Defensive Deception-Based Defensive Framework Research
연구 내용
공격자의 관점에서 불확실성을 주는 기만 기법을 분석하고, 계산지능 기반 방어 설계를 체계화하는 연구
공격자가 학습하거나 경로를 확장할 수 있는 상황에서 방어자가 생성하는 불확실성을 활용하는 Defensive Deception을 연구합니다. 특히 honeypot, honeytoken, moving target defense와 같은 기만 기술을 공격 전술과 연결해 정리하고, deep learning 및 machine learning을 이용한 탐지·평가·배치 프레임워크의 연구 공백을 도출합니다. 또한 5G IoT 환경을 고려한 기만 기술 개발 방향을 함께 검토하며, 식별정보 변이 및 악성코드 감염 탐지·격리 관점에서 적용 가능성을 높이는 데 중점을 둡니다.
관련 연구 성과
관련 논문
1편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
2건
연구 흐름
Defensive Deception 전반을 대상으로 심층·기계학습 기반 접근을 묶어 리뷰하고, 배치 프레임워크를 정량적으로 세우기 위한 요구사항을 정리했습니다. 이후 5G IoT 보안에서 기만이 작동하는 조건과 식별정보 변이의 역할을 연구 방향으로 구체화했습니다. 최근에는 기만 기술을 단발성 회피가 아니라 공격 학습 비용 증가와 대응 절차 연계 관점에서 바라보는 흐름으로 발전시키고 있습니다. 그 결과, 이론적 정의와 실제 시스템 적용을 연결하는 연구 토대를 구축하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Leveraging Computational Intelligence Techniques for Defensive Deception: A Review, Recent Advances, Open Problems and Future Directions
관련 프로젝트
구분
제목
5G Massive 차세대 사이버공격 기만기술 개발
5G Massive 차세대 사이버공격 기만기술 개발