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이식 (국민대학교) 김동훈 (국민대학교) 조영훈 (국민대학교) 명준우 (국민대학교) 문다민 (국민대학교) 이재구 (국민대학교) 윤명근 (국민대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회지 정보보호학회지 제29권 제3호
발행연도
2019.6
수록면
6 - 13 (8page)

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최근 머신러닝 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 하드웨어 성능이 향상되고 머신러닝 활용 도구가 오픈소스로 사용 편리하게 개발되어 대중화됨으로써 보안데이터 분석 분야에서도 머신러닝을 이용한 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 보안 분야의 악성코드 데이터와 보안관제 로그 데이터를 주요 대상으로 머신러닝 기술을 적용할 때 고려되어야 할 기술적 사항들과 최신 연구 동향, 데이터 셋 특징, 그리고 머신러닝 기반의 보안데이터 분석 기술의 기대 효과 및 현재 기술의 한계점 등을 다루도록 한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 머신러닝 기반 보안데이터 분석
Ⅲ. 공개 보안데이터 종류와 특징
Ⅳ. 결론
참고문헌

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