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머신 러닝 기반의 취약점 정보를 분류하는 방법 및 장치(Method and Apparatus for Classifying Vulnerability Information Based on Machine Learning)

  • 기술번호 : KST2018006494
  • 담당센터 :
  • 전화번호 :
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 실시예들은 취약점 개요(Overview) 정보 및 기 분류된 취약점 유형(CWE) 정보를 포함하는 취약점 정보(CVE)로부터 복수의 설명정보를 추출하고, 복수의 설명정보 및 기 분류된 취약점 유형 정보를 기반으로 학습하여 하나 이상의 취약점 정보 분류 모델을 생성하고, 하나 이상의 취약점 정보 분류 모델을 이용하여 취약점 유형 정보를 생성함으로써, 취약점 정보 전체에 대하여 취약점 유형을 정확하게 분류할 수 있는 취약점 정보 분류 방법 및 장치를 제공한다.
Int. CL G06F 21/57 (2013.01.01) G06N 99/00 (2010.01.01)
CPC G06F 21/577(2013.01) G06F 21/577(2013.01)
출원번호/일자 1020160146996 (2016.11.04)
출원인 한국인터넷진흥원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0050163 (2018.05.14) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호 1020180060055;
심사청구여부/일자 Y (2016.11.04)
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국인터넷진흥원 대한민국 전라남도 나주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김환국 대한민국 서울특별시 송파구
2 김태은 대한민국 서울특별시 송파구
3 장대일 대한민국 서울특별시 송파구
4 고은혜 대한민국 서울특별시 송파구
5 전지수 대한민국 서울특별시 송파구
6 나사랑 대한민국 서울특별시 송파구
7 이은별 대한민국 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인가산 대한민국 서울 서초구 남부순환로 ****, *층(서초동, 한원빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국인터넷진흥원 전라남도 나주시
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.11.04 수리 (Accepted) 1-1-2016-1082091-13
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2017.03.13 수리 (Accepted) 1-1-2017-0245613-92
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.07.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.09.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0155095-11
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.10.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0751866-52
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.11.15 수리 (Accepted) 4-1-2017-5183538-19
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.12.06 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-1216451-46
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.12.06 수리 (Accepted) 1-1-2017-1216452-92
9 등록결정서
Decision to grant		 2018.04.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0268616-93
10 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application		 2018.05.28 수리 (Accepted) 1-1-2018-0517280-73
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨팅 디바이스에 의한 취약점 정보(Common Vulnerabilities and Exposures, CVE) 분류 방법에 있어서,취약점 개요(Overview) 정보 및 기 분류된 취약점 유형(Common Weakness Enumeration, CWE) 정보를 포함하는 제1 취약점 정보를 획득하는 과정;상기 취약점 개요 정보 및 상기 기 분류된 취약점 유형 정보를 기반으로 학습하여, 제1 취약점 정보 분류 모델을 생성하는 과정;상기 제1 취약점 정보 분류 모델을 이용하여, 취약점 개요 정보로부터 제1 취약점 유형 정보를 생성하는 과정;상기 취약점 개요 정보 및 상기 제1 취약점 유형 정보에 기초하여, 제2 취약점 정보 분류 모델을 생성하는 과정;상기 제2 취약점 정보 분류 모델을 이용하여, 상기 취약점 개요 정보로부터 제2 취약점 유형 정보를 생성하는 과정; 및(i) 상기 취약점 개요 정보와 (ii) 상기 제1 취약점 유형 정보 및 상기 제2 취약점 유형 정보 간에 정확도를 각각 평가하여, 상기 제1 취약점 정보와의 관계에서 상기 제1 취약점 유형 정보 및 상기 제2 취약점 유형 정보 중 하나를 선택하는 