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불법 사용자 탐지를 위한 자료접근 패턴 분석 모델
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 최상열 | - |
| dc.contributor.author | 김현주 | - |
| dc.contributor.author | 김창근 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-05-08T07:00:27Z | - |
| dc.date.available | 2024-05-08T07:00:27Z | - |
| dc.date.issued | 2024-04 | - |
| dc.identifier.issn | 1975-7700 | - |
| dc.identifier.issn | 2734-0570 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/70501 | - |
| dc.description.abstract | 컴퓨터와 네트워크 환경의 급속한 발전은 개인과 기업의 생활 및 운영패턴 전반적인 과정에 디지털 정보를 필수적으로 요구하고 있다. 이에 따라 디지털 정보는 그 취급과정에 있어 보안의 중요성을 더욱 강하게 인식시키고 있다. 아울러 디지털 정보의 확산은 빠르게 발전하는 다양한 공격 기법들의 집중적인 표적이 되고 있다. 그러므로 사용자들의 개인 정보 및 시스템 정보를 보호하고 불법적인 공격에 대응하는 것은 매우 중요하다. 특히, 고급 지속적 위협(Advanced Persistent Threats, APT)과 같이 복잡하고 세련된 공격 기법은 기존의 대응 방식만으로는 더 이상 안전하다고 할 수 없다. 이에 따라, 사용자의 이상 접근 패턴을 탐지하여 불법적인 공격을 사전에 방지할 수 있는 연구가 더욱 필요하다고 할 수 있다. 본 연구는 개인 식별 정보, 의료 기록 등의 민감한 정보가 포함된 시스템에 대해 비정상적인 접근 패턴을 탐지할 수 있는 모델을 제안한 것이다. 본 논문의 제안 모델은 정보시스템에 대한 접근 경로, 정보접근 패턴 등을 기반으로 시스템의 고가용성 보장과 함께 향후 원격진료 시행에 따른 개인의 진료정보의 안정성을 강화할 수 있는 기법이라고 할 수 있다. | - |
| dc.format.extent | 10 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국지식정보기술학회 | - |
| dc.title | 불법 사용자 탐지를 위한 자료접근 패턴 분석 모델 | - |
| dc.title.alternative | Data Access Pattern Analysis Model for Detecting Illegal Users | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.doi | 10.34163/jkits.2024.19.2.011 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국지식정보기술학회 논문지, v.19, no.2, pp 343 - 352 | - |
| dc.citation.title | 한국지식정보기술학회 논문지 | - |
| dc.citation.volume | 19 | - |
| dc.citation.number | 2 | - |
| dc.citation.startPage | 343 | - |
| dc.citation.endPage | 352 | - |
| dc.identifier.kciid | ART003074995 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Pattern analysis | - |
| dc.subject.keywordAuthor | APT | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Traceback | - |
| dc.subject.keywordAuthor | OTP | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Anomaly detection | - |
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