Korea University · Computer Science
Pilsung Kang 교수의 연구실은 사이버 보안 분야에 초점을 맞추며, 특히 내부자 위협(Insider Threat) 탐지 기술에 중점을 둡니다. 사용자 행동 모델링과 이상 탐지 알고리즘을 기반으로 한 지능형 위협 탐지 기법을 개발하여, 조직 내부에서 발생하는 도용, 정보 유출, 시스템 파손 등의 위협을 효과적으로 식별하고자 합니다. 기존의 규칙 기반 접근 방식의 한계를 극복하기 위해 데이터 기반의 유연하고 강력한 탐지 솔루션을 연구하고 있습니다.
Figures are computed from collected data and may differ slightly.
Insider threats are malicious activities by authorized users, such as theft of intellectual property or security information, fraud, and sabotage. Although the number of insider threats is much lower than external network attacks, insider threats can cause extensive damage. As insiders are very familiar with an organization’s system, it is very difficult to detect their malicious behavior. Traditional insider-threat detection methods focus on rule-based approaches built by domain experts, but th
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