개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강필성
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수6
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
This study develops a threat detection method based on user behavior modeling using system event logs from Endpoint security solution. Recently the approaches based on monitoring and responding from endpoint have been highlighted because they can find out and take measures to intelligent attacks like zero-day attack more promptly and flexibly than signature-based approaches. In this paper, we design the behavior model of each user from system event logs generated by solutions installed on personal computers. To do so, we apply Doc2Vec algorithm to transform event log sequences into numerical vectors. Then we conduct an experiment to verify a behavior pattern of each user with our vectorized log sequences. Experimental result shows that not only user classification using event log sequences can work well but also it can detect a change of user behavior over time. We expect that the proposed scheme can detect the possibility of external or internal threats by finding out an activity that deviates from the normal behavior pattern.
목차
1. 서론 12. 관련 연구 52.1 단어 표현 (Word Representation) 53. 방법론 83.1 로그 벡터화 93.2 사용자 분류 및 이상탐지 124. 실험 134.1 실험 설계 134.1.1. 시스템 로그 데이터셋 134.1.2 데이터 전처리 및 학습방식 164.2. 실험 결과 및 해석 184.2.1 차원 축소 및 시각화 184.2.2. 분류 모델 구축 및 평가 225. 결론 및 향후 연구 27참고문헌 30
최근 본 자료
댓글(0)
0