블록체인 기반 IoT 플랫폼을 위한 시각화 및 이상 탐지 기법
Blockchain Visualization and Anomaly Detection Method for IoT Platform based on Blockchain
- 주제(키워드) IoT blockchain , visualization and monitoring tool , blockchain anomaly detection
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 낭종호
- 발행년도 2019
- 학위수여년월 2019. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000064019
- UCI I804:11029-000000064019
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
기존의 IoT 플랫폼은 중앙 집중형으로 설계되어 있으며 플랫폼이 커지고, 접속하는 기기가 많을수록 해킹, 단일 장애점과 같은 취약점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 블록체인을 IoT 플랫폼에 접목시킨 IoT 블록체인이 등장하고 있다. 기존 블록체인 시스템과 IoT 플랫폼을 모니터링할 수 있는 시각화 도구와 이상현상 탐지 방법은 많이 찾아볼 수 있지만, IoT 블록체인 플랫폼을 위한 시각화 도구 및 이상현상 탐지 방법에 대한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 IoT 플랫폼의 특성을 반영한 IoT 블록체인 플랫폼을 모니터링하기 위한 시각화 요소 및 시각화 방법과 IoT 블록체인 플랫폼에서 발생할 수 있는 이상현상을 탐지하기 위한 방법을 제안한다. 시각화 방법으로는 크게 두 가지로 블록체인을 모니터링하기 위한 필수 시각화 방법과IoT 블록체인의 IoT 플랫폼의 특성을 반영한 시각화 방법을 제안한다. 그리고 이상현상 탐지 기법도 IoT 블록체인 플랫폼의 특성을 반영한 규칙기반의 탐지 기법을 제안한다. 제안한 시각화 방법으로 IoT 블록체인의 효율적인 모니터링을 할 수 있음을 확인할 수 있다. 제안한 탐지 기법은 본 논문에서 직접 구성한 실험환경에서 성능을 실험하였으며, 짧은 시간 내에 이상현상을 탐지할 수 있는 것을 확인할 수 있다. 연속 데이터에 대하여 슬라이딩 윈도우를 이용한 이상현상 탐지 방법으로 정밀도와 재현율을 측정했을 때 윈도우의 크기에 따라 정밀도와 재현율이 반비례 관계를 보인다는 것을 확인할 수 있다. 전체 노드 중 악의적인 노드의 비율이 높을수록 이상현상을 탐지하지 못한다는 것 또한 확인할 수 있다. 그리고 제안한 방법들을 이용해 시각화 도구를 설계 및 구현하였으며 IoT 블록체인을 효율적으로 모니터링할 수 있음을 확인할 수 있다.
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