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    • 5. 发明授权
    • 다중 기계학습 기법을 이용한 설명 가능한 사이버 표적공격 탐지 시스템 및 그 방법
    • KR102406421B1
    • 2022-06-08
    • KR1020200156777
    • 2020-11-20
    • G06F21/55G06F21/56G06F21/12G06N20/00
    • 본발명은다중기계학습기법을이용한설명가능한사이버표적공격탐지시스템및 그방법에관한것으로서, 더욱상세하게는, 기발생한사이버표적공격에대한관련정보들을수집하는공격데이터수집부(100), 인터넷상의다양한텍스트자료를분석하여, 이슈키워드를수집하는키워드수집부(200), 상기키워드수집부(200)에서수집한상기이슈키워드들간의연관성분석을수행하여, 사회이슈키워드를도출하는사회이슈분석부(300), 상기공격데이터수집부(100)에서수집한정보들과상기사회이슈분석부(300)에서도출한상기사회이슈키워드를통합분석하여, 발생한사이버표적공격중 사회이슈형사이버표적공격을판단하고, 상기발생한사회이슈형사이버표적공격들에관한정보들을학습데이터로생성하여, 다중기계학습기법을이용하여상기학습데이터에대한학습을수행하는학습처리부(400), 상기학습처리부(400)의학습결과에따른다중기계학습모델들을이용하여, 실시간으로수집되는서버운영데이터들을분석하여, 사회이슈형사이버표적공격발생여부를탐지하는 APT 탐지부(500) 및상기 APT 탐지부(500)의탐지결과에의한상기사회이슈형사이버표적공격의탐지의원인을분석하는 APT 탐지분석부(600)를포함하여구성되는것을특징으로하는다중기계학습기법을이용한설명가능한사이버표적공격탐지시스템에관한것이다.
    • 6. 发明公开
    • 다중 기계학습 기법을 이용한 설명 가능한 사이버 표적공격 탐지 시스템 및 그 방법
    • KR1020220069544A
    • 2022-05-27
    • KR1020200156777
    • 2020-11-20
    • G06F21/55G06F21/56G06F21/12G06N20/00
    • 본발명은다중기계학습기법을이용한설명가능한사이버표적공격탐지시스템및 그방법에관한것으로서, 더욱상세하게는, 기발생한사이버표적공격에대한관련정보들을수집하는공격데이터수집부(100), 인터넷상의다양한텍스트자료를분석하여, 이슈키워드를수집하는키워드수집부(200), 상기키워드수집부(200)에서수집한상기이슈키워드들간의연관성분석을수행하여, 사회이슈키워드를도출하는사회이슈분석부(300), 상기공격데이터수집부(100)에서수집한정보들과상기사회이슈분석부(300)에서도출한상기사회이슈키워드를통합분석하여, 발생한사이버표적공격중 사회이슈형사이버표적공격을판단하고, 상기발생한사회이슈형사이버표적공격들에관한정보들을학습데이터로생성하여, 다중기계학습기법을이용하여상기학습데이터에대한학습을수행하는학습처리부(400), 상기학습처리부(400)의학습결과에따른다중기계학습모델들을이용하여, 실시간으로수집되는서버운영데이터들을분석하여, 사회이슈형사이버표적공격발생여부를탐지하는 APT 탐지부(500) 및상기 APT 탐지부(500)의탐지결과에의한상기사회이슈형사이버표적공격의탐지의원인을분석하는 APT 탐지분석부(600)를포함하여구성되는것을특징으로하는다중기계학습기법을이용한설명가능한사이버표적공격탐지시스템에관한것이다.