HOPE 기반 그래프 임베딩과 K-Means 클러스터링을 이용한 CVE 데이터 분석
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 박지선 | - |
dc.contributor.author | 채동규 | - |
dc.date.accessioned | 2023-09-26T09:59:09Z | - |
dc.date.available | 2023-09-26T09:59:09Z | - |
dc.date.created | 2023-07-21 | - |
dc.date.issued | 2021-12 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/191385 | - |
dc.description.abstract | 그래프는 데이터를 표현하는 효과적인 자료구조 중 하나다. 그래프를 통해 객체간의 복잡한 관계를 모델링하고 분석하기 용이하다. 그러나 데이터의 크기가 커지면서 그 데이터를 표현하는 그래프의 규모 또한 방대해지고 이로 인해 분석의 어려움이 커지고 있다. 이 경우 그래프를 임베딩 (embedding)하고, 그결과에 클러스터링을 적용함으로써 대규모의 그래프를 대상으로도 한눈에 데이터의 구조를 이해할 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 취약점 및 보안과 관련된 데이터인 CVE (Common Vulnerabilities and Exposure) 데이터를 그래프 형태로 표현한 후, 그래프 임베딩 및 클러스터링을 기반으로 요약된 뷰를 생성하였다. 그 결과를 시각화해 보았을 때 데이터에 대한 직관적인 뷰를 성공적으로 도출한 것을 확인하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | HOPE 기반 그래프 임베딩과 K-Means 클러스터링을 이용한 CVE 데이터 분석 | - |
dc.title.alternative | CVE Data Analysis based on Graph Embedding with HOPE and K-Means Clustering Methods | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 채동규 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집, pp.831 - 832 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.title | 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.startPage | 831 | - |
dc.citation.endPage | 832 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11035865 | - |
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