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초록

영어

Recently, threats related to various types of industrial security as well as internal information leakage are increasing. Predicting cyber threats is one way to prevent and respond to threats. The darkweb environment is now filled with elements that can pose a number of threats to the domestic industry. In particular, industrial security spills and collectors exchange information related to industrial crimes such as weapons, personal information, confidential data, and other crimes, and predicting threats based on that information can be a new way of protecting domestic industries. Already, domestic and foreign companies are providing dark web threat security monitoring services. Though the services provided by enterprises have achieved a great deal of achievement through threat security monitoring. They are limited to the information security field. Therefore, we will study tools to gather information on the basis of existing research and enterprise services and how to generate security monitoring using collected information.

한국어

최근 내부정보유출 뿐만 아니라 다양한 형태의 산업보안과 관련된 위협 빈도 가 많아지고 있다. 사이버 위협을 예측하는 것은 위협을 예방하고 대응하기 위 한 방법 중 하나이다. 현재 다크웹 환경에는 국내 산업에 여러 가지 위협을 줄 수 있는 요소들로 가득하다. 특히 산업보안 유출 및 수집자들은 무기, 개인정보, 기밀자료, 기타 범죄 등 산업범죄와 관련된 정보들을 교환하고 있으며, 그 정보 들을 토대로 위협을 탐지하고 예측하는 것은 국내 산업을 보호하는 새로운 방법 이 될 수 있다. 이미 국내외 기업에서는 다크웹 위협 인텔리전스 서비스를 제공 하고 있다. 기업에서 제공하는 서비스들은 위협 인텔리전스를 통해 많은 성과 를 거두고 있으나 정보보안 분야에 한정하고 있어 산업보안까지 영역을 넓혀 적용해야한다. 따라서 기존 선행연구 및 기업의 서비스를 기준으로 정보를 수집하는 도구와 수집된 정보를 이용해 보안관제를 할 수 있는 수집 방안을 제안한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 다크웹을 통한 정보공유 기술
Ⅳ. 다크웹 보안관제를 위한 수집 모델
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 피대권 [ Pi, Dae-Kwon | 극동대학교 산업보안학과 학부생 ] 제1저자
• 박원형 [ Park, Won-Hyung | 극동대학교 산업보안학과 학과장 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국산업보안연구 [Korean Journal of Industry Security]

• 간기

  연3회

• pISSN

  2765-2327

• eISSN

  2733-8363

• 수록기간

  2009~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 330