KR101971790B1 - 통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템 및 그 방법 - Google Patents

통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 이상 행동을 감지하는 시스템 및 그 방법에 관한 기술로서, 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 시스템은 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 사용 정보를 수신하는 정보 수신부와, 수신한 사용 정보를 기계 학습하여 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동을 감지하기 위한 분석 모델을 생성하는 모델 생성부와, 분석 모델을 클라우드 서버로 전송하는 모델 송신부 및 클라우드 서버로부터 통합된 분석 모델을 수신하고, 통합된 분석 모델 및 생성한 분석 모델 중에서 적어도 하나에 기초하여 이상 행동을 감지하는 이상 행동 감지부를 포함하고, 클라우드 서버는 전송되는 분석 모델을 수집하고, 수집한 분석 모델을 기계 학습하여 통합된 분석 모델을 생성한다.

Description

통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING ABNORMAL BEHAVIOR BASED ON UNIFIED MODEL}
본 발명은 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동을 감지하는 시스템 및 그 방법에 관한 기술로서, 구체적으로는 기계 학습된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 기술적 사상에 관한 것이다.
최근, 클라이언트 단말간의 컨텐츠를 주고 받을 수 있는 연결된 디바이스(Connected Device)의 수요가 증가함에 따라, 저작권 보호 기술에 대한 해킹 및 침해 시도와 같은 이상 행동이 점차 지능화 되고 있다. 이를 해결하기 위하여 종래에는 이상 행동에 대응하기 위하여 규칙(Rule) 또는 정책(Policy)에 기반한 감지 시스템을 적용하고 있다.
그러나, 규칙(Rule) 또는 정책(Policy)에 기반한 감지 시스템은 클라이언트 단말 또는 사용자의 행위가 특정 조건에 해당하는 경우에만 이상 행동에 대한 감지가 가능하기 때문에 점차 지능화 되어가는 이상 행동을 감지하는데 한계가 있다.
따라서, 이상 행동에 대한 실시간 감지뿐만 아니라 유사 시도에 대한 예측을 통하여 이상 행동을 발생 이전에 예측 감지할 수 있는 새로운 감지 시스템의 필요성이 증가하고 있다.
한국공개특허 제10-2016-0095856호 "새로운 공격 유형의 자동 탐지 및 공격 유형 모델 갱신을 통한 지능형 침입 탐지 시스템 및 방법" 한국등록특허 제10-0933986호 "네트워크 공격의 통합 시그니처 관리 및 분배 시스템 및 방법"
본 발명은, 각 분석 서버에서 기계 학습을 통하여 획득된 분석 모델만을 클라우드 서버로 전송함으로써, 데이터 전송에 따른 트래픽 발생을 최소화할 수 있는 기술을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 통합된 분석 모델을 각 분석 서버에서 서로 공유 함으로써, 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동 감지의 정확성 및 신뢰성을 향상시키는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 예상 징후를 포함하는 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 예측 감지함으로써, 이상 행동의 발생 이전에 사전 대응하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 시스템은 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 사용 정보를 수신하는 정보 수신부와, 수신한 사용 정보를 기계 학습하여 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동을 감지하기 위한 분석 모델을 생성하는 모델 생성부와, 분석 모델을 클라우드 서버로 전송하는 모델 송신부 및 클라우드 서버로부터 통합된 분석 모델을 수신하고, 통합된 분석 모델 및 생성한 분석 모델 중에서 적어도 하나에 기초하여 이상 행동을 감지하는 이상 행동 감지부를 포함하고, 클라우드 서버는 전송되는 분석 모델을 수집하고, 수집한 분석 모델을 기계 학습하여 통합된 분석 모델을 생성한다.
일측에 따르면, 정보 수신부는 CAS(Conditional Access System) 서버 및 DRM(Digital Rights Management) 서버 중에서 적어도 하나의 서버로부터 사용 정보를 수신할 수 있다.
일측에 따르면, 정보 수신부는 사용 정보로서, 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 로그 정보, 디지털 컨텐츠를 이용하는 클라이언트 단말의 아이디 정보, 클라이언트 단말의 제조사 정보, 및 EDID(Extended display identification data) 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 수신할 수 있다.
일측에 따르면, 모델 생성부는 사용 정보에서 이상 행동의 발생 사례를 추출하고, 이상 행동의 발생 사례를 기계학습하여 이상 행동을 예측 감지하기 위한 예상 징후를 포함하는 분석 모델을 생성할 수 있다.
일측에 따르면, 모델 생성부는 사용 정보를 기계학습하여 이상 행동을 실시간 또는 발생 이전에 예측 감지하기 위한 분석 모델을 생성하되, 이상 행동은 디지털 컨텐츠의 구매, 이용, 유통 시 인증된 엔티티(entity)에 의해 발생하는 절차 이외의 동작일 수 있다.
