AI 기반 허니팟 개발 프로젝트

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

• 보안 엔지니어 및 DevOps 개발자
• 중급 이상의 Python 및 머신러닝 기초 지식이 필요

핵심 요약

• AI 기반 클러스터링 알고리즘(KMeans)을 활용해 해킹 시도와 일반 사용자 행동을 구분
• 공격자 IP 기반 지리적 분석(war map) 기능으로 공격 출처 추적 가능
• 단순한 구현으로도 실무 적용 가능성 제시

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요

• AI 기반 허니팟(Honeypot)은 공격자 행동 분석 도구
• 클러스터링 기반의 AI 모델을 통해 공격 여부 판단
• 초기 구현 단계로 간단한 프로토타입 개발

2. AI 모델 구현

• KMeans 알고리즘을 사용한 행동 패턴 분류
• Python 기반 머신러닝 라이브러리(scikit-learn) 활용
• 실시간 IP 수집 및 분석 기능 구현

3. 지리적 분석 기능

• 공격자 IP 주소 기반으로 지도에 표시
• ping 및 IP 위치 추적 API(예: IP API) 사용
• 대규모 공격 트래픽 분석 가능

4. 향후 개선 방향

• 모델 정확도 향상을 위한 데이터 확보 필요
• 사용자 인터페이스(UI) 개선을 통한 시각화 강화
• 실무 적용을 위한 보안 인증 프로토콜(예: TLS 1.3) 적용 고려

결론

• AI 기반 클러스터링(KMeans)과 IP 지리 분석을 결합한 허니팟은 보안 분석에 유용
• Python과 scikit-learn을 활용해 초기 구현 가능
• 실무 적용 시 보안 프로토콜 강화와 UI 개선 필요