데이터를 모두 학습한 경우는 앞의 시험과 동일하게 메모리양의 제한은 14545MB이었으며, 총 143.694초의 시간이 소요되었고, 총 사용된 메모리의 양은 4995MB이었다. 학습 데이터만 사용하였을 경우 초당 약 55MB를 사용하였고, 학습 데이터와 평가 데이터를 학습한 경우에는 초당 약 35MB를 사용하였다.
- 이러한 실험 결과를 통해 사이버 감시정찰의 정보 분석 모델에는 점진적 학습 방법을 사용하는 것이 월등하게 우수하다는 것을 알 수 있었으며, 잘못 분류된 데이터의 재사용한 학습 모델은 약간의 정확도 상승의 결과를 보여주었지만 학습 시간이 오래 걸리기에 해당 도메인에는 적합하지 않은 방법이라는 것을 알 수 있었다. 해당 실험 결과에는 기재하지 않았지만 의사 결정 트리의 종류가 아닌 나이브 베이즈를 이용하였을 경우에도 100MB의 메모리 제한을 설정했을 때 일괄 학습 방법은 학습을 진행하지 못하지만 점진적 학습 방법은 학습을 진행할 수 있는 것을 알 수 있었다. 따라서 점진적 학습 방법은 결정 트리 종류 알고리즘 이외에도 적은 리소스를 사용하는 것을 알 수 있었으며, 제한된 환경에서 사용하기 적합한 방법인 것을 알 수 있다.
후속연구
- Aminato’s는 이러한 침입탐지 시스템 모델은 일반적인 침입탐지 시스템과 비교할만한 탐지율을 제공하며, 향후 연구로는 더 다양한 침입 탐지 시스템 유형에 대해 실험할 예정이라 했다.
- 1은 현재 연구 중인 사이버 감시 정찰 개념모델로 내부에 수많은 지능적 수집 기법 및 분석 기법들이 필요로 하다. 따라서 향후 연구로는 연구 중인 사이버 감시 정찰에서 필요로 한 지능적 수집 기법 및 분석 기법들을 연구할 예정이며, 이번 연구에서 연구된 점진적 학습 방법을 실제로 지능적 수집 기법 및 분석 기법에 적용하여 지능적이며 효율적인 사이버 감시 정찰 모델을 연구할 계획이다.
- 이와 같은 연구를 수행하기 위해서는 사이버공간에서의 정보수집 기술을 비롯하여 물리전과 사이버전을 통합하기 위한 사이버 지휘통제(Cyber Command and Control, C2) 체계, 능동적인 사이버방어/공세적인 대응기술 및 사이버 전투피해 평가 기술에 관한 운영 개념연구 및 기초연구가 시급하다.
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