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머신러닝을 사용한 로그수집 시스템 설계 제안에 관한 연구

A Study on the Logging System Design Suggestion Using Machine Learning

한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회, 2017 Nov. 01, 2017년, pp.299 - 301  

서덕원 (세종대학교 컴퓨터공학과) ,  윤호상 (국방과학연구소) ,  신동일 (세종대학교 컴퓨터공학과) ,  신동규 (세종대학교 컴퓨터공학과)

초록
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현대사회에서는 사이버 해킹 공격이 많이 일어나고 있다. 공격이 증가함에 따라 이를 다양한 방법으로 방어하고 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문은 OpenIOC, STIX, MMDEF 등과 같은 공격자의 방법론 또는 증거를 식별하는 기술 특성 설명을 수집해 놓은 표현들을 기반을 머신러닝과 logstash라는 로그 수집기를 결합하는 새로운 시스템을 제안한다. 시스템은 pc에 공격이 가해졌을 때 로그 수집기를 사용하여 로그를 수집한 후에 로그의 속성 값들의 리스트를 가지고 머신러닝 알고리즘을 통해 학습시켜 분석을 진행한다. 향후에는 제안된 시스템을 실시간 처리 머신러닝 알고리즘을 사용하여 필요로그정보의 구성을 해주면 자동으로 로그정보를 수집하고 필터와 출력을 거쳐 학습을 시켜 자동 침입탐지시스템으로 발전할 수 있을 것이라 예상된다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 머신러닝과 logstash라는 로그 수집기를 결합하는 새로운 시스템을 제안하였다. 시스템은 pc에 공격이 가해졌을 때 로그 수집기를 사용하여 PC들의 다양한 로그들을 수집한 후에 로그의 속성 값들의 리스트 하나의 파일로 정리를 한 데이터 셋을 만든다.
  • MMDEF(Mahware Metadate Exchange Format)는 맬웨어를 설명하고 해시, 파일 속성, 서명, 소프트웨어 패키지 및 레지스트리와 같은 맬웨어 파일 정보를 제공할 수 있는 XML 스키마이다[2]. 본 논문은 위에 설명한 기술을 기반으로 머신러닝을 이용하여 새로운 로그 수집기에 대한 시스템을 제안한다.
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