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이런 변화 속에서, 한양대학교 대학원 정보보안학과에서 체계적인 연구를 수행하며 기술과 정책이 결합된 보안프레임워크를 구축하고 싶습니다.
이 과정을 통해 데이터 분석의 정밀함이 보안 탐지의 신뢰도를 결정한다는 점을 배웠습니다.
한양대학교 대학원에서는 이 경험을 발전시켜, AI 기반 보안 위협 탐지와 예측형 분석모델을 심도 있게 연구하고자 합니다.
제가 한양대학교 대학원에서 가장 깊이 있게 연구하고 싶은 분야는 지능형 위협 탐지(IntelligentThreatD etection)와 보안 데이터 분석(Security DataA nalytics)입니다.
저는 이러한 복잡한 공격 환경에서 데이터 기반의 예측과 판단을 가능하게 하는 보안체계를 구축하는 것을 연구 목표로 삼고 있습니다.
저는 이 연속 적 데이터 분석을 위해 딥러닝 기반 시퀀스 모델(LSTM, Trans former 등)을 보안 로그 분석에 적용하는 연구를 수행하고자 합니다.
한양대학교 정보보안학과는 데이터 중심의 보안연구와 인공지능 융합 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다.
이 경험은 대학원에서 보안데이터 셋을 분석하고, 위협 인텔리전스를 학문적으 로체 계화하는 연구에 직접적으로 활용될 것입니다.
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실제로 학부 시절 수행한 '소셜엔지니어링 대응 시뮬레이션' 프로젝트에서 사람의 심리적 취약점이 기술적 보안보다 더 큰 위험이 될 수 있음을 체험했습니다.
실험 도 중 단순한 데이터 이상이 실제로 서비스 장애를 초래할 수 있다는 것을 보며, 보안연구가 개인의 영역을 넘어 사회 시스템 전체의 안전망을 구축하는 일이라는 점을 실감했습니다.
실무경험을 통해 보안은 단순히 방화벽이나 암호화 기술로 끝나는 것이 아니라, 운영체계·네트워크·사용자 행태·관리정책이 유기적으로 연결되어야 실질적 효력을 발휘한다는 점을 배웠습니다.
실제 서비스 환경에서 발생하는 HTTP 요청 데이터를 수집하고, 비정상 응답을 분류하는 과정이 핵심이었습니다.
특히 SQL인젝션과 XSS 공격의 요청 특징을 학습 데이터로 변환할 때, 단순 키워드 검출이 아닌 요청구조의 비정상성을 기준으로 탐지하도록 모델을 설계했습니다.
이 과정을 통해 데이터 분석의 정밀함이 보안 탐지의 신뢰도를 결정한다는 점을 배웠습니다.
또한 프로젝트 수행 중 예상치 못한 기술적 문제도 발생했습니다.
한양대학교 대학원에서는 이 경험을 발전시켜, AI 기반 보안 위협 탐지와 예측형 분석모델을 심도 있게 연구하고자 합니다.
제가 한양대학교 대학원에서 가장 깊이 있게 연구하고 싶은 분야는 지능형 위협 탐지(IntelligentThreatD etection)와 보안 데이터 분석(Security DataA nalytics)입니다.
저는 이러한 복잡한 공격 환경에서 데이터 기반의 예측과 판단을 가능하게 하는 보안체계를 구축하는 것을 연구 목표로 삼고 있습니다.
공격행위의 맥락(Context)과 시간적 흐름(Sequence)을 고려하는 행동기반 위협 탐지 모델(BehavioralThreatModeling)을 구축하는 것이 목표입니다.
저는 이 연속 적 데이터 분석을 위해 딥러닝 기반 시퀀스 모델(LSTM, Trans former 등)을 보안 로그 분석에 적용하는 연구를 수행하고자 합니다.
한양대학교 정보보안학과는 데이터 중심의 보안연구와 인공지능 융합 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다.
저는 이 환경에서 실제 네트워크 트래픽, 로그 데이터, 악성코드 패턴을 기반으로 하는 실험적 연구를 수행하고 싶습니다.
실험을 통해 수집된 대규모 데이터 셋을 학습 모델에 적용하고, 예측 정확도뿐 아니라 해석 가능성(Explaina bility)을 강화하는 연구를 병행할 계획입니다.
첫 번째 강점은 데이터 해석을 통한 문제 해결 능력입니다.
이 경험은 대학원에서 보안데이터 셋을 분석하고, 위협 인텔리전스를 학문적으 로체 계화하는 연구에 직접적으로 활용될 것입니다.
특히 Python, TensorFlow, R을 활용한 데이터 분석 경험을 통해 기술 간의 연결점을 이해했습니다.
대학원에서는 이러한 경험을 바탕으로 인공지능 기반 보안시스템 연구에 필요한 통계적 모델링역 량을 더욱 심화시킬 계획입니다. |
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2025.11.16
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