Deep Learning-based Automation for Data Type Classification in Real-Time Information Leakage Detection

기업은 내/외부의 다양한 정보 유출 시도로부터 내부 자산을 보호하기 위한 여러 방법론을 적용해 악의적인 행위를 분석하며 위협을 차단 및 예방하는 활동을 하고 있다. 하지만 대부분 정형화된 로그 분석에 중점을 두고 있어 기업 내부의 텍스트, 이미지 파일과 같은 비정형 데이터에 의한 정보 유출 행위를 탐지하기에는 제한적이다. 이와 관련된 다양한 연구가 진행되고 있지만 공개된 과거의 데이터셋을 활용하며 실시간성이 고려되지 않은 한계점을 보인다. 본 논문에서는 텍스트 및 이미지 파일을 대상으로 실시간 데이터 유출 탐지가 가능한 딥러닝 기반 데이터 유형 분류 자동화 및 정보 유출 탐지 방법을 제안한다.

Authors

Publication Details

Journal
KIISE Transactions on Computing Practices
Published
2025-03-25
DOI
https://doi.org/10.5626/ktcp.2025.31.3.146
Primary Topic
Network Security and Intrusion Detection
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
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article

Deep Learning-based Automation for Data Type Classification in Real-Time Information Leakage Detection

Minkyo Kim, Minchan Kim, Seungwoo Kang, Jun Hyuk Cho et al.
KIISE Transactions on Computing Practices
Network Security and Intrusion Detection
article

Deep Learning-based Automation for Data Type Classification in Real-Time Information Leakage Detection

Minkyo Kim, Minchan Kim, Seungwoo Kang, Jun Hyuk Cho, Hyunjun Kim, Hyeung Sik Im
article en

Abstract

기업은 내/외부의 다양한 정보 유출 시도로부터 내부 자산을 보호하기 위한 여러 방법론을 적용해 악의적인 행위를 분석하며 위협을 차단 및 예방하는 활동을 하고 있다. 하지만 대부분 정형화된 로그 분석에 중점을 두고 있어 기업 내부의 텍스트, 이미지 파일과 같은 비정형 데이터에 의한 정보 유출 행위를 탐지하기에는 제한적이다. 이와 관련된 다양한 연구가 진행되고 있지만 공개된 과거의 데이터셋을 활용하며 실시간성이 고려되지 않은 한계점을 보인다. 본 논문에서는 텍스트 및 이미지 파일을 대상으로 실시간 데이터 유출 탐지가 가능한 딥러닝 기반 데이터 유형 분류 자동화 및 정보 유출 탐지 방법을 제안한다.

KIISE Transactions on Computing PracticesVol. 31(3)
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Network Security and Intrusion Detection
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