빅데이터와 C·C 보안시스템응용 강민혁

목 차 1. 빅 데이터 2. C·C

1. 빅 데이터 빅데이터의 이해 – 빅데이터 연구소 소장

1. 빅 데이터 1) 빅데이터의 정의 가. 기술적 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추 출하고, 데이터의 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍처 나. 규모적 일반적인 데이터베이스 소프트웨어가 저장, 관리, 분석 할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터

1. 빅 데이터 1) 빅데이터의 정의 기존의 관리 및 분석 체계로 감당할 수 없을 정도의 거대한 데이터의 집합 대규모 데이터와 관계된 기술 및 도구 ( 수집, 저장, 검색, 공유, 분석 시각화 등 ) 다. 데이터 홍수 스마트 사회로 변화에 따른 데이터 저장, 처리 비용의 하락 SNS 확 대 등으로 소셜, 사물, 라이프로그 데이터 등이 결합 디지털 데이터 의 양이 기하급수적으로 폭증

1. 빅 데이터 18 2) 빅 데이터의 개요 가. 빅 데이터의 생성 전 세계적으로 매일 2.5quintillion(10 ) 바이트의 데이터가 생성 되고, 존재하는 데이터의 90% 이상은 최근 2 년 안에 생성

1. 빅 데이터 2) 빅 데이터의 개요 나. 데이터 빅뱅 디바이스 빅뱅 : 2010 년 100 억개 모바일 기기 -> 2017 년 7 조개 무선 단말로 연결 데이터 빅뱅 : 2010 년 800EB(Exa Byte) -> 2020 년 35ZB 로 확대 2010 ~ 2015 년 : 모바일 트래픽은 6300%, SNS 는 연간 47% 이상 확대

1. 빅 데이터 2) 빅 데이터의 개요 다. 빅 데이터의 종류 고객정보와 같은 정형화된 자산정보 뿐만 아니라 외부 데이터, 비 정형, 소셜, 실시간 데이터 등이 복합적으로 구성

1. 빅 데이터 2) 빅 데이터의 개요 다. 빅 데이터의 종류 정형 (Structured) 반정형 (Semi – Structured) 비정형 (Unstructured) 고정된 필드에 저장된 데이터 (RDB, 스프레드시트에 저장된 데이터 ) 고정된 필드에 저장되어 있지는 않지만, 메타 데이터나 스키마 등을 포함하는 데이터 (XML 이나 HTML 텍스트 데이터 ) 고정된 필드에 저장되어 있지 않은 데이터 ( 텍스트 분석이 가능한 텍스트 문서, 이미지 / 동 영상 / 음성 데이터 )

1. 빅 데이터 2) 빅 데이터의 개요 다. 빅 데이터의 위치 기존 BI(Business Intelligence) 영역 : 구조화된 데이터 구조에서 출발 빅 데이터 영역 : 단순 데이터 크기를 넘어 비정형 데이터에서 의미 있는 정보를 유출하는 영역으로 확대

1. 빅 데이터 3) 빅 데이터의 기술 가. 빅 데이터의 요소기술 대용량 데이터를 처리하고 그 중 가 치 있는 소수의 데이트를 발굴 비정 형 데이터를 사용자 관점에서 활용 할 수 있도록 가공 대용량 데이터 / 비정형화된 데이터 의 수집, 검색, 데이터 전처리 및 분 석 기술, 시각화 기술 ( 표현 기술 )

1. 빅 데이터 3) 빅 데이터의 기술 나. 빅 데이터 분석 기술 종 류종 류내 용내 용 텍스트 마이닝 (Text Mining) 자연어처리 기술을 기반으로 비정형 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 다른 정보와 연계성을 파악하여 텍스트가 가진 카테고리를 찾아 내는 기술 ( 문서 분류, 문서 클러스터링, 정보 추출 그리고 문서 요약 등 ) 평판 분석 (Opinion Mining) 소셜 미디어 등의 소비자의 의견들을 수집, 분석해 제품이나 서비스 등에 대한 정형 / 비정형 텍스트의 긍정, 부정, 중립의 평판을 추출해 내는 기술 ( 텍스트 마이닝, 자연어처리, 비정형 분석, 형태소 분석 등 ) 소셜 네트워크 분석 (Social Network Analytics) 각 개인 또는 그룹의 소셜 네트워크 내 영향력, 관심사, 성향 및 행동 패턴 을 그래프 이론에 바탕하여 분석, 추출하는 기술 ( 감성 분석이 대표적 ) 클러스터 분석 (Cluster Analysis) 데이터 간의 유사도를 정의하고 각 데이터 간의 거리를 구하고 서로의 거 리가 가까운 것부터 순서대로 합쳐가는 기술 ( 계층적 기법과 비계층적 기 법 )

1. 빅 데이터 3) 빅 데이터의 기술 다. 빅 데이터 처리 기술 종 류종 류내 용내 용 Hadoop 분산시스템 상에서 대용량 데이터처리 분석을 지원하는 오픈소스 소 프트웨어 프레임워크로 HDFS(Hadoop Distributed File System) 와 Hbase 및 MapReduce 로 구성 R 통계계산 및 시각화를 위한 언어 및 개발환경을 제공하고, 그래프 등 으로 시각화 및 Mac OS, 리눅스, 윈도우 등 대부분의 컴퓨팅 환경을 지원하여 대용량 데이터 통계분석 및 데이터 마이닝을 위해 사용 NoSQL (Not- Only/No SQL) 비관계형 DB 로 테이블 스키마가 고정되지 않고, 테이블 간 조인 연산 을 지원하지 않으며, 수평적 확장이 용이하다. 네트워크 전송 중 일부 데이터를 손실하더라도 시스템은 정상 동작하는 분산가능성 (Partition Tolerance) 에 중점을 두고 일관성과 유효성은 보장하지 않는다.

