Earticle

초록

영어

This study proposes a real-time Intrusion Detection System (IDS) to enhance maritime cybersecurity against increasingly sophisticated threats, particularly ransomware attacks, in the era of digital transformation in the shipping industry. The proposed system integrates Support Vector Machine (SVM), a machine learning technique, with AI-based future prediction to detect ransomware intrusions early and respond in real time by analyzing onboard network traffic, system logs, file access records, and user activity data. Experiments were conducted using real operational data from three 24,000 TEU-class container vessels. The system demonstrated an average detection accuracy of approximately 63%, showing a 15% improvement over conventional methods. The false positive rate remained below 3%, and the average response time was measured to be under 0.5 seconds, confirming the effectiveness of the system in promptly mitigating ransomware spread. Designed as a lightweight system suitable for shipboard environments, the proposed IDS also offers potential for integration with autonomous vessel operations and smart port security architectures. This paper presents a practical solution to maritime cybersecurity threats and provides a foundation for future development of integrated security frameworks capable of countering diverse cyberattacks.

한국어

본 연구는 해운 산업의 디지털 전환에 따라 증가하는 사이버 위협, 특히 랜섬웨어 공격으로부터 선박의 안전을 확보하기 위한 실시간 침입 탐지 시스템(IDS)을 제안 하였다. 본 시스템은 머신 러닝 기법인 Support Vector Machine(SVM)과 인공지능 (AI) 기반 미래 예측 기능을 결합하여, 선박 내부의 네트워크 트래픽, 시스템 로그, 파일 접근 정보, 사용자 활동 로그 등을 분석함으로써 랜섬웨어 침입을 조기에 탐지 하고 실시간으로 대응할 수 있도록 설계되었다. 실험은 24,000 TEU급 선박 3척의 실제 운항 데이터를 바탕으로 수행되었으며, 제 안된 시스템은 기존 탐지 방식에 비해 평균 탐지 확률은 약 63%로 15% 향상되었고, 오탐률은 3% 미만으로 낮게 유지되었다. 또한 실시간 대응 시스템을 통한 탐지-대응 속도는 평균 0.5초 이내로 측정되며, 랜섬웨어 확산 차단에 효과적임을 입증하였다. 이 시스템은 선박 환경에 적합한 경량 구조로 구현되어, 자율운항선박 및 스마트 항만 보안 체계와의 연계 가능성도 제시한다. 본 논문은 해상 사이버 보안 강화에 실질적으로 기여할 수 있는 기술적 방안을 제안하며, 향후 다양한 사이버 위협을 포 괄하는 통합 보안 시스템 구축을 위한 기반으로 활용될 수 있을 것이다.

목차

<국문초록>
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선박 사이버 보안 사고와 랜섬웨어 사례에 대한 기술적 특성
Ⅲ. SVM 기반 선박용 랜섬웨어 탐지 시스템의 설계 원리와 이론적 기반
Ⅳ. 결론
《참고문헌》
ABSTRACT

키워드

저자

• 전태열 [ Jeon, Tae-Youl | 한국해양대학교 기관시스템공학과 조교수 ] 제1저자
• Axel Rafoth [ Professor of Seefahrt, Anlagentechnik und Logistik, Hochschule Wismar ] Co-Author
• 이영찬 [ LEE, Young-Chan | 한국해양대학교 해양경찰학부 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국해양경찰학회보 [Korean Association of Maritime Police Science]

• 간기

  계간

• pISSN

  2234-6252

• 수록기간

  2011~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 350 DDC 351