2020년도 인터넷정보학회 춘계학술발표대회
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| 한글제목(Korean Title) |
대규모 사이버 상황 정보를 처리하기 위한 빅 데이터 처리 프레임워크 설계 |
| 영문제목(English Title) |
Design of a Big data Processing Framework for Processing Lager-Scale Cyber Situation Information |
| 저자(Author) |
유지훈
신동규
신동일
장지원
Jihoon Yoo
Dongkyoo Shin
Dongil Shin
Jiwon Kang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 21 NO. 01 PP. 0203 ~ 0204 (2020. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
현재 사이버 공간이 제 5전장영역(사이버 공간)에 포함되면서, 정보통신 기술의 컴퓨터, 센서, 네트워크 등을 통해 각 군의 네트워크를 연결하여 실시간으로 모든 요소를 통합적으로 관리하게 되었다. 통합된 네트워크를 통해 병합된 각 군의 사이버 상황 정보는 명확하게 정의가 되지 않으며, 시간이 지남에 따라 더 많은 양의 데이터가 수집되어 기존 중앙집중식 데이터베이스를 운영하는 현재 시스템과 충돌하게 된다. 이에 본 연구에서는 대용량 사이버상황 정보를 처리하기 위해 Hadoop Ecosystem과 Apache Spark를 융합한 빅 데이터 처리 프레임워크 구조를 연구한다. 대규모 사이버 상황 정보를 생성하기 위해 TAXII·STIX·CyberOX·Snort·OSSEC와 다양한 정보 공유 사이트(Feed)를 연동해 생성되며, 대규모 사이버 상황 정보를 수집 어플리케이션과 연결하여 분산 저장소에 저장한다. 또한 분산 저장소에 저장된 사이버 상황 정보를 이용하기 위해서 고속 검색 및 시각화를 지원하는 Elasticsearch·Kibana를 사용하여 효율적인 처리 구조를 제안한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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