초록 ▼

연구의 목적 및 내용
o 지속적으로 증가하고 있는 사이버 침해사고 및 각종 금융관련 범죄로 인한 피해를 미연에 방지하기 위하여 빅데이터 수준의 대용량 정보를 정확하고 빠르게 수집하고 실시간 처리와 배치처리에 적합하게 저장하며, 이를 다차원적으로 분석할 수 있는 전반적인 프레임워크에서 운영되는 실시간 모니터링과 예측, 대응 관점에서의 데이터마이닝 기술을 구현하기 위한 시스템 및 연동 기술 개발
- 사용자 주도의 보안분석모델 도출을 위한 분석환경 개발
- 보안분석모델 자동생성 (Auto Modeling) 기술 개발

연구의 목적 및 내용
o 지속적으로 증가하고 있는 사이버 침해사고 및 각종 금융관련 범죄로 인한 피해를 미연에 방지하기 위하여 빅데이터 수준의 대용량 정보를 정확하고 빠르게 수집하고 실시간 처리와 배치처리에 적합하게 저장하며, 이를 다차원적으로 분석할 수 있는 전반적인 프레임워크에서 운영되는 실시간 모니터링과 예측, 대응 관점에서의 데이터마이닝 기술을 구현하기 위한 시스템 및 연동 기술 개발
- 사용자 주도의 보안분석모델 도출을 위한 분석환경 개발
- 보안분석모델 자동생성 (Auto Modeling) 기술 개발
- 보안분석모델의 관리 및 연동 기술 개발

연구개발성과
o 사이버보안 측면의 빅데이터를 수집, 저장, 처리, 분석하여 실시간모니터링과 예측 및 대응을 위한 장단기 데이터 분석용 프레임워크 개발
o 보안 분석모델을 자가 도출할 수 있도록 데이터마이닝 기술을 효과적으로 적용할 수 있는 시스템 및 연동기술 개발

o 기반 기술 개발
- 분석대상 데이터의 연동방법 및 분석항목(메타정보)정의 및 분석기술 개발
- 표준연동 프로토콜을 이용한 데이터 수집 및 전송기술 개발
- UI기반의 데이터 정형화 및 실시간 전 처리(정제, 변환, 치환, 태깅)
기술 개발
- 클러스터 기반의 데이터 분산저장(시간별/유형별 Index 파티셔닝) 및 메모리 캐싱 기술을 활용한 고속검색엔진 개발
- 실시간 금융부정행위 탐지를 위한 InMemory기반의 고속분석 엔진 개발
- 수집데이터를 실시간으로 모니터링하기 위한 실시간 모니터링 화면 개발
o 분석기술(Middleware) 개발
- 실시간 검색/이벤트/통계를 위한 분석용 미들웨어 개발
- 고성능 분석을 위한 Cache 시스템 개발
o 장기데이터 분석기술 개발
- 검색엔진 및 하둡 에코시스템(Hadoop, Hive, R, Mahout, Spark 등)을 활용하여 장기데이터 분석 시스템 개발
- 데이터마이닝 알고리즘(예측, 분류, 군집, 연관성) 분석기술 개발

연구개발성과의 활용계획(기대효과)
1. 기술개발 결과의 활용 방안
- 빅데이터 기반의 사이버 보안관제 전문 툴로 활용
o 다양한 유형의 비정형/반정형/정형 데이터를 실시간으로 수집/정규화/저장/관리하여 수십억 건 데이터에 대한 빠른 검색 및 분석 성능을 제공하는 보안관제 전문 시스템으로 활용
o 유연한 데이터 정형화 방법론 및 UI를 통한 자동화 기술 제공, 암호화 기술을 통한 데이터 무결성 보장, 성능 최적화를 위한 Disk IO 최적화, 고성능 실시간 이벤트 처리 기술 등으로 빅 데이터 환경의 보안관제 시스템에 요구되는 편의성, 안정성, 효율성 제공 가능
- 금융거래 이상 행위 탐지 및 내부 통제 시스템으로 활용
o 금융거래 이상행위탐지시스템: 거래로그, 보안로그를 복합적으로 분석하여 부정한 금융거래 행위를 탐지하고 예측하는 시스템
o 내부정보유출방지시스템: 개인정보 및 내부 중요 정보에 대한 유통 및 감시, 시나리오 기반의 행위 탐지 및 모니터링 감사 시스템

2. 기대효과
- 기술적 측면
o 정보시스템 활용도가 높아짐에 따라 지속적으로 증가하는 로그 데이터에 대하여 빅데이터 기술을 접목함으로써 대량의 로그 데이터에 대한 안정적인 처리 기술 확보
o 빅데이터 기반으로 기존의 사이버 공격 이벤트와 금융거래 데이터 간의 상관분석을 통해 사이버 보안 위협 및 금융부정행위에 대한 보다 정확한 위험 탐지

- 경제적, 산업적 측면
o 기존의 사이버 보완관제센터 또는 금융 감사 영역에서 개별적으로 운영되는 시스템을(통합보안관리시스템, 통합로그관리시스템, 이상금융거래 탐지시스템 등) 빅데이터 기술을 통해 하나의 제품으로 통합하여 도입 비용대비 활용성을 극대화함으로써 사이버 위협 및 금융 사고에 대한 대응 비용 절감
o 기존의 ESM, SIEM, FDS 솔루션에 고급분석의 기반 기술을 제공함으로써 기존 제품에 대한 분석 능력 향상 및 제품 판매 촉진 기대

- 사회적 측면
o 핀테크 등의 새로운 금융IT 분야는 지속적으로 성장 추세에 있으며, 이에 따라 이상금융거래행위에 대한 감시, 사이버공격에 대한 대응 등을 해결하기 위한 방안으로 “빅데이터 기반의 실시간 위험관리 플랫폼”을 기반으로 하는 보안 솔루션의 지속적 공급요구에 대응 가능

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 4
• 목차 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
• 1-1. 기술개발의 개요 ... 7
• 1-2. 기술개발의 중요성 ... 8
• 2. 연구수행내용 및 성과 ... 10
• 2-1. 기술개발의 최종목표 ... 10
• 2-2. 연차별 개발 목표 및 내용 ... 13
• 2-3. 기술 개발 성과 ... 28
• 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 62
• 3-1. 목표 ... 62
• 3-2. 목표 달성여부 ... 65
• 4. 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 76
• 4-1. 기술개발 결과의 활용 방안 ... 76
• 4-2. 기대 효과 ... 81
• 붙임. 자체 보안관리 진단표 ... 82
• 끝페이지 ... 83