의사 결정 트리를 이용한 악성 행위 분석 기반 침입 차단 시스템 졸업 논문 발표 자료(Master Thesis)

1. 서론

악성 행위 분석 기반 침입 차단 시스템은 현대 정보 보안의 핵심 요소 중 하나로 자리 잡고 있다. 디지털 환경이 발전함에 따라 다양한 형태의 사이버 공격이 급증하고 있으며, 이러한 공격들은 개인, 기업, 정부 기관 모두에 심각한 위협을 가하고 있다. 특히, 랜섬웨어, 피싱, DDoS 공격 등과 같은 악성 행위는 단순한 시스템 손상을 넘어서, 자산 손실, 데이터 유출, 신뢰도 저하와 같은 광범위한 피해를 초래할 수 있다. 이에 따라, 효과적인 사이버 방어 체계를 구축하기 위한 연구와 개발이 필요성이 더욱 강조되고 있다. 의사 결정 트리는 머신 러닝에서 널리 사용되는 알고리즘으로, 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 유용한 구조를 제공한다. 이 알고리즘은 직관적이고 이해하기 쉬운 특성 덕분에 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 데이터가 복잡하고 비선형적일 경우에도 효과적인 분석 도구로 인정받고 있다. 악성 행위 분석에 있어 의사 결정 트리는 비정상적인 패턴을 식별하고, 사용자 행동이나 네트워크 트래픽의 이상 징후를 감지하는 데 큰 도움을 준다. 이러한 특성은 사이버 보안 분야에서 악성 행위를 선제적으로 탐지하고 대응…