과정;을 포함하는 취약점 정보 분류 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 취약점 개요 정보로부터 제1 설명정보, 제2 설명정보, 및 제3 설명정보를 추출하는 과정을 더 포함하는 취약점 정보 분류 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보를 추출하는 과정은, 상기 취약점 개요 정보를 구성하는 문자열을 구조에 따라 분류하고, 상기 취약점 개요 정보를 구성하는 문자열에서 상기 취약점 개요 정보에서 공통적으로 사용되는 정보를 제거하고, 상기 취약점 개요 정보를 구성하는 문자열에서 접속사 및 전치사를 제거하는 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보 간에 연관되지 않아서, 상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보는 상기 제1 취약점 유형 정보를 생성하는 데 독립적이고,상기 제1 취약점 정보 분류 모델은,상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보를 벡터로 표현하며, 상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보에 대하여 최대 확률을 갖는 상기 제1 취약점 유형 정보를 검색하여 분류하는 조건부 확률 모델인 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 방법
5 5
제2항에 있어서,상기 제2 취약점 정보 분류 모델을 생성하는 과정은,상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 상기 제3 설명정보, 및 상기 생성한 제1 취약점 유형 정보를 기반으로 학습하여, 상기 제2 취약점 정보 분류 모델을 생성하고,상기 제2 취약점 유형 정보를 생성하는 과정은,상기 제2 취약점 정보 분류 모델을 이용하여, 상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보로부터 상기 제2 취약점 유형 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 제2 취약점 정보 분류 모델은,상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보에 가중치를 부여하여, 상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보 간에 우선순위를 정하는 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 방법
7 7
제5항에 있어서,상기 제2 취약점 정보 분류 모델은,상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보에 해당하는 값이 특정 값을 가지면, 상기 특정 값에 기반하여 상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보에 가중치를 가변적으로 부여하는 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 방법
8 8
제5항에 있어서,상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 상기 제3 설명정보, 및 상기 생성한 제2 취약점 유형 정보를 기반으로 학습하여, 제3 취약점 정보 분류 모델을 생성하는 과정; 및 상기 제3 취약점 정보 분류 모델을 이용하여, 상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보로부터 제3 취약점 유형 정보를 생성하는 과정을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 제3 취약점 정보 분류 모델은,취약점 발생 제품명(Common Platform Enumeration, CPE) 또는 위험도 점수(Common Vulnerability Scoring System, CVSS)를 추가적으로 반영하여 학습되는 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 방법
10 10
제8항에 있어서,상기 선택하는 과정은,(i) 상기 취약점 개요 정보 및 (ii) 상기 제3 취약점 유형 정보 간의 정확도를 더 평가하여, 상기 제1 취약점 정보와의 관계에서 상기 제1 취약점 유형 정보, 상기 제2 취약점 유형 정보, 및 상기 제3 취약점 유형 정보 중 하나를 선택하는 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 방법
11 11
제8항에 있어서,상기 취약점 개요 정보를 포함하고 상기 취약점 유형 정보를 포함하지 않는 제2 취약점 정보를 획득하는 과정;상기 제2 취약점 정보의 취약점 개요 정보로부터 제4 설명정보, 제5 설명정보, 및 제6 설명정보를 추출하는 과정; 및상기 제1 취약점 정보 분류 모델, 상기 제2 취약점 정보 분류 모델, 및 상기 제3 취약점 정보 분류 모델 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 제2 취약점 정보의 상기 제4 설명정보, 상기 제5 설명정보, 및 상기 제6 설명정보로부터 제4 취약점 유형 정보를 생성하는 과정을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 방법
12 12
