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백업 시스템에서 파일의 엔트로피를 기반으로 기계학습을 활용한 효과적인 랜섬웨어 탐지 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2021003383
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 백업 시스템에서 파일의 엔트로피를 기반으로 기계학습을 활용한 효과적인 랜섬웨어 탐지 방법 및 시스템이 제시된다. 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 백업 시스템에서 파일의 엔트로피를 기반으로 기계학습을 활용한 효과적인 랜섬웨어 탐지 방법은 백업 시스템을 통해 사용자 별, 파일포맷 별 엔트로피를 측정하고, 각각의 측정된 엔트로피에 기초한 기계학습을 이용하여 랜섬웨어에 감염된 파일을 탐지하기 위한 엔트로피 기준치를 도출하는 단계, 사용자 별, 파일포맷 별 도출된 엔트로피 기준치를 사용자들의 랜섬웨어 탐지모듈로 전달하는 단계, 각 사용자의 랜섬웨어 탐지모듈에서 백업 시스템으로 동기화되는 파일의 엔트로피를 측정하는 단계 및 백업 시스템으로 동기화되는 파일의 측정된 엔트로피와 백업 시스템으로부터 전달받은 엔트로피 기준치를 비교함으로써 랜섬웨어에 감염된 파일을 탐지하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 21/56 (2013.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06F 11/14 (2006.01.01)
CPC G06F 21/56(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06F 11/1446(2013.01)
출원번호/일자 1020190095917 (2019.08.07)
출원인 순천향대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0017142 (2021.02.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.08.07)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 순천향대학교 산학협력단 대한민국 충청남도 아산시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임강빈 충청남도 아산시
2 이경률 경상북도 경산시 하양읍 하양로 **-**, 대구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.08.07 수리 (Accepted) 1-1-2019-0807651-12
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.10.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.11.08 수리 (Accepted) 9-1-2019-0050693-38
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.08.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0597050-37
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.10.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1113634-50
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.10.21 수리 (Accepted) 1-1-2020-1113633-15
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.11.11 수리 (Accepted) 4-1-2020-5248644-91
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2021.01.05 수리 (Accepted) 4-1-2021-5002463-66
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2021.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2021-5010552-64
10 등록결정서
Decision to grant
2021.03.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0236633-68
11 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.03.24 수리 (Accepted) 1-1-2021-0346799-83
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
