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설명 가능한 인공지능 기반 스마트팩토리 이상 징후 탐지 및 원인 분석기술 연구
임승범(Sueng-Bum Lim),김홍비(Hong-Bi Kim),이태진(Tae-Jin Lee) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
스마트팩토리(ICS)는 다른 IT 환경보다도 더 높은 보안성과 가용성을 요구한다. 사이버 공격뿐만 아니라 장비의 고장 및 자연재해로 발생할 수 있는 비정상적인 변화도 감지해야 한다. 본 논문에서는 현장 분석가의 해석을 중심으로 고장진단 및 이상 징후 탐지하는 현 상황에 FFT, CDF 도입과 AI를 활용해 시각화한 분석을 통해 이상 징후 탐지 및 분석하는 방법을 제안한다. 실제 공작기계 센서를 통해 감지한 진동 값을 1차원 시계열 데이터의 의미 있는 분석을 위해 FFT를 적용해 주파수 대역으로 변환하고, 누적 분포 함수(CDF) 와 시계열 기반 이상 징후 탐지 결과에 설명 가능한 AI(XAI) SHAP 모델을 적용한 방법 두 가지를 제안한다. 누적 분포 함수(CDF)를 적용하는 방법은 정상 데이터의 평균과 표준편차를 통해 0과 1 사이의 분포 값으로 이상 징후를 탐지한다. 정상일 경우 CDF 값은 0.5 주위에 주로 분포하게 되며, 고장일 경우에 CDF 값이 0.9 이상의 비율이 크게 변화하게 된다. CDF를 통한 이상 징후 탐지 결과 정상의 경우 CDF값이 0.9 이상인 개수가 드물었고, 고장의 경우 정상에 비해 매우 많이 측정되었다. BI-LSTM 방법은 시계열 기반 이상 징후 탐지로 정상 데이터를 학습해 임계값을 설정하고 비정상 데이터를 탐지한다. 이상 징후 분석으로 SHAP 기반 XAI를 적용을 통해서 이상 점수를 산출해 이상 점수가 임계값 이상일 경우 이상으로 판단하고, Heatmap과 Plot을 통해 시각화한다. XAI를 통한 이상 징후 점수 계산 결과 정상의 평균값은 0.0025이고, 고장의 평균값은 약 0.0448로 고장이 정상과 비교하면 약 18배 정도 높게 측정이 되었다.
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Stacked Autoencoder 기반 악성코드 Feature 정제 기술 연구
김홍비(Hong-bi Kim),이태진(Tae-jin Lee) 한국정보보호학회 2020 정보보호학회논문지 Vol.30 No.4
네트워크의 발전에 따라 악성코드 생성도구가 유포되는 등으로 인해 악성코드의 출현이 기하급수적으로 증가하였으나 기존의 악성코드 탐지 방법을 통한 대응에는 한계가 존재한다. 이러한 상황에 따라 머신러닝 기반의 악성 코드 탐지 방법이 발전하는 추세이며, 본 논문에서는 머신러닝 기반의 악성 코드 탐지를 위해 PE 헤더에서 데이터의 feature를 추출한 후 이를 이용하여 autoencoder를 통해 악성코드를 더 잘 나타내는 feature 및 feature importance를 추출하는 방법에 대한 연구를 진행한다. 본 논문은 악성코드 분석에서 범용적으로 사용되는 PE 파일에서 확인 가능한 DLL/API 등의 정보로 구성된 549개의 feature를 추출하였고 머신러닝의 악성코드 탐지 성능 향상을 위해 추출된 feature를 이용하여 autoencoder를 통해 데이터를 압축적으로 저장함으로써 데이터의 feature를 효과적으로 추출해 우수한 정확도 제공 및 처리 시간을 2배 단축에 성공적임을 증명하였다. 시험 결과는 악성코드 그룹 분류에도 유용함을 보였으며, 향후 SVM과 같은 분류기를 도입하여 더욱 정확한 악성코드 탐지를 위한 연구를 이어갈 예정이다. The advent of malicious code has increased exponentially due to the spread of malicious code generation tools in accordance with the development of the network, but there is a limit to the response through existing malicious code detection methods. According to this situation, a machine learning-based malicious code detection method is evolving, and in this paper, the feature of data is extracted from the PE header for machine-learning-based malicious code detection, and then it is used to automate the malware through autoencoder. Research on how to extract the indicated features and feature importance. In this paper, 549 features composed of information such as DLL/API that can be identified from PE files that are commonly used in malware analysis are extracted, and autoencoder is used through the extracted features to improve the performance of malware detection in machine learning. It was proved to be successful in providing excellent accuracy and reducing the processing time by 2 times by effectively extracting the features of the data by compressively storing the data. The test results have been shown to be useful for classifying malware groups, and in the future, a classifier such as SVM will be introduced to continue research for more accurate malware detection.