일측에 따르면, 모델 생성부는 절차 이외의 동작으로서, 저작권과 보안을 위협하는 해킹 및 침해를 시도하는 동작, 디지털 컨텐츠를 불법 다운로드하는 동작, 디지털 컨텐츠를 불법 복제하는 동작, 인증되지 않은 클라이언트 단말에서 디지털 컨텐츠를 이용하는 동작 및 클라이언트 단말과 디지털 컨텐츠를 관리하는 서버간에 의심스러운 데이터를 빈번하게 주고받는 동작 중에서 적어도 하나의 동작을 감지하기 위한 분석 모델을 생성할 수 있다.
일측에 따르면, 이상 행동의 감지 결과에 기초하여, CAS 또는 DRM 서버를 통한 디지털 컨텐츠 유통의 차단 동작, 이상 행동이 감지된 클라이언트 단말에 대한 연결 차단 동작, 사용자 인증 요구 동작 중에서 적어도 하나의 동작이 수행 되도록 제어하는 제어 신호를 생성하는 신호 생성부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 시스템은 적어도 둘 이상의 분석 서버로부터 분석 모델을 수집하는 모델 수집부와, 수집된 분석 모델을 기계 학습하여 통합된 분석 모델을 생성하는 통합 모델 생성부 및 통합된 분석 모델을 각각의 분석 서버로 제공하는 통합 모델 송신부를 포함하고, 분석 서버는 사용 정보를 기계 학습하여 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동을 감지하기 위한 분석 모델을 생성하며, 생성한 분석 모델 및 통합된 분석 모델 중에서 적어도 하나에 기초하여 이상 행동을 감지한다.
일측에 따르면, 분석 서버는 사용 정보로서, 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 로그 정보, 디지털 컨텐츠를 이용하는 클라이언트 단말의 아이디 정보, 클라이언트 단말의 제조사 정보, 및 EDID(Extended display identification data) 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 수신할 수 있다.
일측에 따르면, 분석 서버는 사용 정보에서 이상 행동의 발생 사례를 추출하고, 이상 행동의 발생 사례를 기계학습하여 이상 행동을 예측 감지하기 위한 예상 징후를 포함하는 분석 모델을 생성할 수 있다.
일측에 따르면, 분석 서버는 사용 정보를 기계학습하여 이상 행동을 실시간 또는 발생 이전에 예측 감지하기 위한 분석 모델을 생성하되, 이상 행동은 디지털 컨텐츠의 구매, 이용, 유통 시 인증된 엔티티(entity)에 의해 발생하는 절차 이외의 동작일 수 있다.
일측에 따르면, 분석 서버는 절차 이외의 동작으로서, 저작권과 보안을 위협하는 해킹 및 침해를 시도하는 동작, 디지털 컨텐츠를 불법 다운로드하는 동작, 디지털 컨텐츠를 불법 복제하는 동작, 인증되지 않은 클라이언트 단말에서 디지털 컨텐츠를 이용하는 동작 및 클라이언트 단말과 디지털 컨텐츠를 관리하는 서버간에 의심스러운 데이터를 빈번하게 주고받는 동작 중에서 적어도 하나의 동작을 감지하기 위한 분석 모델을 생성할 수 있다.
일측에 따르면, 분석 서버는 이상 행동의 감지 결과에 기초하여, CAS 또는 DRM 서버를 통한 디지털 컨텐츠 유통의 차단 동작, 이상 행동이 감지된 클라이언트 단말에 대한 연결 차단 동작, 사용자 인증 요구 동작 중에서 적어도 하나의 동작이 수행 되도록 제어하는 제어 신호를 생성할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 방법은 정보 수신부에서 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 사용 정보를 수신하는 단계와, 모델 생성부에서 수신한 사용 정보를 기계 학습하여 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동을 감지하기 위한 분석 모델을 생성하는 단계와, 모델 송신부에서 분석 모델을 클라우드 서버로 전송하는 단계 및 이상 행동 감지부에서 클라우드 서버로부터 통합된 분석 모델을 수신하고, 통합된 분석 모델 및 생성한 분석 모델 중에서 적어도 하나에 기초하여 이상 행동을 감지하는 단계를 포함하고, 클라우드 서버는 전송되는 분석 모델을 수집하고, 수집한 분석 모델을 기계 학습하여 통합된 분석 모델을 생성한다.
일측에 따르면, 사용 정보를 수신하는 단계는 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 로그 정보, 디지털 컨텐츠를 이용하는 클라이언트 단말의 아이디 정보, 클라이언트 단말의 제조사 정보, 및 EDID(Extended display identification data) 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 포함하는 사용 정보를 수신할 수 있다.
