소프트웨어 정의 경계 기반 제로 트러스트 네트워크의 모니터링 장치 및 모니터링 방법
Monitoring device of software defined perimeter-based zero trust network and monitoring method thereof
특허 요약
본 발명의 일 실시예에 따른 소프트웨어 정의 경계(SDP) 기반 제로 트러스트 네트워크(Zero-Trust Network, ZTN)의 모니터링 장치에 있어서, SDP 컨트롤러를 통해 수집된 오버레이 네트워크 데이터와 실시간 트래픽 데이터를 포함하는 모니터링 데이터를 저장하는 저장 모듈; 상기 모니터링 데이터로부터 추출한 세션 메트릭들을 블록체인 기반 복수의 정책들에 대응하는 복수의 클러스터들 중 어느 하나의 클러스터로 클러스터링하고, 상기 세션 메트릭들 중 상기 복수의 클러스터들에 분류되지 않은 제1세션 메트릭의 제1세션 정책은 상기 블록체인 기반 복수의 정책들과 비교하여 유효성을 검증하도록 상기 SDP 컨트롤러에 알람하는 모니터링 모듈;을 포함한다.
청구항
번호청구항
1

소프트웨어 정의 경계(Softweare-defined Perimeter, SDP) 기반 제로 트러스트 네트워크(Zero-Trust Network, ZTN)의 모니터링 장치에 있어서, SDP 컨트롤러를 통해 수집된 오버레이 네트워크 데이터와 실시간 트래픽 데이터를 포함하는 모니터링 데이터를 저장하는 저장 모듈;상기 모니터링 데이터로부터 추출한 세션 메트릭들을 블록체인 기반 복수의 정책들에 대응하는 복수의 클러스터들 중 어느 하나의 클러스터로 분류하도록 학습된 모델에 기초하여 클러스터링하고, 상기 세션 메트릭들 중 상기 복수의 클러스터들에 분류되지 않은 제1세션 메트릭의 제1세션 정책은 상기 블록체인 기반 복수의 정책들과 비교하여 유효성을 검증하도록 상기 SDP 컨트롤러에 알람하는 모니터링 모듈;상기 제1세션 정책이 유효한 것으로 검증되고, 상기 복수의 클러스터 중에 상기 제1세션 정책에 대응하는 제1클러스터가 존재하는 경우, 상기 제1클러스터에 상기 제1세션 메트릭을 추가한 후 상기 모델을 다시 학습시키고, 상기 제1세션 정책이 유효한 것으로 검증되고, 상기 제1클러스터가 존재하지 않는 경우, 상기 제1세션 정책에 대응하는 메트릭 데이터를 추가하여 상기 모델을 다시 학습시키는 모델 학습 모듈;을 포함하고,상기 모델은 상기 세션 메트릭들 간의 상호 연관성에 기초하여 선정되는 필수 세션 메트릭들에 대응하여 구축된 메트릭 데이터를 클러스터링 하도록 비지도 학습 방식으로 훈련되는 것을 특징으로 하는 모니터링 장치.

2

삭제

3

삭제

4

삭제

5

제1항에 있어서,상기 SDP 컨트롤러는,상기 블록체인 기반 복수의 정책들의 해시와 상기 제1세션 정책의 해시를 비교하여 제1세션의 유효성을 검증하는 모니터링 장치.

6

삭제

7

제5항에 있어서,상기 SDP 컨트롤러는,상기 제1세션이 유효하지 않은 것으로 검증되는 경우, 상기 제1세션을 종료하는 모니터링 장치.

8

제1항에 있어서,상기 저장 모듈로부터 수신한 데이터를 이용하여 상기 제로 트러스트 네트워크의 운영 상태를 시각화하는 시각화 모듈;을 더 포함하는 모니터링 장치.

9

모니터링 장치에 의해 수행되는 소프트웨어 정의 경계(Softweare-defined Perimeter, SDP) 기반 제로 트러스트 네트워크(Zero-Trust Network, ZTN)의 모니터링 방법에 있어서, SDP 컨트롤러를 통해 수집된 오버레이 네트워크 데이터와 실시간 트래픽 데이터를 포함하는 모니터링 데이터를 저장하는 단계;상기 모니터링 데이터로부터 추출한 세션 메트릭들을 블록체인 기반 복수의 정책들에 대응하는 복수의 클러스터들 중 어느 하나의 클러스터로 분류하도록 학습된 모델에 기초하여 클러스터링하는 단계;상기 세션 메트릭들 중 상기 복수의 클러스터들에 분류되지 않은 제1세션 메트릭의 제1세션 정책은 상기 블록체인 기반 복수의 정책들과 비교하여 유효성을 검증하도록 상기 SDP 컨트롤러에 알람하는 단계;상기 제1세션이 유효한 것으로 검증되고, 상기 복수의 클러스터에 상기 제1세션 정책에 대응하는 제1클러스터가 존재하는 경우, 상기 제1클러스터에 상기 제1세션의 ID를 추가한 후 상기 모델을 다시 학습시키는 단계;상기 제1세션이 유효한 것으로 검증되고, 상기 제1클러스터가 존재하지 않는 경우, 상기 제1세션 정책에 대응하는 메트릭 데이터를 추가하여 상기 모델을 다시 학습시키는 단계;를 포함하고,상기 모델은 상기 세션 메트릭들 간의 상호 연관성에 기초하여 선정되는 필수 세션 메트릭들에 대응하여 구축된 메트릭 데이터를 클러스터링 하도록 비지도 학습 방식으로 훈련되는 것을 특징으로 하는 모니터링 방법.

10

삭제

11

삭제

12

삭제

13

제9항에 있어서,상기 SDP 컨트롤러가 상기 블록체인 기반 복수의 정책들의 해시와 상기 제1세션 정책의 해시를 비교하여 제1세션의 유효성을 검증하는 단계를 더 포함하는 모니터링 방법.

14

삭제

15

제13항에 있어서,상기 SDP 컨트롤러가 상기 제1세션이 유효하지 않은 것으로 검증되는 경우, 상기 제1세션을 종료하는 단계를 더 포함하는 모니터링 방법.

16

제9항에 있어서,저장 모듈로부터 수신한 데이터를 이용하여 상기 제로 트러스트 네트워크의 운영 상태를 시각화하는 단계를 더 포함하는 모니터링 방법.