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공격 예측 모델 훈련 방법 및 이를 위한 장치

  • 기술번호 : KST2023008558
  • 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 공격 예측 모델 훈련 방법에 있어서, 적어도 하나의 공격 데이터를 포함하는 공격 데이터셋을 획득하는 단계; 상기 공격 데이터셋을 전술(tactic) 및 기술(technique)을 기초로 분석하는 단계; 상기 분석을 기초로 상기 적어도 하나의 공격 데이터에 대한 시퀀스(sequence)를 생성하는 단계; 및 상기 시퀀스를 기초로 공격 예측 모델을 훈련시키는 단계를 포함하며, 이러한 디지털 공격 예측 모델 훈련을 위한 장치를 제공한다.
Int. CL G06F 21/55 (2013.01.01) H04L 9/40 (2022.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06F 21/55(2013.01) H04L 63/1441(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020220037634 (2022.03.25)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0139244 (2023.10.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.03.25)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최창희 대전광역시 유성구
2 신찬호 대전광역시 유성구
3 신성욱 대전광역시 유성구
4 서성연 대전광역시 유성구
5 이인섭 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 광장리앤고 대한민국 서울특별시 중구 남대문로 **, *층(소공동, 한진빌딩 본관)

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		 2022.03.25 수리 (Accepted) 1-1-2022-0327569-33
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2023.06.20 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
공격 예측 모델 훈련 방법에 있어서,적어도 하나의 공격 데이터를 포함하는 공격 데이터셋을 획득하는 단계;상기 공격 데이터셋을 전술(tactic) 및 기술(technique)을 기초로 분석하는 단계;상기 분석을 기초로 상기 적어도 하나의 공격 데이터에 대한 시퀀스(sequence)를 생성하는 단계; 및상기 시퀀스를 기초로 공격 예측 모델을 훈련시키는 단계를 포함하는, 공격 예측 모델 훈련 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 전술은 사이버 공격의 프로세스 중 하나이고, 상기 기술은 대응되는 전술을 수행하기 위한 기술인, 공격 예측 모델 훈련 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 공격 데이터셋은 상기 전술 및 기술을 기초로 사이버 공격을 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 한 데이터이고, 상기 적어도 하나의 공격 데이터 각각은 상기 전술 및 기술 중 어느 하나에 대응되는 데이터인, 공격 예측 모델 훈련 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 시퀀스를 생성하는 단계는,상기 기술에 상기 전술을 할당하는 단계;상기 적어도 하나의 공격 데이터를 상기 전술의 순서를 기반으로 정렬하는 단계; 및상기 정렬된 공격 데이터를 기반으로 상기 기술에 대한 시퀀스를 생성하는 단계를 포함하는, 공격 예측 모델 훈련 방법
5 5
제4항에 있어서, 상기 적어도 하나의 공격 데이터는 정렬 알고리즘(sorting algorithm)을 이용하여 상기 전술의 순서를 기반으로 정렬되는, 공격 예측 모델 훈련 방법
6 6
제4항에 있어서, 상기 공격 예측 모델을 훈련시키는 단계는,상기 시퀀스의 첫번째 기술부터 마지막에서 두번째 기술까지 포함하는 학습 데이터를 구성하는 단계;상기 시퀀스의 앞에서 두번째 기술부터 마지막 기술까지 포함하는 학습 라벨을 구성하는 단계; 및상기 학습 데이터 및 상기 학습 라벨 각각을 쌍으로 하여 상기 공격 예측 모델을 훈련시키는 단계를 포함하는, 공격 예측 모델 훈련 방법
7 7
제1항에 있어서, 상기 공격 예측 모델은 LSTM(Long Short Term Memory) 및 선형 레이어(Linear Layer)를 포함하는, 공격 예측 모델 훈련 방법
8 8
제7항에 있어서, 상기 LSTM은 양방향으로 설계된, 공격 예측 모델 훈련 방법
9 9
공격 예측 모델을 훈련시키기 위한 장치에 있어서,적어도 하나의 공격 데이터를 포함하는 공격 데이터셋을 저장하는 메모리; 및상기 공격 데이터셋을 전술 및 기술을 기초로 분석하고,상기 분석을 기초로 상기 적어도 하나의 공격 데이터에 대한 시퀀스를 생성하고,상기 시퀀스를 기초로 공격 예측 모델을 훈련시키는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 하는, 공격 예측 모델 훈련 장치
10 10
공격 예측 모델 훈련 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 비일시적 기록매체로서, 상기 공격 예측 모델 훈련 방법은:적어도 하나의 공격 데이터를 포함하는 공격 데이터셋을 획득하는 단계;상기 공격 데이터셋을 전술 및 기술을 기초로 분석하는 단계; 상기 분석을 기초로 상기 적어도 하나의 공격 데이터에 대한 시퀀스를 생성하는 단계; 및상기 시퀀스를 기초로 공격 예측 모델을 훈련시키는 단계를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 비일시적 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.