KR102060428B1 - 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템은, 웹페이지에 접속한 사용자 단말로부터 상기 웹페이지 상에 표시된 콘텐츠에 대한 평가 정보를 수신하고, 서로 다른 상기 사용자 단말로부터 수집된 복수의 상기 평가 정보를 블록체인 기반의 분산 네트워크를 통해 관리하는 평가 정보 관리부, 상기 콘텐츠를 데이터 형식에 따라 분류하고, 상기 검증 정보를 분석하여 상기 콘텐츠의 검증 결과를 점수화하여 상기 웹페이지에 표시되도록 제어하는 콘텐츠 검증부 및 상기 검증 정보를 전송한 상기 사용자 단말로 소정의 리워드를 지급하는 리워드 지급부를 포함할 수 있다.

Description

블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템 {Internet Content Control System Using Block Chain}

본 발명은 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 불특정 다수의 사용자의 참여를 유도하여 인터넷 콘텐츠를 검증하고, 블록체인 기술을 이용하여 사용자에게 참여에 따른 리워드를 지급하는 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠관리 시스템에 관한 것이다.

컴퓨터 및 무선 통신 기술이 발달하면서, 사용자는 인터넷과 연결된 컴퓨터를 이용하여 방대한 정보를 손쉽게 얻을 수 있게 되었다.

인터넷 콘텐츠의 상당 부분은 무분별한 필터링이 없는 광고와 악의적인 스크립트로 인하여 불편한 콘텐츠를 어떠한 사용자의 동의도 없이 배포되고 일방적인 수용이 이루어지고 있다. 포털과 사이트의 무분별한 광고 퍼블리싱은 정보 접근의 신뢰성과 시각적 피로도가 증대되기 때문에, 부적절한 콘텐츠를 필터링할 필요성이 있다.

하지만, 수많은 웹페이지에 노출되는 방대 콘텐츠들을 개인의 노력 만으로 차단하는 것은 불가능에 가까우며, 이러한 불편을 중재할 기구 또한 인적 및 물적, 시스템적 자원의 한계로 인하여 기술 개발의 어려움이 있어 왔다.

최근에는 클라우드 기반의 공동 사용자 참여를 유도하여 이러한 문제점을 해결하고자 하는 기술이 제시되고 있으나, 클라우드 상의 공동의 참여자가 많다 하더라도 참여자 각각의 콘텐츠 평가는 도덕적인 부분에 의존할 수 밖에 없어 신뢰성이 떨어진다는 한계가 있다.

이에, 복수의 사용자로부터 신뢰성 있는 콘텐츠 평가 정보를 제공받아 이를 웹페이지상에 실시간으로 제공하는 기술 개발의 필요성이 증대되고 있는 실정이다.

한국공개특허 제10-2014-0098308호

본 발명의 일측면은 복수의 사용자로부터 특정 웹페이지에 노출된 광고 등과 같은 콘텐츠의 평가 정보를 수집하여 해당 콘텐츠의 유해성, 위험성 등과 같은 검증 정보를 사용자 참여형 방식으로 생성하되, 생성된 검증 정보의 신뢰성을 보장할 수 있는 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템을 제공한다.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템은, 웹페이지에 접속한 사용자 단말로부터 상기 웹페이지 상에 표시된 콘텐츠에 대한 평가 정보를 수신하고, 서로 다른 상기 사용자 단말로부터 수집된 복수의 상기 평가 정보를 블록체인 기반의 분산 네트워크를 통해 관리하는 평가 정보 관리부, 상기 콘텐츠를 데이터 형식에 따라 분류하고, 상기 검증 정보를 분석하여 상기 콘텐츠의 검증 결과를 점수화하여 상기 웹페이지에 표시되도록 제어하는 콘텐츠 검증부 및 상기 검증 정보를 전송한 상기 사용자 단말로 소정의 리워드를 지급하는 리워드 지급부를 포함한다.