일측에 따르면, 신호 생성부에서 이상 행동의 감지 결과에 기초하여, CAS 또는 DRM 서버를 통한 디지털 컨텐츠 유통의 차단 동작, 이상 행동이 감지된 클라이언트 단말에 대한 연결 차단 동작, 사용자 인증 요구 동작 중에서 적어도 하나의 동작이 수행 되도록 제어하는 제어 신호를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 모델 수집부에서 전송되는 분석 모델을 수집하는 단계와, 통합 모델 생성부에서 수집된 분석 모델을 기계 학습하여 통합된 분석 모델을 생성하는 단계 및 통합 모델 송신부에서 통합된 분석 모델을 이상 행동 감지부로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 각 분석 서버에서 기계 학습을 통하여 획득된 분석 모델만을 클라우드 서버로 전송함으로써, 데이터 전송에 따른 트래픽 발생을 최소화할 수 있다.
또한, 일실시예에 따르면, 통합된 분석 모델을 각 분석 서버에서 서로 공유 함으로써, 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동 감지의 정확성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
또한, 일실시예에 따르면, 예상 징후를 포함하는 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 예측 감지함으로써, 이상 행동의 발생 이전에 사전 대응을 할 수 있다..
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 시스템을 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 분석 서버를 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 서버를 도시하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 방법을 도시하는 도면이다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 시스템을 도시하는 구성도이다.
도 1을 참조하면, 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 시스템(100)은 데이터 전송에 따른 트래픽 발생을 최소화할 수 있고, 디지털 컨텐츠 이용에 따른 이상 행동 감지의 정확성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 이상 행동을 발생 이전에 예측 감지하여 대응할 수 있는 기술을 제공할 수 있다.
이를 위해, 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 시스템(100)은 클라우드 서버(110) 및 적어도 둘 이상의 분석 서버(120)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 적어도 둘 이상의 분석 서버(120)는 디지털 컨텐츠를 제공하는 각각의 사업자들이 운용하는 서버일 수 있다.
일실시예에 따른 클라우드 서버(110)는 적어도 둘 이상의 분석 서버(120)로부터 이상 행동 감지를 위한 분석 모델을 수집하고, 수집한 분석 모델을 기계 학습하여 통합된 분석 모델을 생성할 수 있다.
일실시예에 따른 분석 서버(120)는 기계 학습을 통하여 분석 모델을 생성하고, 생성한 분석 모델 및 통합된 분석 모델 중에서 적어도 하나에 기초하여 이상 행동을 감지할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 분석 서버를 도시하는 구성도이다.
도 2를 참조하면, 일실시예에 따른 분석 서버(200)는 기계 학습을 통하여 분석 모델을 생성하고, 생성한 분석 모델을 도 1의 클라우드 서버로 전송하며, 클라우드 서버로부터 수신한 통합된 분석 모델 및 생성한 분석 모델 중에서 적어도 하나에 기초하여 이상 행동을 감지한다.
이를 위해, 정보 수신부(210), 모델 생성부(220), 모델 송신부(230) 및 이상 행동 감지부(240)를 포함한다.
또한, 일실시예에 따른 분석 서버(200)는 정보 수신부(210), 모델 생성부(220), 모델 송신부(230) 및 이상 행동 감지부(240)의 동작을 제어하는 제어부를 더 포함할 수 있다.
먼저, 일실시예에 따른 정보 수신부(210)는 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 사용 정보를 수신한다.
일측에 따르면, 정보 수신부(210)는 CAS(Conditional Access System) 서버 및 DRM(Digital Rights Management) 서버 중에서 적어도 하나의 서버로부터 사용 정보를 수신할 수 있다.
예를 들어, 정보 수신부(210)는 CAS 서버 및 DRM 서버에 중에서 적어도 하나의 서버에서 디지털 컨텐츠를 이용하는 적어도 하나 이상의 클라이언트 단말로부터 수집한 사용 정보를 수신할 수 있다.
또한, 정보 수신부(210)는 각각의 클라이언트 단말로부터 직접 사용 정보를 수신할 수도 있다.
일측에 따르면, 정보 수신부(210)는 사용 정보로서, 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 로그 정보, 디지털 컨텐츠를 이용하는 클라이언트 단말의 아이디 정보, 클라이언트 단말의 제조사 정보, 및 EDID(Extended display identification data) 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 수신할 수 있다.
일실시예에 따른 모델 생성부(220)는 수신한 사용 정보를 기계 학습하여 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동을 감지하기 위한 분석 모델을 생성한다.
예를 들어, 모델 생성부(220)는 신경망(Neural Network), 의사결정나무(Decision Tree), 베이지안 망(Bayesian network), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 중에서 적어도 하나의 학습 알고리즘을 통해 사용 정보를 기계 학습하여 분석 모델을 생성할 수 있다.
