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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 송인성(InSung Son) (검색결과 1 건)
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      • ICS환경에서 기계학습 기반 공격 패킷 생성 방법론 연구

        이주현(Ju Hyeon Lee),전승호(Seungho Jeon),송인성(InSung Son),서정택(Jung Taek) ICT플랫폼학회 2023 ICT플랫폼학회 하계학술발표대회논문집 Vol.10 No.1

        사이버보안을 위해 보안장비, 사이버공격 훈련 등을 수행하기 위해 사이버공격 데이터가 필요하다. 하지만 실제 발전소와 같은 ICS 환경에서는 폐쇄망 환경으로 인해 사이버공격으로 공격 데이터가 발생할 확률이 적고, 공개가 불가능하기 때문에 인공 사이버공격 데이터셋을 생성하는 방법론이 요구된다. 본 논문에서 제안하는 방법론에서는 사이버공격 네트워크 패킷을 분석하여 공격 특성이 반영된 특징정보를 식별한다. 분석 결과를 바탕으로 정상 네트워크 패킷의 특징정보 중 일부를 공격 네트워크 패킷의 특징값으로 치환하고 다중선형회귀 모델을 통해 새로운 인공 사이버공격 후보 데이터셋을 생성한다. 생성한 데이터셋이 기존 공격 데이터와 유사한지 판단하기 위하여 정상과 공격을 판별하는 분류 모델에 입력하여 공격 네트워크 패킷으로 판별되는지 확인하고, 판별된 데이터만 수집하여 인공 사이버공격 네트워크 패킷을 생성한다. DoS 공격 데이터셋인 CSE-CIC-IDS 2018을 이용한 실험에서 인공 DoS 네트워크 패킷 데이터 2702개를 성공적으로 생성하였다. 제안하는 방법론은 정상 데이터만 존재하는 환경에서 사이버공격 데이터를 생성하여 보안장비 검증, 사이버 훈련 등에 활용할 수 있다.

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