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김홍비(Hong-Bi Kim),하배진(Bae-Jin Ha) 한국생명과학회 2017 생명과학회지 Vol.27 No.8
본 연구는 CCl₄로 간 손상이 유도된 흰 쥐에서 호박산의 간 보호 효과 정도를 알아보기 위하여 수행되었다. 실험을 하기 위해 정상군(NOR), CCl₄처리군(CON), 보석호박섭취군(PCON-CS)군으로 나누어 1주일 적응기간을 가진 SD계 흰 쥐에 보석호박산을 일정한 시간에 200 mg/kg으로 3주간 투여하였다. 21일째 되는 날 마지막 투여 5시간 후에 정상군을 제외한 다른 그룹의 쥐에게 CCl₄를 복강주사 하였다. 보석호박섭취군은 CCl₄처리군에 비해 AST, ALT 활성은 93.20%, 88.76% 각각 억제효과를 보였고 MDA는 CCl4처리군에 비해 85.17% 억제효과를 보였다. 보석호박섭취군의 SOD와 CAT는 CCl₄처리군에 비해 38.65%, 47.99% 증가효과를 보였다, 결론적으로 AST, ALT 활성도와 MDA 수치는 보석호박섭취군이 CCl₄처리군에 비하여 유의적으로 감소하여 정상군과 비슷한 수치를 나타내었고 SOD와 CAT효소 활성은 보석호박섭취군이 CCl₄처리군에 비하여 증가하였다. 또한 조직학적 관찰은 사염화탄소로 유도된 간경변과 세포괴사가 호박산에 의해 예방된 것으로 나타났다. 이 데이터들로 확인해보면 CCl₄로 유도된 간 독성을 호박산이 간을 보호하는 결과를 나타냈으며, 이는 호박산이 간 손상에 대한 보호 효과를 가진 약물의 소재개발에 이용 될 수 있다고 본다. This study was performed to investigate the protective effects of succinic acid of Succiniter against carbon tetrachloride (CCl₄)-induced hepatotoxicity in rats. After an adaptation period of one week, Sprague-Dawley rats were administered succinic acid of Succiniter at 200 mg/kg every day for 21 days. Then CCl₄ (3.3 ml/kg) was intraperitoneally injected into rats of the other groups except the normal group, five hours after the last treatment of succinic acid of Succiniter on day 21. The succinic acid-treated group showed 93.20% and 88.76% of inhibitory effects in aspartate aminotransferase (AST) and alanine aminotransferase (ALT) activities, respectively, compared with the CCl₄-treated group. The succinic acid-treated group showed inhibition of malonedialdehyde (MDA) by 85.17% compared with the CCl₄-treated group. The succinic acid-treated group in liver homogenate promoted effects of 38.65% and 47.99% in superoxide dismutase (SOD) and catalase (CAT), respectively, compared with the CCl₄-treated group. In conclusion, the AST and ALT activities of the succinic acid-treated group were both decreased compared with the CCl₄-treated group. The MDA level of the succinic acid-treated group was decreased compared with the CCl₄-treated group. However, the SOD and CAT levels of the succinic acid-treated group in liver homogenate were both increased compared with the CCl₄-treated group. Also, histological examinations showed that the liver cell necrosis and centrilobular congestion aggregation induced by CCl₄ were clearly eliminated by treatment with succinic acid of Succiniter. These results suggest that succinic acid of Succiniter has a protective effect against liver damage and could be used in the development of the appropriate drug.
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