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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.2
- 수록면
- 109 - 118 (10page)
이용수
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현대 클라우드 환경에서 잠재적인 보안 위협을 식별하는 것은 매우 중요한 과제로 여겨진다. 본 연구에서는 AWS CloudTrail 로그를 분석하여 MITRE ATT&CK 전술을 예측하기 위한 슬라이딩 윈도우 기반 BERT 모델을 제안한다. 슬라이딩 윈도우 기법 시퀀스를 통해 로그 분할하며 이를 바탕으로 모델이 시계열적 및 문맥적 의존성을 포착할 수 있도록 한다. 이러한 접근법은 BERT의 문맥 이해 능력을 활용하여 정밀한 로그 이벤트 분류를 가능하게 한다. 실험 결과, 제안된 프레임워크는 공격 전술을 식별하는 데 0.933의 f1-score를 달성하였다. 본 연구는 AWS CloudTrail 로그 데이터를 기반으로 MITRE ATT&CK 프레임워크의 전술과 기술을 효과적으로 예측하기 위해 슬라이딩 윈도우 기반 BERT 모델을 활용하는 접근법의 중요성을 강조한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 학습 데이터 구축 및 데이터 전처리
Ⅳ. 제안 기법
Ⅴ. 성능 검증
Ⅵ. 결론
References
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