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뉴스 데이터 토픽 모델링을 활용한 COVID-19 대유행 전후의 클라우드 보안 동향 파악

원문정보

Topic Modeling to Identify Cloud Security Trends using news Data Before and After the COVID-19 Pandemic

이선우, 이재우

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초록

영어

Due to the COVID-19 pandemic, many companies have introduced remote work. However, the introduction of remote work has increased attacks on companies to access sensitive information, and many companies have begun to use cloud s ervices to respond to security threats. This study used LDA topic modeling techniques by collecting news data with the k eyword 'cloud security' to analyze changes in domestic cloud security trends before and after the COVID-19 pandemic. Be fore the COVID-19 pandemic, interest in domestic cloud security was low, so representation or association could not be fo und in the extracted topics. However, it was analyzed that the introduction of cloud is necessary for high computing perfo rmance for AI, IoT, and blockchain, which are IT technologies that are currently being studied. On the other hand, looking at topics extracted after the COVID-19 pandemic, it was confirmed that interest in the cloud increased in Korea, and accor dingly, interest in cloud security improved. Therefore, security measures should be established to prepare for the ever-incr easing usage of cloud services.

한국어

COVID-19 대유행으로 인해 많은 기업에서 재택근무를 도입했다. 하지만 재택근무 도입으로 기업의 민감한 정보에 접근하려는 공격 시도가 증가했고, 보안위협에 대응하기 위해 많은 기업에서 클라우드 서 비스를 이용하기 시작했다. 본 연구는 COVID-19 대유행 전후의 국내 클라우드 보안 동향의 변화를 분석 하기 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 성능 을 위해 클라우드의 도입이 필요하다는 것을 분석할 수 있었다. 반면, COVID-19 대유행 이후 추출된 토 픽을 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.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 토픽 모델링
2.2 LDA 토픽 모델링을 활용한 동향 분석 연구
3. 연구방법
3.1 연구 프레임워크
3.2 데이터 전처리
3.3 LDA 토픽 모델링 설계
4. 연구 결과
4.1 COVID-19 대유행 이전 분석 결과
4.2 COVID-19 대유행 이후 분석 결과
5. 결론
ACKNOWLEDGEMENT
참고문헌

저자정보

  • 이선우 Soun U Lee. 중앙대학교/융합보안학과
  • 이재우 Jaewoo Lee. 중앙대학교/산업보안학과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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