초록 ▼

사이버 위협 인텔리전스(Cyber Threat Intelligence; CTI) 데이터를 분석하는 방법 및 장치가 제공 된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 CTI 데이터 분석 방법은, 제1 분류 항목에 기초하여 분류된 제1 CTI 데이터로 구성된 제1 정점(vertex)을 포함하는 제1 CTI 그래프 및 제1 분류 항목에 기초하여 분류된 제2 CTI 데이터로 구성된 제2 정점을 포함하는 제2 CTI 그래프를 획득하는 단계, 제1 분류 항목에 따라 결정되는 제2 분류 항목에 기초하여 제1 CTI 데이터 및 제2 CTI 데이터를 분류하

사이버 위협 인텔리전스(Cyber Threat Intelligence; CTI) 데이터를 분석하는 방법 및 장치가 제공 된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 CTI 데이터 분석 방법은, 제1 분류 항목에 기초하여 분류된 제1 CTI 데이터로 구성된 제1 정점(vertex)을 포함하는 제1 CTI 그래프 및 제1 분류 항목에 기초하여 분류된 제2 CTI 데이터로 구성된 제2 정점을 포함하는 제2 CTI 그래프를 획득하는 단계, 제1 분류 항목에 따라 결정되는 제2 분류 항목에 기초하여 제1 CTI 데이터 및 제2 CTI 데이터를 분류하는 단계 및 제1 CTI 데이터 및 제2 CTI 데이터가 동일한 분류에 속하는 경우, 제1 CTI 데이터 및 제2 CTI 데이터 사이의 제1 CTI 유사도에 기초하여 결정되는 제1 CTI 그래프 및 제2 CTI 그래프의 그래프 유사도를 출력하는 단계를 포함한다.

대표청구항 ▼

컴퓨팅 장치가 사이버 위협 인텔리전스(Cyber Threat Intelligence; CTI) 데이터를 분석하는 방법에 있어서,제1 분류 항목에 기초하여 분류된 제1 CTI 데이터로 구성된 제1 정점(vertex)을 포함하는 제1 CTI 그래프 및 상기 제1 분류 항목에 기초하여 분류된 제2 CTI 데이터로 구성된 제2 정점을 포함하는 제2 CTI 그래프를 획득하는 단계;상기 제1 분류 항목에 따라 결정되는 제2 분류 항목에 기초하여 상기 제1 CTI 데이터 및 제2 CTI 데이터를 분류하는 단계; 및상기 분류 결과, 상기 제1 C

컴퓨팅 장치가 사이버 위협 인텔리전스(Cyber Threat Intelligence; CTI) 데이터를 분석하는 방법에 있어서,제1 분류 항목에 기초하여 분류된 제1 CTI 데이터로 구성된 제1 정점(vertex)을 포함하는 제1 CTI 그래프 및 상기 제1 분류 항목에 기초하여 분류된 제2 CTI 데이터로 구성된 제2 정점을 포함하는 제2 CTI 그래프를 획득하는 단계;상기 제1 분류 항목에 따라 결정되는 제2 분류 항목에 기초하여 상기 제1 CTI 데이터 및 제2 CTI 데이터를 분류하는 단계; 및상기 분류 결과, 상기 제1 CTI 데이터 및 상기 제2 CTI 데이터가 동일한 분류에 속하는 경우, 상기 제1 CTI 데이터 및 상기 제2 CTI 데이터 사이의 제1 CTI 유사도에 기초하여 결정되는 상기 제1 CTI 그래프 및 상기 제2 CTI 그래프의 그래프 유사도를 출력하는 단계;를 포함하며,상기 제1 CTI 그래프는 상기 제1 정점과 제1 간선(edge)으로 연결되고, 제3 CTI 데이터로 구성된 제3 정점을 포함하고,상기 제2 CTI 그래프는 상기 제2 정점과 제2 간선으로 연결된 제4 CTI 데이터로 구성된 제4 정점을 포함하고,상기 유사도를 출력하는 단계는,상기 제1 CTI 유사도와 제2 CTI 유사도의 곱에 기초하여 상기 그래프 유사도를 결정하는 단계를 포함하고,상기 제1 CTI 유사도는 상기 제1 정점과 상기 제2 정점 사이의 거리에 기초하여 결정되며, 상기 제2 CTI 유사도는 상기 제3 정점과 상기 제4 정점 사이의 거리에 기초하여 결정되는,사이버 위협 인텔리전스 데이터 분석 방법.