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기계학습을 이용한 무선 단말 식별 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2021001441
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 발명은 기계학습을 이용하여 무선 단말의 프로브 리퀘스트(Probe request) 패킷으로부터 특징값을 추출함으로써 관리자가 인가한 단말, 인가하지 않은 단말 및 맥 스푸핑(MAC Spoofing) 단말을 식별하는 기계학습을 이용한 무선 단말 식별 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 실시 예에 따른 기계학습을 이용한 무선 단말 식별 방법은 주변의 단말이 전송하는 프로브 리퀘스트를 수집하고, pcapng 파일을 생성하는 단계(S10)와, 생성된 pcapng 파일을 CSV 파일로 변환하는 단계(S20) 및 변환된 CSV 파일을 이용하여 무선 통신 환경의 무선 단말을 식별하기 위한 특징값을 추출하는 단계(S30)를 포함할 수 있다. 또한, 추출한 단말을 식별하기 위한 특징값을 토대로 미리 저장된 단말의 프로브 리퀘스트로부터 특징값을 계산 및 추출하는 단계(S40)와, 상기 (S40) 단계에서 계산 및 추출된 특징값에 식별자를 추가하여 화이트리스트를 생성하는 단계(S50)와, 식별하고자 하는 단말의 맥 어드레스가 상기 화이트리스트에 존재하는지 여부를 판단하는 단계(S60) 및 상기 (S60) 단계의 판단 결과 화이트리스트에 존재하는 경우 추출한 특징값을 이용하여 인가 단말과 맥 스푸핑(MAC Spoofing) 단말을 판단하는 단계(S70)를 포함할 수 있다.
Int. CL H04W 12/12 (2021.01.01) H04W 12/00 (2021.01.01) H04L 29/06 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC H04W 12/121(2013.01) H04W 12/69(2013.01) H04L 63/1466(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020190179768 (2019.12.31)
출원인 충남대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2182675-0000 (2020.11.18)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20201125) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.12.31)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 충남대학교산학협력단 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 원유재 대전광역시 유성구
2 조재호 대전광역시 대덕구
3 서정훈 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이은철 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)
2 김재문 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 ** A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 충남대학교 산학협력단 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2019-1362107-60
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.01.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-0086154-99
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.03.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.04.10 수리 (Accepted) 9-1-2020-0016582-06
5 등록결정서
Decision to grant		 2020.09.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0670341-65
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번호 청구항
1 1