일측에 따르면, 모델 생성부(220)는 사용 정보에서 이상 행동의 발생 사례를 추출하고, 이상 행동의 발생 사례를 기계학습하여 이상 행동을 예측 감지하기 위한 예상 징후를 포함하는 분석 모델을 생성할 수 있다.
예를 들어, 모델 생성부(220)는 사용 정보 중 로그 정보를 분석하여 이상 행동의 발생 사례를 추출할 수 있으며, 이상 행동의 발생 사례는 이상 행동의 징후 및 이상 행동의 발생에 따른 대응 동작을 포함할 수 있다.
즉, 본 발명을 이용하면 예상 징후를 포함하는 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 예측 감지함으로써, 이상 행동의 발생 이전에 사전 대응을 할 수 있다.
일측에 따르면, 모델 생성부(220)는 사용 정보를 기계학습하여 이상 행동을 실시간 또는 발생 이전에 예측 감지하기 위한 분석 모델을 생성할 수 있다. 일실시예에 따른 분석 모델은 이상 행동으로서 디지털 컨텐츠의 구매, 이용, 유통 시 인증된 엔티티(entity)에 의해 발생하는 절차 이외의 동작을 감지할 수 있다.
일측에 따르면, 모델 생성부(220)는 절차 이외의 동작을 감지하기 위한 분석 모델을 생성할 수 있다.
구체적으로, 절차 이외의 동작은 저작권과 보안을 위협하는 해킹 및 침해를 시도하는 동작, 디지털 컨텐츠를 불법 다운로드하는 동작, 디지털 컨텐츠를 불법 복제하는 동작, 인증되지 않은 클라이언트 단말에서 디지털 컨텐츠를 이용하는 동작 및 클라이언트 단말과 디지털 컨텐츠를 관리하는 서버간에 의심스러운 데이터를 빈번하게 주고받는 동작 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 디지털 컨텐츠를 관리하는 서버는 CAS 서버, DRM 서버 및 기타 디지털 컨텐츠를 유통하는 서버 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 모델 송신부(230)는 분석 모델을 클라우드 서버로 전송한다.
예를 들어, 모델 송신부(230)는 생성한 분석 모델 전체를 클라우드 서버로 전송할 수도 있고, 비즈니스 정책 또는 고객 정책에 저촉되지 않는 일부 분석 모델만을 클라우드 서버로 전송할 수도 있다.
즉, 본 발명을 이용하면 분석 서버(200)에서 기계 학습을 통하여 획득된 분석 모델만을 클라우드 서버로 전송하고, 클라우드 서버에서는 각 분석 서버로부터 분석 모델만을 수집하여 관리함으로써, 데이터 전송에 따른 트래픽 발생을 최소화할 수 있다.
일실시예에 따른 클라우드 서버는 전송되는 분석 모델을 수집하고, 수집한 분석 모델을 기계 학습하여 통합된 분석 모델을 생성한다.
예를 들어, 클라우드 서버는 적어도 둘 이상의 분석 서버(200)로부터 분석 모델을 수집할 수 있다.
또한, 적어도 둘 이상의 분석 서버(200)는 디지털 컨텐츠를 제공하는 각각의 사업자들이 운용하는 서버일 수 있다.
즉, 본 발명은 각 분석 서버(200)에서 기계 학습을 통한 1차 분석으로 생성된 분석 모델을 클라우드 서버에서 수집하고, 클라우드 서버에서 수집된 분석 모델에 대하여 기계 학습을 통한 2차 분석으로 통합된 분석 모델을 생성한다.
또한, 클라우드 서버에서 생성한 통합된 분석 모델을 각 분석 서버(200)에서 서로 공유 함으로써, 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동 감지의 정확성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
일실시예에 따른 이상 행동 감지부(240)는 클라우드 서버로부터 통합된 분석 모델을 수신하고, 통합된 분석 모델 및 모델 생성부(220)에서 생성한 분석 모델 중에서 적어도 하나에 기초하여 이상 행동을 감지한다.
예를 들어, 이상 행동 감지부(240)는 통합된 분석 모델 중의 일부와 생성한 분석 모델을 조합한 분석 모델을 생성하고, 조합한 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지할 수 있다.
보다 구체적으로, 이상 행동 감지부(240)는 클라우드 서버로부터 수신한 통합된 분석 모델 중에서 사업자별 비즈니스 정책 또는 고객 정책에 따라 적용 가능한 일부 분석 모델을 추출하고, 추출한 일부 분석 모델과 생성한 분석 모델을 통합하여 조합된 분석 모델을 생성하며, 조합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지할 수 있다.
