데이터 침해 위험분석 : 연관분석을 이용한 텍스트 데이터의 활용
Risk Analysis of Data Breach: Application of Association Rule Mining
- 주제(키워드) 정보보호 , 데이터 침해 , 연관분석 , 독립성 검정
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김명석
- 발행년도 2019
- 학위수여년월 2019. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 경영학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000064333
- UCI I804:11029-000000064333
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
본 논문은 데이터 침해사고에 대하여 사고 발생 時 다양한 침 해경로, 지역 및 산업이 어떻게 연관되어 있는지 파악하며 데이 터 침해사고가 기술적인 위험 이외에 다양한 위험요소로 구성되 어 있음을 재조명하고 이를 검증하는데 목적이 있다. 텍스트 데이터를 활용하여 데이터마이닝 기법중 하나인 연관 분석을 실시하였다. 연구자의 주관으로 정해지는 모호한 지지도 와 신뢰도의 문제를 해결하기 위하여 통계적으로 유의미한 규칙 을 찾아내기 위한 Fisher 정확 검증 또한 함께 적용하였다. 이 를 통해 다양한 지역, 산업 및 침해경로 간에 연관성이 있음을 알 수 있었다. 분석결과를 토대로 정보보호분야에서 데이터 침 해사고에 대한 사이버 위험 및 정보통신기술 측면의 연구들 이 외에 다양한 분야에서의 연구 필요성을 시사한다.
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