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신경망 알고리즘을 이용한 내부 정보 유출 방지 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치

  • 기술번호 : KST2019025261
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 신경망 알고리즘을 이용한 내부 정보 유출 방지 방법은, 보안 장비별로 수집한 기업 내부자의 개인별 행위 데이터를 행위 시나리오 리스트를 이용하여 표준화하는 단계; 상기 보안 장비별로 수집한 기업 내부자의 개인별 행위 데이터를 정상 근무자의 행위 데이터와 이상 근무자의 행위 데이터로 분류하는 단계; 정상 근무자 그룹의 행위 데이터와 이상 근무자 그룹의 행위 데이터를 복합 행위 시나리오별 그래프로 이미지화하여 신경망 알고리즘으로 학습시키는 단계; 및 평가 대상자의 개인별 행위 데이터를 상기 신경망 알고리즘에 입력하여, 정상 근무자 그룹의 행위 시나리오 그래프와 이상 근무자 그룹의 행위 시나리오 그래프 중 높은 유사도를 갖는 그룹을 결정하여 평가 대상자가 이상 근무자인지 판단하는 단계를 포함한다. 이에 따라, 평가 대상자의 행위 데이터를 그래프화하여 보안 위험도를 책정하므로 높은 정확성을 가질 수 있다.
Int. CL G06F 21/50 (2013.01.01) G06F 21/60 (2013.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01)
CPC G06F 21/50(2013.01) G06F 21/50(2013.01) G06F 21/50(2013.01)
출원번호/일자 1020160140722 (2016.10.27)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1810853-0000 (2017.12.14)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20171220) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.10.27)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김명호 대한민국 서울특별시 동작구
2 서민지 대한민국 경기도 부천시 원미구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤귀상 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호 (가산동, 한신IT타워*차)(디앤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 서울특별시 동작구
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
2016.10.27 수리 (Accepted) 1-1-2016-1045652-15
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2017.09.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0658297-78
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2017.10.24 수리 (Accepted) 1-1-2017-1049074-63
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2017.10.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-1049075-19
5 등록결정서
Decision to grant
2017.12.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0870652-02
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번호 청구항
1 1
보안 장비별로 수집한 기업 내부자의 개인별 행위 데이터를 행위 시나리오 리스트를 이용하여 표준화하는 단계;상기 보안 장비별로 수집한 기업 내부자의 개인별 행위 데이터를 정상 근무자의 행위 데이터와 이상 근무자의 행위 데이터로 분류하는 단계;정상 근무자 그룹의 행위 데이터와 이상 근무자 그룹의 행위 데이터를 복합 행위 시나리오별 그래프로 이미지화하여 신경망 알고리즘으로 학습시키는 단계; 및평가 대상자의 개인별 행위 데이터를 상기 신경망 알고리즘에 입력하여, 정상 근무자 그룹의 행위 시나리오 그래프와 이상 근무자 그룹의 행위 시나리오 그래프 중 높은 유사도를 갖는 그룹을 결정하여 평가 대상자가 이상 근무자인지 판단하는 단계를 포함하되,상기 행위 시나리오 리스트는 이상 근무자 그룹이 내부 정보를 유출하기 위해 하는 행위를 정리한 단위 행위 시나리오 리스트 및 내부 정보 유출 시 관련 있는 단위 행위 시나리오들을 통합시킨 복합 행위 시나리오 리스트를 