일측에 따르면, 분석 서버(200)는 이상 행동의 감지 결과에 기초하여, CAS 또는 DRM 서버를 통한 디지털 컨텐츠 유통의 차단 동작, 이상 행동이 감지된 클라이언트 단말에 대한 연결 차단 동작, 사용자 인증 요구 동작 중에서 적어도 하나의 동작이 수행 되도록 제어하는 제어 신호를 생성하는 신호 생성부(250)를 더 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 신호 생성부는 감지 결과에 기초하여 제어 신호를 생성하고, 생성된 제어 신호를 디지털 컨텐츠의 유통을 관리하는 관리 서버에 전달함으로써, 관리 서버에서 이상 행동이 감지된 클라이언트 단말에 대하여 연결을 차단 하거나 컨텐츠의 유통을 차단할 수 있다. 또한, 관리 서버에서 클라이언트 단말에 사용자 인증을 요구 하도록 제어할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 서버를 도시하는 구성도이다.
도 3에서 설명하는 내용 중에서 일실시예에 따른 분석 서버에서 도 2를 통하여 설명한 내용과 중복되는 설명은 생략 하기로 한다.
도 3을 참조하면, 일실시예에 따른 클라우드 서버(300)는 적어도 둘 이상의 분석 서버로부터 분석 모델을 수집하고, 수집된 분석 모델을 기계 학습하여 통합된 분석 모델을 생성하며, 통합된 분석 모델을 각 분석 서버로 제공한다.
이를 위해, 모델 수집부(310), 통합 모델 생성부(320) 및 통합 모델 송신부(330)를 포함한다.
또한, 일실시예에 따른 클라우드 서버(300)는 모델 수집부(310), 통합 모델 생성부(320) 및 통합 모델 송신부(330)의 동작을 제어하는 제어부를 더 포함할 수 있다.
먼저, 일실시예에 따른 모델 수집부(310)는 적어도 둘 이상의 분석 서버로부터 분석 모델을 수집한다.
일실시예에 따른 분석 서버는 사용 정보를 기계 학습하여 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동을 감지하기 위한 분석 모델을 생성한다.
예를 들어, 적어도 둘 이상의 분석 서버는 디지털 컨텐츠를 제공하는 각각의 사업자들이 운용하는 서버일 수 있다.
일측에 따르면, 분석 서버는 사용 정보로서, 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 로그 정보, 디지털 컨텐츠를 이용하는 클라이언트 단말의 아이디 정보, 클라이언트 단말의 제조사 정보, 및 EDID(Extended display identification data) 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 수신할 수 있다.
일측에 따르면, 분석 서버는 사용 정보에서 이상 행동의 발생 사례를 추출하고, 이상 행동의 발생 사례를 기계학습하여 이상 행동을 예측 감지하기 위한 예상 징후를 포함하는 분석 모델을 생성할 수 있다.
즉, 본 발명을 이용하면 예상 징후를 포함하는 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 예측 감지함으로써, 이상 행동의 발생 이전에 사전 대응을 할 수 있다.
일측에 따르면, 분석 서버는 사용 정보를 기계학습하여 이상 행동을 실시간 또는 발생 이전에 예측 감지하기 위한 분석 모델을 생성할 수 있다. 일실시예에 따른 분석 모델은 이상 행동으로서 디지털 컨텐츠의 구매, 이용, 유통 시 인증된 엔티티(entity)에 의해 발생하는 절차 이외의 동작을 감지할 수 있다.
일측에 따르면, 분석 서버는 절차 이외의 동작을 감지하기 위한 분석 모델을 생성할 수 있다.
구체적으로, 절차 이외의 동작은 저작권과 보안을 위협하는 해킹 및 침해를 시도하는 동작, 디지털 컨텐츠를 불법 다운로드하는 동작, 디지털 컨텐츠를 불법 복제하는 동작, 인증되지 않은 클라이언트 단말에서 디지털 컨텐츠를 이용하는 동작 및 클라이언트 단말과 디지털 컨텐츠를 관리하는 서버간에 의심스러운 데이터를 빈번하게 주고받는 동작 등을 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 통합 모델 생성부(320)는 수집된 분석 모델을 기계 학습하여 통합된 분석 모델을 생성한다.
일실시예에 따른 통합 모델 송신부(330)는 통합된 분석 모델을 각각의 분석 서버로 제공한다.
일실시예에 따른 분석 서버는 생성한 분석 모델 및 통합된 분석 모델 중에서 적어도 하나에 기초하여 이상 행동을 감지한다.
예를 들어, 통합 모델 생성부(320)는 제1 내지 제3 사업자가 운영하는 각각의 분석 서버로부터 분석 모델을 수집하는 경우에, 수집한 분석 모델을 기계 학습하여 통합된 분석 모델을 생성함으로써, 제1 사업자에서 생성한 분석 모델에는 존재하지 않는 이상 행동 감지를 위한 추가 분석 모델을 포함하는 통합된 분석 모델을 생성할 수 있다.
