? 사이버 위협이 지속적으로 확대됨에 따라 이에 대한 능동적 대응능력이 요구되고 있음. 사이버 위 협에 따른 능동적 대응능력을 확보하기 위하여 글로벌 사이버 공간에 다각화된 모니터링 및 위협 역 추적 기술을 개발■ (글로벌 사이버 공간 거시적 네트워크 모니터링 및 분석) 전 세계 BGP 네트워크 정보인 BGP Archive Data를 자동화 된 전처리 과정...
글로벌 사이버 공간
사이버 공간 모니터링
위협 역추적 기술
능동대응
글로벌 라우팅 정보
사이버 공간 가시화
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주관|
2022년 5월-2025년 2월
|57,495,000원
사이버 공간 다차원 모니터링 및 위협 역추적 기술 연구
◯ 글로벌 사이버 공간 거시적 네트워크 모니터링 및 분석
– 전 세계 BGP 라우팅 정보, 라우팅 실패, 불안정 현상 등에 대한 정보가 담긴 거시적 네트워크 데이 터 및 내부변환을 통해 추출된 거시적 네트워크 데이터를 빅데이터 분석시스템과 연계하여 아카이빙
– BGP 및 OSINT Data의 전처리 데이터 및 AI 분석 기술의 검증 및 보호를 위한 방안 및 사례분석 - 수집/변환된 BGP 데이터 전처리를 통한 유연한 데이터 분석체계 조직화 및 정규화 체계 정립
– 전 세계 자율시스템(AS) 위치 및 국가 단위 AS간 라우팅 경로를 세부적으로 추출, 저장, 분석을 위 한 플랫폼 기술개발
– 인터넷 연결구조 및 변화를 추적하고, AS 주소나 국가/기관별 할당 주소를 분석을 위한 데이터 모 델링 기술개발
◯ 다차원 사이버공간 데이터 연계 및 가시화
– BGP・OSINT 데이터 융합기술 : OSINT 데이터 수집 및 BGP・OSINT 인텔리전스 구축기술 개발
– 다차원 사이버공간 데이터 모델링 분석 및 모델링 단계별 추상화를 통한 멀티레이어 구조 설계
– BGP 및 OSINT 분석 인프라 설계
– OSINT 웹 크롤링으로 공개정보 수집 및 정규화, BGP Data와 융합시켜 DB 구축 ※ IP 호스트, 자산 정보 수집 및 분석하고, IP-도메인 연결관계 분석 포함
– 구축된 BGP・OSINT 인텔리전스를 통한 자산/취약점 정보 맵핑 및 다차원 데이터 연계를 위한 데 이터 모델링 기술개발
– 네트워크 기반의 해커 사이버 영역을 IP 단위 네트워크로 가시화하여 공격원점 추적 및 표적 선정
◯ AI기반 진원지 역추적 및 능동대응
– AS 정상경로 정보 분석을 통한 AS 라우팅 이상징후 탐지 기술 개발
– BGP AS 위협경로 역추적을 위한 시계열 분석용 머신러닝 알고리즘을 개발하여 공격 진원지 프로 파일링 기술 개발
– BGP 및 OSINT 분석 인프라 및 AI 분석기술의 개선을 위한 협업 기반의 점진적 트레이너 개발 - BGP・Geo Map 기반의 거시적 사이버 보안 위협 실시간 역추적 시각화 엔진 개발※ 개발 및 시험 을 위한 테스트베드 환경 및 시험 학습 데이터셋 구축 포함
– 글로벌 사이버 전장 위협 지능형 분석 플랫폼에 기반한 사이버 공격 진원지 역추적 및 능동대응 기 술개발
본 과제는 빅데이터와 지능 추론으로 사이버 위협을 예측하고 예방하는 보안 기술 개발임.
연구목표는 사이버 위협 예측·예방을 위해 탐지모델, 실시간 탐지와 취약점 분석, 분석·예측 모델, 서비스 모델 고도화를 수행하는 데 있음. 핵심연구내용은 배치형 센싱 기반 탐지모델, 실시간 센싱 및 취약점 분석, 기계학습·딥러닝 기반 라이프사이클 예측, 평판 DB·악성코드·트래픽 이상행위 상관관계 분석, 빅데이터 기반 예측·분석 서비스 모델 유효성 검증 및 개선점 연구임. 기대효과는 차세대 보안 솔루션 핵심기술 제공, Sandbox 중심 한계 탈피로 APT 공격 라이프사이클 기반 종합 상관분석, 대응체계 미비 기관의 피해 최소화 방안 제공, 차세대 보안 관제 솔루션 적용임.
본 과제는 빅데이터와 지능 추론 기술 기반으로 사이버 위협을 미리 찾아 예방하는 기술을 개발하는 연구임.
연구 목표는 사이버 위협 예측 및 예방을 위한 탐지모델, 실시간 탐지와 취약점 분석, 예측 모델, 서비스 모델 고도화 개발임. 핵심 연구 내용은 배치형 센싱과 공격 라이프사이클 단계별 분류로 위협을 탐지함, 이벤트/메타 데이터 고속·분산 처리와 메타정보 기반 침해징후·보안 취약점 분석으로 실시간 분석 수행함, 평판 DB 기반 분석·악성코드 분석·트래픽 이상행위 상관관계로 라이프사이클 예측을 수행함, 딥러닝 기반 예측과 빅데이터 기반 예측·분석 서비스 모델 유효성 검증 및 개선 수행함. 기대 효과는 지능화된 차세대 보안 분석 제공, Sandbox 기반 APT 대응 한계 탈피를 위한 APT 라이프사이클 종합 상관분석 방법론 제공, 대응체계 미비 기관의 피해 최소화 방안·솔루션 제작기술 제공, 차세대 보안 관제 솔루션에 핵심기술 적용 가능함.
본 과제는 빅데이터와 지능 추론 기술로 사이버 위협을 미리 예측하고 예방하는 보안 기술 개발임.
연구 목표는 사이버 위협 분석을 위한 탐지모델, 실시간 탐지와 취약점 분석, 사이버 위협 예측을 위한 분석 및 예측 모델, 사이버 위협 방지를 위한 서비스 모델 고도화임. 핵심 연구 내용은 배치형 센싱과 공격 라이프사이클 단계별 분류, 이벤트/메타 고속·분산 저장 및 실시간 빅데이터 처리, 메타정보 기반 침해징후·보안 취약점 분석, 평판 DB·악성코드·트래픽 이상행위 상관관계 분석, 라이프사이클 기반 기계학습 및 딥러닝 예측 기술, 빅데이터 기반 예측·분석 서비스 모델 유효성 검증과 고도화 연구임. 기대 효과는 차세대 보안 솔루션 핵심기술 발전, Sandbox 기반 한계 탈피를 통한 APT 라이프사이클 상관분석 방법론 제공, 대응체계 미구축 기관의 피해 최소화 방안과 제작 기술 제공, 차세대 보안 관제 솔루션 적용임