1. 빅 데이터 3) 빅 데이터의 기술 라. 빅 데이터 플랫폼 고급분석, 빠른 처리 속도, 확장성 및 실시간성을 지원 대용량 데이터저장 기술, 분산 또는 병렬처리 기술 등이 핵심 비정형 데이터로 복잡성과 확장성에 대한 고려

목 차 2. C·C Ko.wikipedia.org/wiki/ 공통평가기준 공통평가기준 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

2. C·C 1)C·C 의 정의 공통평가기준 (Common Criteria, 약어 CC) 는 컴퓨터 보안 을 위한 국제 표준이며 ISO/IEC 이다. IT 제품이나 특정 사이트의 정보 시스템에 대해 정보 보 안평가 인증을 위한 평가 기준이다. 정식 명칭은 "Common Criteria for Information Technology Security Evaluation"( 정보 기술 보안 평가를 위한 공통평가기준 ) 이다. ISO / IEC 표준 이름은 "Evaluation criteria for IT security" JIS X 5070 로 이름은 " 정보 기술 보안 평가 기준 " 이다.

2. C·C 1)C·C 의 정의 ”ISO 표준으로 채택된 정보 보호 제품 평가 기준. 정보화의 순 기능 역할을 보장하기 위해 정보 보호 기술 기준으로 정보화 제품의 정 보 보호 기능과 이에 대한 사용 환경 등급을 정한 기준이다.” - TTA 한국정보통신 기술협회 정보 보호 시스템에 대한 공통 평가 기준 (CC) 은 선진 각국들이 서로 다른 평가 기준을 가지고 평가를 시 행하여 초래되는 시간과 비용 낭비 등 기타 제반의 문제점을 없애기 위해 개발하기 시작하여, 1998 년에 는 이에 의한 상호 인정 협정이 미국, 캐나다, 영국, 프랑스, 독일 간에 체결되었다. CC 는 제 1 부 시스템의 평가 원칙과 평가 모델, 제 2 부 시스템 보안 기능 요구 사항 (11 개 ), 제 3 부 시스템의 7 등급 평가를 위한 보 증 요구 사항 (8 개 ) 으로 되어 있다.

2. C·C 2) C·C 의 연혁 및 동향

2. C·C 3) C·C 의 구성 보안성 평가에 관심을 가지는 활용주체는 ‘ 소비자 ’, ‘ 개발자 ’, ‘ 평가자 ’ 로 공통평가 기준을 활용함으로써 다음과 같은 이점을 얻는다. 소비자개발자평가자 1부1부 배경정보 및 참조 목적으로 사용, 보호프로파일 구조에 대한 지침으로 사용 배경정보 및 참조 목적으로 사 용, TOE 보안명세의 개발에 사용 배경정보 및 참조 목적으로 사용, 보호프로파일과 보안목표명세서 구조에 대한 지침으로 사용 2부2부 TOE 에 대한 요구사항을 공 식화 하기 위한 지침이나 참 고 문헌으로 사용 기능요구사항을 해석하고 TOE 기능명세를 공식화하기 위한 참고 문헌으로 사용 기능요구사항을 해석하기 위한 참고 문헌으로 사용 3부3부 필요한 보증등급을 결정 하기 위 한 지침으로 사용 TOE 의 보증방법을 결정하고 보증요구사항을 해석하기 위한 참고 문헌으로 사용 보증요구사항을 해석하기 위한 참고 문헌으로 사용 * TOE : 공통평가기준은 평가 대상 선정에 융통성이 있기 때문에 적용 범위가 IT 제품에만 한정되지는 않는다. 따라서, “IT 제품 ” 이라는 표현 대신 “TOE( 평가 대상, Target of Evaluation)” 라는 용어를 사용하기로 한다.

2. C·C 4) C·C 의 기본 구성 CC 는 3 부로 구성된 국제표준 (ISO/IEC 15408) 이며 현재 IT 제품의 신뢰 성인 정보 보증 (Information Assurance) 을 얻기 위해 수행되는 IT 제품 보안성 평가 · 인증 제도에 가장 많이 적용되는 기준 중 하나이다. 공통평가기준에 대한 소개 부분으로, IT 보안성 평가의 원칙과 일반 개념을 정의하고 평가의 보편적인 모델을 제시 1 부 소개 및 일반 모델 TOE 에 대한 기본적인 기능요구사항을 정립하는 표준이 될 수 있는 기능 컴포넌트의 집합으로 이루어져 있다. 2 부는 기능 컴포넌트의 집 합으로 분류되며, 패밀리 및 클래스로 구성된다 2 부 보안기능 요구사항 TOE 에 대한 기본적인 보증요구사항을 정립하는 표준이 될 수 있는 보증컴포넌트의 집합으로 이루어져 있다. 3 부는 보증컴포넌트의 집 합으로 분류되며, 패밀리 및 클래스로 구성된다 3 부 보증요구사항

2. C·C 5) C·C 의 미래 정보보호시스템의 보안적합성 평가 / 인증 활동 지속 전자여권 국가사이버 안전센터 (IT 보안 인증사무국 ) 평가 / 인증 등급별 분포도 ( 총 621 개 ) 국내 평가기관  한국인터넷 진흥원  한국산업기술시험원  한국시스템보증  한국아이티평가원  한국정보통신 기술협회 CC 의 국제화는 기정 사실화되고 있고 선 진국을 중심으로 구성된 CCRA 를 통하여 확대되고 있는 추세임. 이와 같은 국제환경의 변화에 적절한 대응 은 국내 정보보호산업체의 국제 경쟁력 장 래에 중요