머신러닝 기반 보안데이터 분석 연구

국문 초록 (Abstract)

최근 머신러닝 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 하드웨어 성능이 향상되고 머신러닝 활용 도구가 오픈소스로 사용 편리하게 개발되어 대중화됨으로써 보안데이터 분석 분야에서도 머신러닝을 이용한 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 보안 분야의 악성코드 데이터와 보안관제 로그 데이터를 주요 대상으로 머신러닝 기술을 적용할 때 고려되어야 할 기술적 사항들과 최신 연구 동향, 데이터 셋 특징, 그리고 머신러닝 기반의 보안데이터 분석 기술의 기대 효과 및 현재 기술의 한계점 등을 다루도록 한다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 머신러닝 기반 보안데이터 분석
• Ⅲ. 공개 보안데이터 종류와 특징
• Ⅳ. 결론
• 참고문헌