포함하는, 신경망 알고리즘을 이용한 내부 정보 유출 방지 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 보안 장비별로 수집한 기업 내부자의 개인별 행위 데이터를 행위 시나리오 리스트를 이용하여 표준화하는 단계는,이상 근무자 그룹이 내부 정보를 유출하기 위해 하는 행위를 정리한 단위 행위 시나리오 리스트를 작성하는 단계; 및내부 정보 유출 시 관련 있는 단위 행위 시나리오들을 통합시킨 복합 행위 시나리오 리스트를 작성하는 단계를 포함하는, 신경망 알고리즘을 이용한 내부 정보 유출 방지 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 단위 행위 시나리오는 DLP(Data Loss Prevention) 및 DRM(Digital Rights Management) 중 적어도 하나의 보안 솔루션 시스템을 기준으로 작성되는, 신경망 알고리즘을 이용한 내부 정보 유출 방지 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 신경망 알고리즘으로 학습시키는 단계는,정상 근무자의 행위 데이터 그룹과 이상 근무자의 행위 데이터 그룹을 생성하는 단계;상기 정상 근무자의 행위 데이터 그룹과 상기 이상 근무자의 행위 데이터 그룹을 복합 행위 시나리오별 데이터로 각각 분류하는 단계;상기 정상 근무자의 행위 데이터 그룹과 상기 이상 근무자의 행위 데이터 그룹의 복합 행위 시나리오별 데이터를 각각 그래프로 이미지화하는 단계; 및그룹별 신경망 알고리즘을 학습하는 단계를 포함하는, 신경망 알고리즘을 이용한 내부 정보 유출 방지 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 평가 대상자가 이상 근무자인지 판단하는 단계는,입력된 평가 대상자의 개인별 행위 데이터를 복합 행위 시나리오별 데이터로 분류하는 단계;상기 복합 행위 시나리오별 데이터를 그래프로 이미지화하는 단계;상기 복합 행위 시나리오별 그래프를 상기 신경망 알고리즘에 입력하는 단계; 및상기 신경망 알고리즘에서 학습된 그래프를 기초로 평가 대상자의 그래프를 분류하는 단계를 포함하는, 신경망 알고리즘을 이용한 내부 정보 유출 방지 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 평가 대상자의 그래프를 상기 신경망 알고리즘에 입력하여 학습시키는 단계를 더 포함하는, 신경망 알고리즘을 이용한 내부 정보 유출 방지 방법
7 7
제1항에 있어서, 상기 평가 대상자가 이상 근무자로 판단된 경우,내부 정보를 유출한 시간대 및 내부 정보를 유출하게 된 경로를 그래프에 나타난 단일 행위 시나리오 및 각 행위 시나리오의 데이터 양상으로 분석하는 단계를 더 포함하는, 신경망 알고리즘을 이용한 내부 정보 유출 방지 방법
8 8
제1항 내지 제7항 중 어느 하나의 항에 따른 신경망 알고리즘을 이용한 내부 정보 유출 방지 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
9 9
보안 장비별로 수집한 기업 내부자의 개인별 행위 데이터를 행위 시나리오 리스트를 이용하여 표준화하는 표준화부;상기 보안 장비별로 수집한 기업 내부자의 개인별 행위 데이터를 정상 근무자의 행위 데이터와 이상 근무자의 행위 데이터로 분류하는 데이터 분류부;정상 근무자 그룹의 행위 데이터와 이상 근무자 그룹의 행위 데이터를 복합 행위 시나리오별 그래프로 이미지화하여 신경망 알고리즘으로 학습시키는 신경망 알고리즘 학습부; 및평가 대상자의 개인별 행위 데이터를 상기 신경망 알고리즘에 입력하여, 정상 근무자 그룹의 행위 시나리오 그래프와 이상 근무자 그룹의 행위 시나리오 그래프 중 높은 유사도를 갖는 그룹을 결정하여 평가 대상자가 이상 근무자인지 판단하는 판단부를 포함하되,상기 행위 시나리오 리스트는 이상 근무자 그룹이 내부 정보를 유출하기 위해 하는 행위를 정리한 단위 행위 시나리오 리스트 및 내부 정보 유출 시 관련 있는 단위 행위 시나리오들을 통합시킨 복합 행위 시나리오 리스트를 포함하는, 신경망 알고리즘을 이용한 내부 정보 유출 방지 장치
10 10
제9항에 있어서, 상기 신경망 알고리즘 학습부는,정상 근무자의 행위 데이터 그룹과 이상 근무자의 행위 데이터 그룹을 생성하는 데이터 그룹부;상기 정상 근무자의 행위 데이터 그룹과 상기 이상 근무자의 행위 데이터 그룹을 복합 행위 시나리오별 데이터로 각각 분류하는 데이터 분류부;상기 정상 근무자의 행위 데이터 그룹과 상기 이상 근무자의 행위 데이터 그룹의 복합 행위 시나리오별 데이터를 각각 그래프로 이미지화하는 이미지부; 및그룹별 신경망 알고리즘을 학습하는 알고리즘부를 포함하는, 신경망 알고리즘을 이용한 내부 정보 유출 방지 장치
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 숭실대학교 산학협력단 산학협력 기술개발사업 / 첫걸음 지능형 지식 정보 감사 시스템