AI 기반 사이버 위협 탐지 시스템 설계 및 구현

1. 서론

급증하는 사이버 위협은 기존의 탐지 시스템으로는 효과적인 방어가 어려운 수준에 이르렀다. 지능화되고 정교화된 공격 기법은 시스템 취약점을 교묘하게 악용하며, 기존의 규칙 기반 시스템으로는 이러한 변화무쌍한 위협에 대응하기가 쉽지 않다. 따라서 인공지능 기술을 활용한 새로운 탐지 시스템의 개발이 시급한 상황이다. 이 연구에서는 머신러닝 기반 이상 탐지 알고리즘을 적용하여 높은 정확도와 효율성을 갖춘 사이버 위협 탐지 시스템을 설계하고 구현했다. 시스템은 다양한 소스에서 수집된 로그 데이터를 분석하여 비정상적인 패턴을 실시간으로 탐지하고, 잠재적인 위협을 사용자에게 경고하는 기능을 제공한다. 시스템의 설계, 구현 과정, 성능 평가 결과, 그리고 향후 개선 방향을 상세히 논의한다. 이 연구는 컴퓨터공학 및 정보보호학 분야의 전문 지식을 바탕으로 진행되었다.
시스템은 네트워크 장비, 웹 서버, 데이터베이스 서버, 운영체제 등 다양한 시스템에서 생성되는 로그 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 형식과 구조가 다르고, 일관성이 부족한 경우가 많다. 따라서 데이터 전처리 과정이 필수적이다. 전처리 과정에서…