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문제 정의
- 따라서, 본 논문에서는 암호통신 기반 사이버공격을 탐지하기 위해 현재 학계 및 산업계 등에서 추진 중인 다양한 연구들을 소개한다.
- 본 장에서는 급증하는 암호통신 트래픽에서 사이버 공격 정보를 수집 · 탐지하기 위한 다양한 연구 · 개발 동향을 소개한다.
- 본 장에서는 3장에서 소개한 기술들의 현재 수준을 분석해 보고, 암호통신 기반 사이버공격을 위한 AI 기술 연구 · 개발 시 필수적으로 고려되어야 하는 사항을 제시한다.
- 현재까지 X-AI 모델 및 효용성 측면에 대한 연구결과는 전무하며, 방향성에 대한 기초연구만 진행되고 있는 실정이다. 따라서, 여기서는 가장 활발하게 X-AI 분야에 대해 연구를 추진하고 있는 DARPA의 사례를 소개한다.
- 본 논문에서는 암호통신 기반 사이버공격 탐지를 위한 AI 및 X-AI 기술연구 동향을 소개하였다. 특히, 암호통신 트래픽과 암호통신을 이용한 사이버공격이 증가하면서 AI 모델을 적용하기 위한 다양한 연구 및 솔루션들이 소개되고 있으나, 특정 사이버공격 유형에 집중하고 있으며 가상 환경에서 수집된 데이터세트를 주로 사용하고 있다는 한계점을 갖는다.
가설 설정
- 두 번째, 탐지 유형의 확대 문제이다. 기존 연구들은 악성코드, Brute-Force 등 특정 사이버공격 유형을 대상으로 탐지 정확도 및 비율을 제시하고 있으며, 실제 사이버공격을 탐지 · 분석 · 대응하기 위해서는 사이버 공격 전반(권한 탈취, 감염신호 전송, 악성사이트 접근, 정보 유출, 홈페이지 위변조 등)에 대한 고려가 필요하다.
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