다음으로, 통합 모델 송신부(330)는 제1 사업자의 분석 서버로 추가 분석 모델을 포함하는 통합된 분석 모델을 제공함으로써, 분석 서버에서 수행되는 이상 행동 감지 동작의 정확성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
다시 말해, 본 발명을 이용하면 각 분석 서버에서 기계 학습을 통한 1차 분석으로 생성된 분석 모델을 클라우드 서버에서 수집하고, 클라우드 서버에서 수집된 분석 모델에 대하여 기계 학습을 통한 2차 분석으로 통합된 분석 모델을 생성하며, 통합된 분석 모델을 각 분석 서버에서 서로 공유 함으로써, 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동 감지의 정확성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
일측에 따르면, 분석 서버는 이상 행동의 감지 결과에 기초하여, CAS 또는 DRM 서버를 통한 디지털 컨텐츠 유통의 차단 동작, 이상 행동이 감지된 클라이언트 단말에 대한 연결 차단 동작, 사용자 인증 요구 동작 중에서 적어도 하나의 동작이 수행 되도록 제어하는 제어 신호를 생성할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 방법을 도시하는 순서도이다.
도 4의 일 실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 방법은 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 시스템에 의해 수행될 수 있다.
따라서, 도 4에서 설명하는 내용 중 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 시스템에서 도 1 내지 도 3을 통하여 설명한 내용과 중복되는 설명은 생략 하기로 한다.
도 4를 참조하면, 410 단계에서 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 방법은 정보 수신부에서 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 사용 정보를 수신한다.
일측에 따르면, 410 단계에서 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 방법은 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 로그 정보, 디지털 컨텐츠를 이용하는 클라이언트 단말의 아이디 정보, 클라이언트 단말의 제조사 정보, 및 EDID(Extended display identification data) 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 포함하는 사용 정보를 수신할 수 있다.
420 단계에서 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 방법은 모델 생성부에서 수신한 사용 정보를 기계 학습하여 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동을 감지하기 위한 분석 모델을 생성한다.
예를 들어, 사용 정보에서 이상 행동의 발생 사례를 추출하고, 이상 행동의 발생 사례를 기계학습하여 이상 행동을 예측 감지하기 위한 예상 징후를 포함하는 분석 모델을 생성할 수 있다.
430 단계에서 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 방법은 모델 송신부에서 분석 모델을 클라우드 서버로 전송한다.
일실시예에 따른 클라우드 서버는 440 단계 내지 460 단계를 통하여 전송되는 분석 모델을 수집하고, 수집한 분석 모델을 기계 학습하여 통합된 분석 모델을 생성한다.
일측에 따르면, 440 단계에서 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 방법은 모델 수집부에서 전송되는 분석 모델을 수집할 수 있다.
일측에 따르면, 450 단계에서 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 방법은 통합 모델 생성부에서 수집된 분석 모델을 기계 학습하여 통합된 분석 모델을 생성할 수 있다.
일측에 따르면, 460 단계에서 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 방법은 통합 모델 송신부에서 통합된 분석 모델을 이상 행동 감지부로 제공할 수 있다.
470 단계에서 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 방법은 이상 행동 감지부에서 클라우드 서버로부터 통합된 분석 모델을 수신하고, 통합된 분석 모델 및 생성한 분석 모델 중에서 적어도 하나에 기초하여 이상 행동을 감지한다.
일측에 따르면, 470 단계에서 일실시예에 따른 이상 행동을 감지하는 방법은 신호 생성부에서 이상 행동의 감지 결과에 기초하여, CAS 또는 DRM 서버를 통한 디지털 컨텐츠 유통의 차단 동작, 이상 행동이 감지된 클라이언트 단말에 대한 연결 차단 동작, 사용자 인증 요구 동작 중에서 적어도 하나의 동작이 수행 되도록 제어하는 제어 신호를 생성할 수 있다.
결국, 본 발명을 이용하면 각 분석 서버에서 기계 학습을 통하여 획득된 분석 모델만을 클라우드 서버로 전송하고, 클라우드 서버에서는 각 분석 서버로부터 분석 모델만을 수집하여 관리함으로써, 데이터 전송에 따른 트래픽 발생을 최소화할 수 있다.
