2024 국민대학교 소프트웨어학부 캡스톤 디자인 | 산학협력 34조 | 국민대학교 정보보호연구실 & (주)누리랩
생성형 침입 방지 기술 (GIPS: Generative Intrusion Prevention on data Stream) 알고리즘을 기반으로 자동화된 데이터 분석 및 패턴 인식 알고리즘을 개선합니다. 악성 PE 파일로 부터 추출한 공통 시그니처를 Yara Rule 형태로 자동 생성해 주는 기능이 구현되어 다양한 분석 툴에서 활용할 수 있습니다. 또한 다양한 데이터 소스로부터 손쉽게 분석이 가능하도록 시각화하여 보여주는 Web 플랫폼을 구성하여 증가하고 있는 제로데이 공격과 같은 보안 위협을 식별할 수 있는 플랫폼을 구축하였습니다.
Improve automated data analysis and pattern recognition algorithms based on the Generative Intrusion Prevention on data Stream (GIPS) algorithm. A function that automatically generates common signatures extracted from malicious PE files in the form of Yara Rules has been implemented, which can be utilized by various analysis tools. In addition, a web platform that visualizes and displays data from various data sources for easy analysis has been constructed to identify security threats such as zero-day attacks, which are on the rise.
| 담당 | 이름 |
|---|---|
| 팀장 | 엄석현 |
| 팀원 | 김태경 |
| 팀원 | 김태윤 |
| 팀원 | 박준서 |
| 지도교수 | 윤명근 |
- 사전 운영환경 설치 구동을 위해 Web및 파이썬 라이브러리 환경을 설치합니다.
cd web
pip install -r requirements.txt
npm install
npm run dev- env 설정 /web 폴더에 .env 환경설정 파일을 생성합니다.
DATABASE_URL = "file:./infosec_platform.db"
JWT_SECRET_KEY = "시크릿키 생성"
NEXTAUTH_SECRET= "시크릿키 생성"
NEXTAUTH_URL = "http://localhost:3000"
NEXT_PUBLIC_BASE_URL = "http://localhost:3000"- 로컬 서버 구동
npm run dev
HyungBin Seo, and MyungKeun Yoon. "Generative intrusion detection and prevention on data stream." 32nd USENIX Security Symposium (USENIX Security 23). 2023.