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지속적 제로데이 공격 대응이 가능한 생성형 침입방지 보안기술 개발 / 윤명근(소프트웨어학부) 교수
국민대학교(총장 임홍재) 인공지능학부 윤명근 교수 연구팀이 지속적으로 시도되는 제로데이 사이버 공격을 탐지 및 차단할 수 있는 생성형 침입방지 보안기술을 개발했다. 이 기술은 깁스 (GIPS: Generative Intrusion Prevention on data Stream)란 이름이 붙여졌으며, 실시간으로 수집되는 스트리밍 빅데이터로부터 반복되는 패턴을 실시간 식별할 수 있는 초고속 클러스터링 알고리즘과 공통 문자열을 자동으로 추출하는 알고리즘으로 구성된다. 특히 깁스는 원본 빅데이터 크기와 상관없이 메가바이트 수준의 작은 메모리와 고정된 횟수의 해시함수 연산만을 사용하기 때문에 적은 비용으로 구현이 가능하며, 네트워크 패킷, 이메일, 악성파일 등 다양한 데이터를 처리할 수 있기 때문에 실용성이 높다.
이번에 개발된 기술은 “Generative Intrusion Detection and Prevention on Data Stream”란 제목의 논문으로 컴퓨터 분야 최우수 학술대회인 USENIX Security에 채택되었으며 국민대학교 대학원 소속 서형빈 학생에 의해서 2023년 8월 10일 미국 애너하임에서 논문이 발표되었다. 컴퓨터 분야는 SCI 저널보다 최우수 학술대회의 학문적 가치를 더 크게 인정하기 때문에 연구재단에서는 엄격하게 선별된 학술대회에 대해서 가장 높은 Impact Factor의 SCI 저널과 동일한 성과로 인정한다.
한편, 이 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 “제로데이 방어를 위한 생성형 보안기술 연구”와 정보통신기획평가원의 학석사연계ICT핵심인재양성사업 “AI 기반 선도적 실전문제해결 연구인재 양성”의 지원을 받아 수행되었다.
지속적 제로데이 공격 대응이 가능한 생성형 침입방지 보안기술 개발 / 윤명근(소프트웨어학부) 교수 | |||
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국민대학교(총장 임홍재) 인공지능학부 윤명근 교수 연구팀이 지속적으로 시도되는 제로데이 사이버 공격을 탐지 및 차단할 수 있는 생성형 침입방지 보안기술을 개발했다. 이 기술은 깁스 (GIPS: Generative Intrusion Prevention on data Stream)란 이름이 붙여졌으며, 실시간으로 수집되는 스트리밍 빅데이터로부터 반복되는 패턴을 실시간 식별할 수 있는 초고속 클러스터링 알고리즘과 공통 문자열을 자동으로 추출하는 알고리즘으로 구성된다. 특히 깁스는 원본 빅데이터 크기와 상관없이 메가바이트 수준의 작은 메모리와 고정된 횟수의 해시함수 연산만을 사용하기 때문에 적은 비용으로 구현이 가능하며, 네트워크 패킷, 이메일, 악성파일 등 다양한 데이터를 처리할 수 있기 때문에 실용성이 높다.
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