뉴스 데이터 토픽 모델링을 활용한COVID-19 대유행 전후의 클라우드 보안 동향 파악Topic Modeling to Identify Cloud Security Trends using news DataBefore and After the COVID-19 Pandemic
- Authors
- 이선우; 이재우
- Issue Date
- Jun-2022
- Publisher
- 한국융합보안학회
- Keywords
- Cloud security; LDA Topic Modeling; Big data; Trend Analysis
- Citation
- 융합보안논문지, v.22, no.2, pp 67 - 75
- Pages
- 9
- Journal Title
- 융합보안논문지
- Volume
- 22
- Number
- 2
- Start Page
- 67
- End Page
- 75
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/60647
- DOI
- 10.33778/kcsa.2022.22.1.067
- ISSN
- 1598-7329
- Abstract
- COVID-19 대유행으로 인해 많은 기업에서 재택근무를 도입했다. 하지만 재택근무 도입으로 기업의 민감한 정보에 접근하려는 공격 시도가 증가했고, 보안위협에 대응하기 위해 많은 기업에서 클라우드 서비스를 이용하기 시작했다. 본 연구는 COVID-19 대유행 전후의 국내 클라우드 보안 동향의 변화를 분석하기 위해 ‘클라우드 보안’ 키워드로 뉴스 데이터를 수집하여 LDA 토픽 모델링 기법을 사용했다. COVID-19 대유행 전에는 국내 클라우드 보안에 대한 관심이 낮아 추출한 토픽에서 대표성이나 연관성을 찾을 수 없었다. 다만, 현재 많은 연구가 이뤄지는 IT기술인 AI, IoT, 블록체인을 위해서는 높은 컴퓨팅 성능을 위해 클라우드의 도입이 필요하다는 것을 분석할 수 있었다. 반면, COVID-19 대유행 이후 추출된 토픽을 보면 국내에서 클라우드에 대한 관심이 증가했고, 이에 따라 클라우드 보안에 대한 관심이 향상된 것을 확인했다. 따라서 앞으로 계속 증가할 클라우스 서비스 사용량에 대비한 보안 대책을 수립해야 할 것이다.
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Collections - College of Business & Economics > Department of Industrial Security > 1. Journal Articles
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