| 1 |
1
인코딩 방식별로 문자의 사용 빈도에 따른 분산 형태인 모습(behavior) 형태를 분석하는 인코딩모습분석모듈부 및상기 인코딩모습분석모듈부와 연결되어, 타겟데이터입력부에서 입력되는 타겟 데이터의 모습 형태에 따라 인코딩 방식을 탐지하는 인코딩탐지모듈부를 포함하고,상기 인코딩모습분석모듈부는,인코딩 방식별로 문자의 모습 형태를 분석할 학습데이터를 입력하는 학습데이터입력부;상기 학습데이터입력부와 연결되어, 문자별 사용 횟수 분포를 산출하는 특성분산부;상기 특성분산부와 연결되어, 상기 문자별 사용 횟수 분포를 인접 특성에 따라 적어도 하나 이상의 클러스터(cluster)를 형성하는 특성클러스터링부 및상기 특성클러스터링부와 연결되어, 인코딩 방식별로 상기 클러스터 정보를 저장하는 클러스터링정보저장부를 이용하여 모습 형태를 분석하는 것을 특징으로 하는 자동 인코딩 탐지 시스템
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 특성클러스터링부는,인코딩 바이트(byte)에 대해, 첫 번째 바이트와 두 번째 바이트의 구별 없이 클러스터링을 수행하거나,상기 인코딩 바이트의 첫 번째 바이트와 두 번째 바이트를 분리하여 각각의 클러스터링 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 자동 인코딩 탐지 시스템
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 특성클러스터링부는,스페이스(space)나 문자 기호와 같은 아스키 바이트를 별도의 클러스터 그룹으로 형성하는 것을 특징으로 하는 자동 인코딩 탐지 시스템
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 특성클러스터링부는,각 인코딩 방식별로 적어도 두 개 이상의 클러스터 세트를 형성하는 것을 특징으로 하는 자동 인코딩 탐지 시스템
|
| 6 |
6
제1항에 있어서,상기 인코딩탐지모듈부는,상기 클러스터링정보저장부와 연결되어, 타겟데이터입력부에서 입력된 타겟데이터와 인코딩 방식별 클러스터링 정보의 연관값(correlation value)으로 타겟데이터의 인코딩 방식을 탐지하는 연관성분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 인코딩 탐지 시스템
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 연관성분석부와 연결되어, 웹서버 이름 및 IP 주소를 이용하여, 정보근원지의 국가를 탐지하여, 인코딩 언어 방식을 예측하는 프로파일분석부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 인코딩 탐지 시스템
|