백업 시스템을 통해 사용자 별, 파일포맷 별 엔트로피를 측정하고, 각각의 측정된 엔트로피에 기초한 기계학습을 이용하여 랜섬웨어에 감염된 파일을 탐지하기 위한 엔트로피 기준치를 도출하는 단계; 사용자 별, 파일포맷 별 도출된 엔트로피 기준치를 사용자들의 랜섬웨어 탐지모듈로 전달하는 단계; 각 사용자의 랜섬웨어 탐지모듈에서 백업 시스템으로 동기화되는 파일의 엔트로피를 측정하는 단계; 및 백업 시스템으로 동기화되는 파일의 측정된 엔트로피와 백업 시스템으로부터 전달받은 엔트로피 기준치를 비교함으로써 랜섬웨어에 감염된 파일을 탐지하는 단계를 포함하는 랜섬웨어 탐지 방법
2 2
제1항에 있어서,백업 시스템을 통해 사용자 별, 파일포맷 별 엔트로피를 측정하고, 각각의 측정된 엔트로피에 기초한 기계학습을 이용하여 랜섬웨어에 감염된 파일을 탐지하기 위한 엔트로피 기준치를 도출하는 단계는, 랜섬웨어에 감염된 파일을 분류하고 엔트로피 기준치를 도출하기 위할 기계학습 모델은 KNN(K-Nearest Neighbors), 선형 모델(Linear model), 결정 트리(Decision tree), 결정트리 앙상블(Decision tree ensemble), 커널 기법(Kernel trick), 딥 러닝(Deep learning)을 포함하는 랜섬웨어 탐지 방법
3 3
제2항에 있어서,기계학습 모델에 기초하여 학습과 분류를 사용자 별로 수행함으로써 파일포맷 별 최적의 엔트로피 기준치를 추출하고, 지속적으로 기준치를 추출하여 갱신함으로써 인공지능적인 특징을 갖는 랜섬웨어 탐지 방법
4 4
제1항에 있어서,각 사용자의 랜섬웨어 탐지모듈에서 백업 시스템으로 동기화되는 파일의 엔트로피를 측정하는 단계는, 램섬웨어 탐지모듈 내부에 기계학습 모델을 포함하여, 동기화되는 파일을 테스트 세트로 사용하여 랜섬웨어에 감염된 파일을 탐지하는 것이 가능한 랜섬웨어 탐지 방법
5 5
제1항에 있어서,사용자 별, 파일포맷 별 엔트로피에 기초한 기계학습을 통해 도출된 기준치를 활용함으로써 실시간으로 백업 시스템에 전달되는 랜섬웨어에 감염된 파일을 탐지하여 백업 시스템에 저장된 파일을 안전하게 보호하며, 사용자의 시스템이 랜섬웨어에 감염되는 경우에도 백업 시스템으로부터 원본 파일을 복원하는 랜섬웨어 탐지 방법
6 6
사용자들의 파일포맷 별 엔트로피를 측정하고, 각각의 측정된 엔트로피에 기초한 기계학습을 이용하여 랜섬웨어에 감염된 파일을 탐지하기 위한 엔트로피 기준치를 도출하여 사용자 별, 파일포맷 별 도출된 엔트로피 기준치를 사용자들의 랜섬웨서 탐지모듈로 전달하는 백업 시스템; 및 백업 시스템으로 동기화되는 파일의 엔트로피를 측정하고, 백업 시스템으로 동기화되는 파일의 측정된 엔트로피와 백업 시스템으로부터 전달받은 엔트로피 기준치를 비교함으로써 랜섬웨어에 감염된 파일을 탐지하는 각 사용자의 랜섬웨어 탐지모듈을 포함하는 랜섬웨어 탐지 시스템
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제6항에 있어서, 백업 시스템은, 사용자들의 파일포맷 별 엔트로피를 측정하고, 각각의 측정된 엔트로피에 기초한 기계학습을 수행하는 학습부; 및 랜섬웨어에 감염된 파일을 탐지하기 위한 엔트로피 기준치를 도출하여 사용자 별, 파일포맷 별 도출된 엔트로피 기준치를 사용자들의 랜섬웨서 탐지모듈로 전달하는 엔트로피 기준치 설정부를 포함하는 랜섬웨어 탐지 시스템
8 8
제6항에 있어서, 랜섬웨어 탐지모듈은, 백업 시스템으로 동기화되는 파일의 엔트로피를 측정하는 측정부; 및 백업 시스템으로 동기화되는 파일의 측정된 엔트로피와 백업 시스템으로부터 전달받은 엔트로피 기준치를 비교함으로써 랜섬웨어에 감염된 파일을 탐지하는 각 사용자의 랜섬웨어 탐지부 를 포함하는 랜섬웨어 탐지 시스템
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제7항에 있어서, 엔트로피 기준치 설정부는, 파일포맷 별 최적의 엔트로피 기준치를 추출하고, 지속적으로 기준치를 추출하여 갱신함으로써 인공지능적인 특징을 갖는 랜섬웨어 탐지 시스템
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제8에 있어서, 측정부는, 시스템의 자원이 가능한 경우 램섬웨어 탐지모듈 내부에 기계학습 모델을 포함하여, 동기화되는 파일을 테스트 세트로 사용하여 랜섬웨어에 감염된 파일을 탐지하는 랜섬웨어 탐지 시스템
11 11
제6에 있어서, 사용자 별, 파일포맷 별 엔트로피에 기초한 기계학습을 통해 도출된 기준치를 활용함으로써 실시간으로 백업 시스템에 전달되는 랜섬웨어에 감염된 파일을 탐지하여 백업 시스템에 저장된 파일을 안전하게 보호하며, 사용자의 시스템이 랜섬웨어에 감염되는 경우에도 백업 시스템으로부터 원본 파일을 복원하는 랜섬웨어 탐지 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 순천향대학교 산학협력단 기초연구실지원사업 분산 임베디드소프트웨어 RAS 보증 연구실