A Study on Automatic Detection and Extraction of Unstructured Security Threat Information using Deep Learning

딥러닝 기술을 이용한 비정형 보안 위협정보 자동 탐지 및 추출 기술 연구

  • Hur, YunA (Korea University, Computer Science and Engineering) ;
  • Kim, Gyeongmin (Korea University, Computer Science and Engineering) ;
  • Lee, Chanhee (Korea University, Computer Science and Engineering) ;
  • Lim, HeuiSeok (Korea University, Computer Science and Engineering)
  • Published : 2018.10.12

Abstract

사이버 공격 기법이 다양해지고 지능화됨에 따라 침해사고 발생이 증가하고 있으며, 그에 따른 피해도 확산되고 있다. 이에 따라 보안 기업들은 다양한 침해사고를 파악하고 빠르게 대처하기 위하여 위협정보를 정리한 인텔리전스 리포트를 배포하고 있다. 하지만 인텔리전스 리포트의 형식이 정형화되어 있지 않고 점점 증가하고 있어, 인텔리전스 리포트를 수작업을 통해 분류하기 힘들다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개체명 인식 시스템을 활용하여 비정형 인텔리전스 리포트에서 위협정보를 자동으로 탐지하고 추출할 수 있는 모델을 제안한다.

Acknowledgement

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