또한, 각 분석 서버에서 기계 학습을 통한 1차 분석으로 생성된 분석 모델을 클라우드 서버에서 수집하고, 클라우드 서버에서 수집된 분석 모델에 대하여 기계 학습을 통한 2차 분석으로 통합된 분석 모델을 생성하며, 통합된 분석 모델을 각 분석 서버에서 서로 공유 함으로써, 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동 감지의 정확성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
또한, 이상 행동에 대한 예상 징후를 포함하는 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 예측 감지함으로써, 이상 행동의 발생 이전에 사전 대응을 할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
200: 분석 서버, 210: 정보 수신부
220: 모델 생성부 230: 모델 송신부
240: 이상 행동 감지부

Claims (17)

  1. 분석 모델을 생성하는 적어도 둘 이상의 분석 서버 및
    상기 분석 서버 각각으로부터 상기 분석 모델만을 수집하여 통합된 분석 모델을 생성하는 클라우드 서버
    를 포함하고,
    상기 분석 서버는
    디지털 컨텐츠의 이용에 따른 사용 정보를 수신하는 정보 수신부;
    상기 수신한 사용 정보를 기계 학습하는 1차 분석으로 상기 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동을 감지하기 위한 상기 분석 모델을 생성하는 모델 생성부;
    데이터 전송에 따른 트래픽 발생을 최소화 하기 위해 상기 분석 모델만을 상기 클라우드 서버로 전송하는 모델 송신부; 및
    상기 클라우드 서버로부터 상기 통합된 분석 모델을 수신하고, 상기 통합된 분석 모델 및 상기 생성한 분석 모델 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 이상 행동을 감지하는 이상 행동 감지부
    를 포함하고,
    상기 모델 생성부는
    상기 사용 정보에서 상기 이상 행동의 발생 사례를 추출하고, 상기 이상 행동의 발생 사례를 기계학습하여 상기 이상 행동을 예측 감지하기 위한 예상 징후 및 상기 이상 행동의 발생에 따른 대응 동작을 포함하는 상기 분석 모델을 생성하며,
    상기 클라우드 서버는
    상기 적어도 둘 이상의 분석 서버로부터 전송되는 상기 분석 모델만을 수집하고, 상기 수집한 분석 모델을 기계 학습하는 2차 분석으로 상기 통합된 분석 모델을 생성하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 정보 수신부는
    CAS(Conditional Access System) 서버 및 DRM(Digital Rights Management) 서버 중에서 적어도 하나의 서버로부터 상기 사용 정보를 수신하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 정보 수신부는
    상기 사용 정보로서, 상기 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 로그 정보, 상기 디지털 컨텐츠를 이용하는 클라이언트 단말의 아이디 정보, 상기 클라이언트 단말의 제조사 정보, 및 EDID(Extended display identification data) 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 수신하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 모델 생성부는
    상기 사용 정보를 기계학습하여 상기 이상 행동을 실시간 또는 발생 이전에 예측 감지하기 위한 상기 분석 모델을 생성하되, 상기 이상 행동은 상기 디지털 컨텐츠의 구매, 이용, 유통 시 인증된 엔티티(entity)에 의해 발생하는 절차 이외의 동작인 것을 특징으로 하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 모델 생성부는
    상기 절차 이외의 동작으로서, 저작권과 보안을 위협하는 해킹 및 침해를 시도하는 동작, 상기 디지털 컨텐츠를 불법 다운로드하는 동작, 상기 디지털 컨텐츠를 불법 복제하는 동작, 인증되지 않은 클라이언트 단말에서 상기 디지털 컨텐츠를 이용하는 동작 및 상기 클라이언트 단말과 상기 디지털 컨텐츠를 관리하는 서버간에 의심스러운 데이터를 빈번하게 주고받는 동작 중에서 적어도 하나의 동작을 감지하기 위한 상기 분석 모델을 생성하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 이상 행동의 감지 결과에 기초하여, CAS 또는 DRM 서버를 통한 디지털 컨텐츠 유통의 차단 동작, 상기 이상 행동이 감지된 클라이언트 단말에 대한 연결 차단 동작, 사용자 인증 요구 동작 중에서 적어도 하나의 동작이 수행 되도록 제어하는 제어 신호를 생성하는 신호 생성부를 더 포함하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템.
  8. 적어도 둘 이상의 분석 서버 각각으로부터 분석 모델을 수집하는 모델 수집부;
    상기 수집된 분석 모델을 기계 학습하는 2차 분석으로 통합된 분석 모델을 생성하는 통합 모델 생성부; 및
    상기 통합된 분석 모델을 상기 각각의 분석 서버로 제공하는 통합 모델 송신부
    를 포함하고,
    상기 분석 서버는
    사용 정보에서 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동의 발생 사례를 추출하고, 상기 이상 행동의 발생 사례를 기계 학습하는 1차 분석으로 상기 이상 행동을 예측 감지하기 위한 예상 징후 및 상기 이상 행동의 발생에 따른 대응 동작을 포함하는 상기 분석 모델을 생성하며, 데이터 전송에 따른 트래픽 발생을 최소화 하기 위해 상기 분석 모델만을 상기 모델 수집부로 전송하고, 상기 생성한 분석 모델 및 상기 통합된 분석 모델 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 이상 행동을 감지하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 분석 서버는
    상기 사용 정보로서, 상기 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 로그 정보, 상기 디지털 컨텐츠를 이용하는 클라이언트 단말의 아이디 정보, 상기 클라이언트 단말의 제조사 정보, 및 EDID(Extended display identification data) 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 수신하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템.
