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NTIS 바로가기주관연구기관 | 고려대학교 Korea University |
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연구책임자 | 윤지원 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2016-05 |
과제시작연도 | 2015 |
주관부처 | 미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO201700010387 |
과제고유번호 | 1711023199 |
사업명 | 신진연구자지원 |
DB 구축일자 | 2017-10-12 |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201700010387 |
□ 연구의 목적 및 내용
본 연구는 사이버 보안 관련 대용량 시계열 데이터의 이상신호를 탐지하기 위한 이론연구와 그 응용에 초점을 둔다. 예를 들어 국가안보와 직결되는 발전소의 전력량 변화라든지 지능형지속위협(APT) 같은 침해사고를 탐지하기 위해 빅데이타 분석을 위한 기초 이론 및 응용을 주로 다루고자 한다. 또한 분석결과에 대한 높은 신뢰도를 얻기 위해 불확실성을 고려하여 연산속도와 분석의 정확도를 동시에 높일 수 있는 베이지안 추론 기술을 내부적으로 이용한다. 이러한 연구를 통해 과거에 축적된 모든 데이터들을 분석하면서
□ Purpose& contents
This research focuses on the fundamental and theoretical topic on the anomaly detection of massive data for cyber security in time series. For instance, we are dealing with theoretical models which are connected to several applications including electricity changes for power p
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