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ICT와 network의 발달로 규모가 커진 IT 인프라의 보안 관리가 매우 어려워지고 있다. 많은 회사나 공공기관에서 시스템과 네트워크 보안 관리에 어려움을 겪고 있다. 또한 하드웨어와 소프트웨어의 복잡함이 커짐에 따라 사람이 모든 보안을 관리한다는 것은 불가능에 가까워지고 있다. 따라서 네트워크 보안 관리에 AI가 필수적이다. 하지만 실제 네트워크 환경에 공격 모델을 구동하는 것은 매우 위험하기에 실제와 유사한 네트워크 환경을 구현하여 강화학습을 통해 사이버 보안 시뮬레이션 연구를 진행하였다. 이를 위해 본 연구는 강화학습을 네트워크 환경에 적용하였고, 에이전트는 학습이 진행될수록 해당 네트워크의 취약점을 정확하게 찾아냈다. AI를 통해 네트워크의 취약점을 발견하면, 자동화된 맞춤 대응이 가능해진다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 배경 이론
III. 시뮬레이션 실험 및 제안
IV. 시뮬레이션 결과
V. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Jeong Do Yoo, Eunji Park, “Cyber Attack and Defense Emulation Agents”, Applied Sciences, vol. 10, no. 6, Mar., 2020.
Lee, jung-jai, Jongmin Park, “A Study on Cyber Security Technology”, Jounal of The Korea Society of Information Technology Policy & Management (ITPM), pp. 2339-2344, Dec., 2021.
Ho-Gun Rou, Gwang-Yong Gim, “A Study on Detection Method of Web Attack Using Machine Learning”, A Study on Detection Method of Web Attack Using Machine Learning, pp. 1642-1650, Jul., 2020.
Sang-Jun Lee, MIN KYUNG IL, “Research on Core Technology for Information Security Based on Artificial Intelligence”, The Korea Journal of BigData, pp. 99-108, Dec., 2021.
Chanho Shin, Changhee Choi , “Cyberattack Goal Classification Based on MITRE ATT&CK: CIA Labeling”, Journal of Internet Computing and Services, pp. 15-26, Dec., 2022.
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