IoBE 기반 블렌디드 위협 예측과 SOAR-CUBE 자동대응

IoBE-based Blended Threat Prediction and SOAR-CUBE Automation

연구 내용

IoBE에서 발생하는 블렌디드 위협을 예측·상관분석하고 SOAR-CUBE 구조로 자동 대응하는 연구

초연결 환경에서 다양한 공격 표면이 결합되는 IoBE 상황을 대상으로 위협 지능과 대응 자동화를 연구합니다. 지식 그래프 임베딩 기반으로 블렌디드 위협을 예측하고, 위협 유형과 공격 단계에 따라 이기종 보안 기술을 동적으로 조합하는 SOAR-CUBE 아키텍처를 구성합니다. 또한 의료 서비스의 e-프리스크립션 생명주기 관점에서 인증과 데이터 공유 보안을 함께 다루며, 자동 대응 과정에 필요한 상관분석과 위협 데이터 수집 체계를 차별성으로 확보하고 있습니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기에는 IoBE 개념과 블렌디드 위협 정의를 정리하고, 보안 오케스트레이션·자동화·대응(SOAR)을 환경별 데이터 분석과 연계하는 SOAR-CUBE 구조를 2022년에 제안했습니다. 이후 2023년에는 지식 그래프 임베딩을 적용해 상관관계가 복잡한 블렌디드 위협을 예측하는 방법을 확장했습니다. 2022~2023년 사이에는 e-프리스크립션과 같이 데이터 중심 서비스에서 인증 및 공유를 안전하게 설계하는 방향으로 연구를 이어갔으며, 2023년에는 이기종 오토인코더 기반 침입탐지 라우팅 기술을 특허로 구현했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

IoBE 위협지능 상관분석 모듈
SOAR 기반 자동 보안오케스트레이션
블렌디드 위협 대응 정책 템플릿
이기종 모델 기반 침입탐지 라우팅
공격 단계별 자동 대응 시나리오
e-프리스크립션 인증 보안 체계
의료 ICT 데이터 공유 보안 스킴
위협 유형별 보안 기능 동적 배치
블렌디드 환경 보안 데이터 수집 파이프라인
보안 자동대응을 위한 연계 인터페이스