주성분 분석기반 저복잡 이상탐지 기술 연구

Abstract

사물 인터넷(Internet of Things; IoT) 기술의 발전과 함께 인터넷으로 원격 조작이 가능한 스마트 전구나 센서와 같은 초저사양 디바이스도 출시되고 있다. 이제 따라 오픈소스 플랫폼의 개발이 활발하게 이루어지고 있지만, 오픈소스는 보안의 취약점을 가지고 있다는 문제점이 존재한다. 또한, 저사양 IoT 디바이스는 CPU, 메모리 등의낮은 하드웨어 사양으로 기존의 이상탐지 시스템을 적용하기에는 한계점이 존재하므로 저 연산, 저 복잡도, 저용량의 이상탐지 기술에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 저사양 IoT 디바이스에도 운영가능한 선형연산 기반의 저 복잡도 이상탐지 기술을 제안한다. 본 기술은 주성분 분석(Principal component Analysis; PCA)을이용하여 정상 데이터의 주성분 벡터를 구하고, 저사양 IoT 디바이스로부터 수집된 데이터를 주성분 벡터 방향으로 선형변환 시킨 후, 새롭게 제안하는 변형된 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance; MD)를 적용하여 이상탐지를 진행한다. 현존하는 이상탐지 기술들과의 성능을 비교한 결과 제안하는 기술이 낮은 연산 복잡도에도 불구하고 가장 높은 성능을 가지고 있음을 보였다.