Earticle

초록

한국어

최근 빅데이터 관련 산업 활성화에 따라 글로벌 보안 업체들은 지능적인 보안 위협 모니터링과 예방을 위 해 분석 데이터의 범위를 정형/비정형 데이터로 확대하고, 보안 예방을 목적으로 사용자의 성향 분석 기법을 활용하 려는 추세이다. 이는 기존 정형 데이터(기존 수치화 가능한 자료)의 분석 결과에서 추론할 수 있는 정보의 범위가 한 정적이기 때문이다. 본 논문은 빅데이터 환경에서 기계학습 알고리즘(Naïve Bayes, Decision Tree, K-nearest neighbor, Apriori)을 효율적으로 응용하여 보안 성향(목적 별 항목 분류, 긍정·부정 판단, 핵심 키워드 연관성 분석)을 분석하 는데 활용한다. 성능 분석 결과 보안 성향 판단을 위한 보안항목 및 특정 지표를 정형/비정형 데이터에서 추출할 수 있음을 확인하였다.

영어

Recently, with the activation of the industry related to the big data, the global security companies have expanded their scopes from structured to unstructured data for the intelligent security threat monitoring and prevention, and they show the trend to utilize the technique of user's tendency analysis for security prevention. This is because the information scope that can be deducted from the existing structured data(Quantify existing available data) analysis is limited. This study is to utilize the analysis of security tendency(Items classified purpose distinction, positive, negative judgment, key analysis of keyword relevance) applying the machine learning algorithm(Naïve Bayes, Decision Tree, K-nearest neighbor, Apriori) in the big data environment. Upon the capability analysis, it was confirmed that the security items and specific indexes for the decision of security tendency could be extracted from structured and unstructured data.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련연구
  2.1 기계학습(Machine Learning)
  2.2 기계학습 알고리즘
 3. 제안하는 보안 성향 분석 기법
  3.1 목표 정의
  3.2 데이터 수집 및 활용
  3.3 기계학습 알고리즘 응용
 4. 성능 평가
  4.1 입력 데이터 정의
  4.2 출력결과
 5. 결론
 REFERENCES

저자

• 최도현 [ Do-Hyeon Choi | 숭실대학교 컴퓨터학과 ]
• 박중오 [ Jung-Oh Park | 동양미래대학 정보통신공학과 ] Corresponding Author

참고문헌