보안 중심 의사결정 지원 시스템 강화를 위한 베이지안 네트워크 (Bayesian Network) 접근 방식

오늘날 대부분의 오픈 소스 기반 네트워크에서 이기종 스택 (heterogeneous stacks)을 채택하고 통합하는 것은 상호 운용성 및 고급 기능의 가용성과 같은 명확한 이점을 가져다줍니다. 하지만 다른 한편으로는, 상호 연결되는 구성 요소와 가동 부품의 수가 증가함에 따라 적절한 운영을 보장하기 위해 서로 다른 도메인의 다양한 도구에 대한 다학제적 지식 기반을 지속적으로 확장하며 유지해야 하는 요구사항이 발생합니다. 이러한 노력을 완화하기 위해, 본 연구는 인프라 운영자가 자신의 환경에 채택할 보안 접근 방식(예: 도구)을 선택할 수 있도록 안내하는 의사결정 지원 시스템 (Decision Support System, DSS)을 제안합니다. 이 프레임워크는 다양한 도메인에 대한 보안 삼요소 (security triad)에 관한 최종 사용자의 상위 수준 요구사항을 쉽게 포착하며, 지정된 모델에 대해 추론 (inference)을 실행하여 그러한 요구사항을 더 잘 충족하는 식별된 도구 (보안 메커니즘)를 제공합니다. 제시된 DSS는 다양한 요구사항과 베이지안 네트워크 (Bayesian Network, BN) 모델을 수용할 수 있는 이해하기 쉽고 확장 가능한 프레임워크를 제공하는 것을 목표로 합니다. 시스템의 아키텍처와 모델링이 이론적 프레임워크와 정렬되어 제안됩니다. 시스템의 성능은 시간 및 예측 정확도 측면에서 평가됩니다.