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NTIS 바로가기주관연구기관 | 아주대학교 Ajou University |
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연구책임자 | 손태식 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-06 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO202300005682 |
과제고유번호 | 1345350714 |
사업명 | 개인기초연구(교육부) |
DB 구축일자 | 2023-09-07 |
키워드 | 빅데이터.인공지능.국가기반시설.보안 위협 탐지 사이버 보안 인텔리전스.Big Data.Artificial Intelligence.Critical Infrastructure.Security Threat Detection.Cyber Security Intelligence. |
연구개발 목표 및 내용
최종 목표
본 연구의 목표는 국가기반시설들을 대상으로 고도화되고 있는 사이버보안 위협에 대응하기 위해 국가기반시설 환경의 다차원·다계층 데이터를 수집 및 가공한 CSI(Cyber Security Intelligence)를 구축하여 이에 기반한 딥러닝과 같은 기계학습 기반의 지능형 사이버보안 위협 탐지 학습모델을 개발하고, 개발한 학습 모델의 정확성과 유효성을 높이기 위한 실제 국가기반시설을 대상으로 하는 다양한 공격 시나리오에 기반하여 검증하는 것과 개발 탐지모델의 신뢰성을 높이기 위한 Advers
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