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[국내논문] 제로트러스트 모델을 위한 딥러닝 기반의 비정상 행위 탐지
Abnormal Behavior Detection for Zero Trust Security Model Using Deep Learning 원문보기

한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회, 2021 May 12, 2021년, pp.132 - 135  

김서영 (이화여자대학교 사이버보안전공) ,  정경화 (이화여자대학교 사이버보안전공) ,  황유나 (이화여자대학교 사이버보안전공) ,  양대헌 (이화여자대학교 사이버보안전공)

초록
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최근 네트워크의 확장으로 인한 공격 벡터의 증가로 외부자뿐 아니라 내부자를 경계해야 할 필요성이 증가함에 따라, 이를 다룬 보안 모델인 제로트러스트 모델이 주목받고 있다. 이 논문에서는 reverse proxy 와 사용자 패턴 인식 AI 를 이용한 제로트러스트 아키텍처를 제시하며 제로트러스트의 구현 가능성을 보이고, 새롭고 효율적인 전처리 과정을 통해 효과적으로 사용자를 인증할 수 있음을 제시한다. 이를 위해 사용자별로 마우스 사용 패턴, 리소스 사용 패턴을 인식하는 딥러닝 모델을 설계하였다. 끝으로 제로트러스트 모델에서 사용자 패턴 인식의 활용 가능성과 확장성을 보인다.

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