ITPE * JackerLab

개요행동기반 이상징후 탐지 알고리즘(Behavioral Anomaly Detection)은 시스템 사용자 또는 엔티티의 정상적인 행위를 모델링하고, 이에 반하는 비정상적인 행동을 실시간으로 탐지하는 기술입니다. 정해진 룰이 아닌 머신러닝 기반의 통계적 이상감지를 통해 내부자 위협, 계정 탈취, 악성 행위 등 탐지가 어려운 공격 유형에 대응할 수 있습니다. 사이버 보안, 금융 사기 탐지, 산업 설비 이상 모니터링 등 다양한 분야에 적용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의특정 주체(사용자, 기기, 프로세스 등)의 정상적인 행동 패턴을 학습한 후, 이와 다른 이상 행동을 탐지하는 알고리즘입니다.목적사전에 정의된 규칙만으로 탐지할 수 없는 지능형 위협을 식별하기 위함입니다.필요성새로운 형태의 위협은 룰 ..

개요Synthetic Identity Detection은 실제 존재하는 개인의 일부 정보와 허위 정보를 결합해 만들어진 ‘합성 신원(Synthetic Identity)’을 식별하고 차단하는 보안 기술입니다. 이러한 신원은 일반적으로 신용 사기, 대출 사기, 피싱 등에 사용되며, 기존의 신원 인증 시스템으로는 탐지하기 매우 어렵습니다. 최근 금융, 전자상거래, 헬스케어 산업을 중심으로 합성 신원 공격에 대한 대응이 필수 보안 과제로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의허위 정보와 실존 정보를 조합해 만든 가짜 신원을 식별하는 기술예: 실존 주민등록번호 + 가짜 이름목적신용 사기 및 계정 탈취 방지금융 기관 KYC 및 AML 대응 강화필요성기존의 단일 인증 수단으로 탐지 불가머신러닝 기반 이상..

개요적대적 공격(Adversarial Attack)은 머신러닝 모델이 잘못된 예측을 하도록 유도하는 교묘한 입력 데이터 변조 기법이다. 이미지, 텍스트, 음성 인식 시스템 등에 적용될 수 있으며, 인공지능(AI) 기반 시스템의 보안 취약점을 악용하는 대표적인 위협 중 하나로 간주된다. 본 글에서는 적대적 공격의 개념, 유형, 동작 원리, 방어 기법 및 활용 사례를 살펴본다.1. 적대적 공격(Adversarial Attack)이란?적대적 공격은 머신러닝 모델이 예상치 못한 오차를 발생시키도록 입력 데이터를 조작하는 기법이다. 공격자는 정교한 변형을 가하여 인간이 인식할 수 없는 변화를 모델에 주입하고, 이를 통해 모델이 잘못된 결정을 내리도록 유도한다.✅ 적대적 공격은 AI 보안 연구에서 가장 중요한 도전..

개요적대적 훈련(Adversarial Training)은 머신러닝 모델을 적대적 공격(Adversarial Attack)에 대비하여 더욱 강력하게 만드는 기법입니다. 적대적 예제(Adversarial Example)를 생성하여 모델이 이를 학습하고 보다 견고한 성능을 유지하도록 훈련합니다. 이는 특히 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 자율 주행 및 보안 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 본 글에서는 적대적 훈련의 개념, 주요 기술, 활용 사례 및 장단점을 살펴봅니다.1. 적대적 훈련이란?적대적 훈련은 모델이 적대적 예제(공격 데이터)를 학습하도록 하여 보안성을 높이는 기법입니다. 공격자는 원본 데이터에 작은 노이즈를 추가하여 모델이 잘못된 결과를 출력하도록 유도하는데, 적대적 훈련은 이러한 공격을 미..