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유전 알고리즘을 이용한 보안 대책 생성 및 적용 원문보기
(The) Generation and an Application of the Security Countermeasure which uses Simple Genetic Algorithm

  • 저자

    박준형

  • 학위수여기관

    韓南大學校 大學院

  • 학위구분

    국내석사

  • 학과

    컴퓨터공학과

  • 지도교수

  • 발행년도

    2004

  • 총페이지

    iv, 52p.

  • 키워드

    유전알고리즘 보안대책 Simple Genetic Algorithm;

  • 언어

    kor

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T10062488&outLink=K  

  • 초록

    조직은 위험 분석을 통해서 핵심 자산들에 대한 위협과 취약점을 파악하고 위험 정도를 계산한다. 위험 분석을 통해 얻을 수 있는 결과는 보안 대책의 생성을 통한 핵심자산의 보호가 가장 큰 목적이며, 이와 함께 조직의 업무 연속성 유지와 위협으로부터 노출된 자산에 대해 노출을 막고 노출로 인한 비용 손실을 막고자 하는 것이다. 그러나 조직에서 할 수 있는 보안 대책 수립 비용에는 한계가 존재하므로 모든 보안 대책을 수립한다는 것은 처음부터 힘들다. 따라서 이런 비용 한계의 범위 안에서 보안 대책을 적절하게 수립하여 효과를 최대로 높이는 것이 중요하다. 이런 문제를 해결하기 위하여 유전 알고리즘을 이용한다. 1975년 홀랜드(Holland)의 논문 “Adaptation in Natural and Artificial Systems"에서 처음으로 소개된 유전 알고리즘은 찰스 다윈이 주장한 자연 진화 법칙인 적자 생존(survival of fittest)과 자연 도태(natural selection)의 원리를 토대로 하여 정립된 최적화 알고리즘이다. 결국 진화의 과정을 되풀이하는 동안 주어진 환경에서 가장 적합한 형질의 개체들이 형성될 것이라는 것이 주요 내용이다. 이런 유전 알고리즘은 최적화 문제에 대한 해결 능력이 뛰어난 것으로 알려져 있다. 기존의 위험 분석 방법론이나 도구에서는 평가자의 능력에 의존한 보안 대책 수립 과정을 겪었다. 하지만 평가자에 의존하는 보안 대책 선택 및 수립은 주관적인 개입이 많아 상황에 따른 적절한 대처가 불가능하다. 하지만 본 논문에서 제시한 유전 알고리즘을 이용한 보안 대책 선택 및 제시 방법은 좀더 실제 조직의 상황에 맞는 보안 대책의 선택 및 제시가 가능하므로 평가자의 능력에 배가 될 것이다.


    Organization identified vulnerability, threat and risk about critical asset by risk analysis. The purpose of risk analysis is the protection of a critical asset through the generation of a security countermeasure. Risk analysis hold business continuous of organization and keep the exposure about the asset to be exposed, keep the charge loss. It is difficult to establish all security countermeasure in the organization because the limit of the security countermeasure establish charge exists. Therefore we establish in a charge limit inside appropriately the security countermeasure and it is important that we make the effectiveness to the maximum. In this paper used an genetic algorithm to solve such problem. An genetic algorithm was announced for the first time in the paper of Halland in 1975 and are an optimization algorithm which is made of the principle of a survival of fittest and natural selection. This algorithm formed suitable to the environment individual through the evolution. An genetic algorithm is known for the thing by solving an optimization problem well. Existing risk analysis method or tool depended much on the ability of the people to evaluate. But the method or tool can not do suitable according to the situation because it evaluates subjectively. Security countermeasure generation and presentation method by genetic algorithm which presents in the paper are possible and are of service more suitable at the situation a security countermeasure selection to the people to evaluate.


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