특징 추출 모듈에서 무선 네트워크 인터페이스 카드(NIC)를 이용하여 주변의 단말이 전송하는 프로브 리퀘스트를 수집하고, pcapng 파일을 생성하는 단계(S10);상기 특징 추출 모듈에서 생성된 pcapng 파일을 CSV 파일로 변환하는 단계(S20);상기 특징 추출 모듈이 변환된 CSV 파일을 이용하여 무선 통신 환경의 무선 단말을 식별하기 위한 특징값을 추출하는 단계(S30);단말 식별 모듈이 상기 특징 추출 모듈에서 추출한 단말을 식별하기 위한 특징값을 토대로 미리 저장된 단말의 프로브 리퀘스트(Probe request)로부터 특징값을 계산 및 추출하는 단계(S40);상기 단말 식별 모듈이 상기 (S40) 단계에서 계산 및 추출된 특징값에 식별자를 추가하여 화이트리스트를 생성하는 단계(S50);상기 단말 식별 모듈이 식별하고자 하는 단말의 맥 어드레스(MAC address)가 상기 화이트리스트에 존재하는지 여부를 판단하는 단계(S60); 및상기 (S60) 단계의 판단 결과 화이트리스트에 존재하는 경우 상기 특징 추출 모듈에서 추출한 특징값을 이용하여 인가 단말과 맥 스푸핑(MAC Spoofing) 단말을 판단하는 단계(S70)를 포함하는 기계학습을 이용한 무선 단말 식별 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 특징값은 시퀀스 번호(Sequence number) 증가율과, 프로브 리퀘스트(Probe request)의 길이(Length)를 포함하는 기계학습을 이용한 무선 단말 식별 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 화이트리스트에 존재하는지 여부를 판단하는 단계(S60)의 판단 결과 식별하고자 하는 단말의 맥 어드레스(MAC address)가 화이트리스트에 존재하지 않는 경우에는 상기 식별하고자 하는 단말을 비인가 단말로 분류하는 단계(S61)를 더 포함하는 기계학습을 이용한 무선 단말 식별 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 인가 단말과 맥 스푸핑 단말을 판단하는 단계(S70)는상기 화이트리스트에 존재하는지 여부를 판단하는 단계(S60)의 판단 결과 화이트리스트에 존재하는 경우에는 식별하고자 하는 단말의 특징값을 유사도 비교부에 입력하는 단계(S71)와,상기 유사도 비교부가 식별하고자 하는 무선 단말의 특징값을 화이트리스트의 특징값과 비교하여 유사도를 산출하는 단계(S72)와,상기 유사도 비교부의 비교 결과 및 유사도 산출 결과를 토대로 화이트리스트에서 가장 유사도가 높은 특징값의 맥 어드레스와 식별하고자 하는 단말의 맥 어드레스를 비교하여 동일 여부를 판단하는 단계(S73)와,상기 화이트리스트에서 가장 높은 유사도가 미리 설정된 문턱값(Threshold) 이상인지 여부를 판단하는 단계(S74) 및판단부가 상기 (S73) 단계 및 (S74) 단계의 판단 결과를 이용하여 인가 단말과 맥 스푸핑(MAC Spoofing) 단말을 분류하는 단계(S75)를 포함하는 기계학습을 이용한 무선 단말 식별 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 인가 단말과 맥 스푸핑 단말을 분류하는 단계(S75)는 상기 (S73) 단계와 (S74) 단계의 판단 결과가 모두 참이면 식별하고자 하는 단말을 인가 단말로 분류하고, 상기 (S73) 단계와 (S74) 단계의 판단 결과 중 적어도 하나가 거짓이면 식별하고자 하는 단말을 맥 스푸핑(MAC Spoofing) 단말로 분류하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 무선 단말 식별 방법
6 6
무선 네트워크 인터페이스 카드(NIC, Network Interface Card)를 이용하여 주변의 단말이 전송하는 프로브 리퀘스트(Probe request)를 수집하고, 수집된 정보를 토대로 특징값을 추출하는 특징 추출 모듈과,상기 특징 추출 모듈에서 추출된 특징값을 이용하여 유사도 기반의 화이트리스트를 생성하고, 상기 화이트리스트를 이용하여 무선 단말을 식별하는 단말 식별 모듈을 포함하는 기계학습을 이용한 무선 단말 식별 시스템
7 7
제6항에 있어서,상기 특징 추출 모듈은무선 네트워크 인터페이스 카드를 이용하여 주변의 단말이 전송하는 프로브 리퀘스트를 수집하고, pcapng 파일을 생성하는 수집부;생성된 상기 pcapng 파일을 CSV 파일로 변환하는 변환부; 및변환된 CSV 파일을 통해 무선 통신 환경의 무선 단말을 식별하기 위한 특징값을 추출하는 특징 추출부를 포함하는 기계학습을 이용한 무선 단말 식별 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 특징 추출부는프로브 리퀘스트(Probe request) 패킷으로부터 무선 단말을 식별하기 위해 시퀀스 번호(Sequence number) 증가율을 추출하는 시퀀스 번호 추출부와,상기 프로브 리퀘스트(Probe request)의 길이(Length)를 추출하는 PRL 추출부를 포함하는 기계학습을 이용한 무선 단말 식별 시스템
9 9
제6항에 있어서,상기 단말 식별 모듈은상기 특징 추출 모듈에서 추출한 특징값을 토대로 저장부에 미리 저장된 단말들의 프로브 리퀘스트(Probe request)로부터 특징값을 계산 및 추출한 후 식별자를 추가하여 화이트리스트를 생성하는 화이트리스트 생성부,식별하고자 하는 무선 단말의 특징값을 상기 화이트리스트의 특징값과 비교하여 유사도를 산출하는 유사도 비교부 및상기 화이트리스트와 유사도 비교부의 비교 결과 및 유사도 산출 결과를 토대로 판단하여 인가 단말, 비인가 단말 및 맥 스푸핑 단말을 식별하는 판단부를 포함하는 기계학습을 이용한 무선 단말 식별 시스템
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 충남대학교 산학협력단 대학ICT연구센터지원사업 지능정보기술을 활용한 금융서비스 보호 기술 연구