  10. 삭제
  11. 제8항에 있어서,
    상기 분석 서버는
    상기 사용 정보를 기계학습하여 상기 이상 행동을 실시간 또는 발생 이전에 예측 감지하기 위한 상기 분석 모델을 생성하되, 상기 이상 행동은 상기 디지털 컨텐츠의 구매, 이용, 유통 시 인증된 엔티티(entity)에 의해 발생하는 절차 이외의 동작인 것을 특징으로 하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 분석 서버는
    상기 절차 이외의 동작으로서, 저작권과 보안을 위협하는 해킹 및 침해를 시도하는 동작, 상기 디지털 컨텐츠를 불법 다운로드하는 동작, 상기 디지털 컨텐츠를 불법 복제하는 동작, 인증되지 않은 클라이언트 단말에서 상기 디지털 컨텐츠를 이용하는 동작 및 상기 클라이언트 단말과 상기 디지털 컨텐츠를 관리하는 서버간에 의심스러운 데이터를 빈번하게 주고받는 동작 중에서 적어도 하나의 동작을 감지하기 위한 상기 분석 모델을 생성하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 분석 서버는
    상기 이상 행동의 감지 결과에 기초하여, CAS 또는 DRM 서버를 통한 디지털 컨텐츠 유통의 차단 동작, 상기 이상 행동이 감지된 클라이언트 단말에 대한 연결 차단 동작, 사용자 인증 요구 동작 중에서 적어도 하나의 동작이 수행 되도록 제어하는 제어 신호를 생성하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 시스템.
  14. 적어도 둘 이상의 분석 서버에서 분석 모델을 생성하는 단계 및
    클라우드 서버에서 상기 분석 서버 각각으로부터 상기 분석 모델을 수집하여 통합된 분석 모델을 생성하는 단계
    를 포함하고,
    상기 분석 서버에서 분석 모델을 생성하는 단계는
    정보 수신부에서 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 사용 정보를 수신하는 단계;
    모델 생성부에서 상기 수신한 사용 정보를 기계 학습하는 1차 분석으로 상기 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 이상 행동을 감지하기 위한 분석 모델을 생성하는 단계;
    모델 송신부에서 데이터 전송에 따른 트래픽 발생을 최소화 하기 위해 상기 분석 모델만을 상기 클라우드 서버로 전송하는 단계; 및
    이상 행동 감지부에서 상기 클라우드 서버로부터 상기 통합된 분석 모델을 수신하고, 상기 통합된 분석 모델 및 상기 생성한 분석 모델 중에서 적어도 하나에 기초하여 상기 이상 행동을 감지하는 단계
    를 포함하고,
    상기 분석 모델을 생성하는 단계는
    상기 모델 생성부에서 상기 사용 정보에서 상기 이상 행동의 발생 사례를 추출하고, 상기 이상 행동의 발생 사례를 기계학습하여 상기 이상 행동을 예측 감지하기 위한 예상 징후 및 상기 이상 행동의 발생에 따른 대응 동작을 포함하는 상기 분석 모델을 생성하며,
    상기 클라우드 서버는
    상기 적어도 둘 이상의 분석 서버로부터 전송되는 상기 분석 모델만을 수집하고, 상기 수집한 분석 모델을 기계 학습하는 2차 분석으로 상기 통합된 분석 모델을 생성하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 사용 정보를 수신하는 단계는
    상기 디지털 컨텐츠의 이용에 따른 로그 정보, 상기 디지털 컨텐츠를 이용하는 클라이언트 단말의 아이디 정보, 상기 클라이언트 단말의 제조사 정보, 및 EDID(Extended display identification data) 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 포함하는 상기 사용 정보를 수신하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    신호 생성부에서 상기 이상 행동의 감지 결과에 기초하여, CAS 또는 DRM 서버를 통한 디지털 컨텐츠 유통의 차단 동작, 상기 이상 행동이 감지된 클라이언트 단말에 대한 연결 차단 동작, 사용자 인증 요구 동작 중에서 적어도 하나의 동작이 수행 되도록 제어하는 제어 신호를 생성하는 단계를 더 포함하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 방법.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 클라우드 서버에서 통합된 분석 모델을 생성하는 단계는
    모델 수집부에서 상기 전송되는 분석 모델을 수집하는 단계;
    통합 모델 생성부에서 상기 수집된 분석 모델을 기계 학습하여 통합된 분석 모델을 생성하는 단계; 및
    통합 모델 송신부에서 상기 통합된 분석 모델을 이상 행동 감지부로 제공하는 단계를 더 포함하는
    통합된 분석 모델에 기초하여 이상 행동을 감지하는 방법.
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