취약점 개요(Overview) 정보 및 기 분류된 취약점 유형(Common Weakness Enumeration, CWE) 정보를 포함하는 제1 취약점 정보를 획득하는 취약점 정보 획득부;상기 취약점 개요 정보 및 상기 기 분류된 취약점 유형 정보를 기반으로 학습하여, 제1 취약점 정보 분류 모델을 생성하는 취약점 정보 학습부; 및상기 제1 취약점 정보 분류 모델을 이용하여, 상기 취약점 개요 정보로부터 제1 취약점 유형 정보를 생성하는 취약점 정보 분류부;를 포함하되,상기 취약점 정보 학습부는, 상기 취약점 개요 정보 및 상기 제1 취약점 유형 정보에 기초하여, 제2 취약점 정보 분류 모델을 더 생성하고,상기 취약점 정보 분류부는, 상기 제2 취약점 정보 분류 모델을 이용하여, 상기 취약점 개요 정보로부터 제2 취약점 유형 정보를 더 생성하며,(i) 상기 제1 취약점 정보에 포함된 상기 취약점 개요 정보 및 (ii) 상기 제1 취약점 유형 정보 및 상기 제2 취약점 유형 정보 간에 정확도를 평가하여, 상기 제1 취약점 정보와의 관계에서 상기 제1 취약점 유형 정보 및 상기 제2 취약점 유형 정보 중 하나를 선택하는 취약점 유형 평가부를 더 포함하는 취약점 정보 분류 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 취약점 정보 분류 장치는,상기 취약점 개요 정보를 구성하는 문자열을 구조에 따라 분류하고, 상기 취약점 개요 정보를 구성하는 문자열에서 상기 취약점 개요 정보에서 공통적으로 사용되는 정보를 제거하고, 상기 취약점 개요 정보를 구성하는 문자열에서 접속사 및 전치사를 제거함으로써 제1 설명정보, 제2 설명정보, 및 제3 설명정보를 추출하는 정보 추출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 장치
14 14
제13항에 있어서,상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보 간에 연관되지 않아서, 상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보는 상기 제1 취약점 유형 정보를 생성하는 데 독립적이고,상기 제1 취약점 정보 분류 모델은,상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보를 벡터로 표현하며, 상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보에 대하여 최대 확률을 갖는 상기 제1 취약점 유형 정보를 검색하여 분류하는 조건부 확률 모델인 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 장치
15 15
제13항에 있어서,상기 취약점 정보 학습부는,상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 상기 제3 설명정보, 및 상기 생성한 제1 취약점 유형 정보를 기반으로 학습하여, 제2 취약점 정보 분류 모델을 더 생성하고,상기 취약점 정보 분류부는,상기 제2 취약점 정보 분류 모델을 이용하여, 상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보로부터 제2 취약점 유형 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 장치
16 16
제15항에 있어서,상기 취약점 정보 학습부는,상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 상기 제3 설명정보, 및 상기 생성한 제2 취약점 유형 정보를 기반으로 학습하여, 제3 취약점 정보 분류 모델을 더 생성하고,상기 취약점 정보 분류부는,상기 제3 취약점 정보 분류 모델을 이용하여, 상기 제1 설명정보, 상기 제2 설명정보, 및 상기 제3 설명정보로부터 제3 취약점 유형 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 장치
17 17
제16항에 있어서,상기 취약점 유형 평가부는,(i) 상기 취약점 개요 정보 및 (ii) 상기 제3 취약점 유형 정보 간의 정확도를 더 평가하여, 상기 제1 취약점 정보와의 관계에서 상기 제1 취약점 유형 정보, 상기 제2 취약점 유형 정보, 및 상기 제3 취약점 유형 정보 중 하나를 선택하는 것을 특징으로 하는 취약점 정보 분류 장치
18 18
프로세서에 의해 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어들을 포함하는 비일시적(Non-Transitory) 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기록된 취약점 정보(Common Vulnerabilities and Exposures, CVE)를 분류하기 위한 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램 명령어들이 컴퓨팅 디바이스의 프로세서에 의해 실행되는 경우에,취약점 개요(Overview) 정보 및 기 분류된 취약점 유형(Common Weakness Enumeration, CWE) 정보를 포함하는 제1 취약점 정보를 획득하는 과정;상기 취약점 개요 정보 및 상기 기 분류된 취약점 유형 정보를 기반으로 학습하여, 제1 취약점 정보 분류 모델을 생성하는 과정;상기 제1 취약점 정보 분류 모델을 이용하여, 상기 취약점 개요 정보로부터 제1 취약점 유형 정보를 생성하는 과정;상기 취약점 개요 정보 및 상기 제1 취약점 유형 정보에 기초하여, 제2 취약점 정보 분류 모델을 생성하는 과정;상기 제2 취약점 정보 분류 모델을 이용하여, 상기 취약점 개요 정보로부터 제2 취약점 유형 정보를 생성하는 과정; 및(i) 상기 제1 취약점 정보에 포함된 상기 취약점 개요 및 (ii) 상기 제1 취약점 유형 정보 및 상기 제2 취약점 유형 정보 간에 정확도를 평가하여, 상기 제1 취약점 정보와의 관계에서 상기 제1 취약점 유형 정보 및 상기 제2 취약점 유형 정보 중 하나를 선택하는 과정;을 포함한 동작들을 수행하는 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
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1 미래창조과학부 한국인터넷진흥원 정보보호핵심원천기술개발 IoT 보안 취약점 검색·공유 및 시험 기술 개발