상기 평가 정보 관리부는, 상기 웹페이지에 접속한 상기 사용자 단말로부터 상기 웹페이지에 대한 주소 정보를 실시간으로 수집하고, 상기 주소 정보를 기초로 미리 저장된 콘텐츠 데이터 중 상기 웹페이지와 관련된 콘텐츠 그룹을 추출하고, 상기 콘텐츠 그룹을 상기 웹페이지에 현재 표시된 콘텐츠와 비교하여 상기 콘텐츠 그룹에 저장되지 않은 새로운 콘텐츠에 대한 유해성 검증, 수준 진단 검증 및 권리 침해 검증 중 적어도 하나에 대한 검증 요청 신호를 생성하여 상기 사용자 단말로 요청하고, 상기 콘텐츠 검증부는, 상기 사용자 단말을 미리 정해진 복수의 사용자 그룹 중 어느 하나의 사용자 그룹으로 분류하여 서로 다른 사용자 단말로부터 수집되는 복수의 평가 정보를 사용자 그룹별로 구분하고, 상기 사용자 그룹별로 분류된 적어도 하나의 평가 정보를 기초로 상기 콘텐츠를 미리 정해진 검증 카테고리별 점수를 산출하고, 사용자 그룹별로 서로 다른 가중치가 반영된 복수의 상기 검증 카테고리별 점수를 기초로 상기 콘텐츠에 대한 최종 카테고리별 점수를 산출하며, 산출된 상기 최종 카테고리별 점수가 포함된 픽토그램 형태의 객체를 생성하여 상기 사용자 단말이 접속한 상기 웹페이지 상에 표시된 상기 콘텐츠에 실시간으로 표시되도록 제어하고, 상기 리워드 지급부는, 상기 블록체인 기반의 분산 네트워크에 기반한 스마트 컨트랙트를 생성하여 상기 사용자 단말로 배포하고, 상기 스마트 컨트랙트에 기반하여 상기 사용자 단말로 지급될 리워드 액수를 결정하되, 상기 콘텐츠에 대한 상기 최종 카테고리별 점수가 생성되거나 갱신되면, 상기 스마트 컨트랙트에 기록된 상기 사용자 단말로부터 입금된 금액 중 30%에 해당되는 리워드를 상기 사용자 단말로 선지급한 후, 상기 사용자 단말의 가입 기간이 미리 정해진 기준 기간을 초과하면 상기 스마트 컨트랙트에 기록된 상기 사용자 단말로부터 입금된 금액 중 나머지 70%에 해당되는 리워드를 분할하여 지급할 수 있다.

상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 블록체인 기술을 이용하여 평가 정보의 비밀성이 유지될 수 있으며, 사용자 참여형 평가로 인해 신뢰성이 높은 참여형 콘텐츠 검증 결과를 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템의 개략적인 구성이 도시된 블록도이다.
도 2는 도 1의 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템을 이용하여 웹페이지에 노출된 광고 콘텐츠의 검증 결과가 표시되는 일 예가 도시된 도면이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 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 해당 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.

실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다. 이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

본 명세서 및 청구범위에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시 예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템의 개략적인 구성이 도시된 블록도이다.

본 발명에 따른 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템(1000)은 복수의 사용자 단말과 통신하여 데이터를 주고 받는 관리 서버에 물리적인 장치 또는 소프트웨어(애플리케이션)의 형태로 구현될 수 있다.

특히, 관리 서버는 특정 웹페이지에 접속한 사용자 단말에 표시되는 웹페이지에 노출되는 광고 등과 같은 콘텐츠를 분석하여, 해당 콘텐츠의 유해성, 폭력성, 저작권 침해 우려, 노출 수준 등과 같은 정보를 수치화할 수 있으며, 수치화된 정보를 실시간으로 사용자 단말에 전송하여 사용자가 해당 웹페이지를 접속하여 제공받는 콘텐츠에 대한 검증 정보를 실시간으로 확인할 수 있도록 할 수 있다.

이를 위해, 관리 서버는 관리 서버에 가입된 서로 다른 사용자 단말로부터 웹페이지에 노출된 콘텐츠에 대한 평가 정보를 수집하고, 수집된 복수의 평가 정보를 이용하여 특정 콘텐츠에 대한 검증 정보를 수치화할 수 있다.

또한, 관리 서버는 해당 콘텐츠에 대한 평가 정보를 제공한 사용자 단말로 소정의 리워드를 지급하여 사용자 참여를 유도할 수 있으며, 평가 정보의 수준에 따라 차등적으로 리워드를 지급함으로써 신뢰성 있는 검증 정보를 다른 사용자들에게 제공할 수 있다.

구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템(1000)은, 평가 정보 관리부(100), 콘텐츠 검증부(200) 및 리워드 지급부(300)를 포함한다.

평가 정보 관리부(100)는 관리 서버와 연동되는, 다시 말해 관리 서버에 로그인한 사용자 단말이 특정 웹페이지에 접속한 것으로 확인되면, 사용자 단말로부터 해당 웹페이지에 대한 주소 정보(예컨대 URL)를 수집할 수 있다.

평가 정보 관리부(100)는 수집된 주소 정보를 기초로 미리 저장된 콘텐츠 데이터 중 사용자 단말이 접속한 웹페이지와 관련된 콘텐츠 그룹을 추출할 수 있다. 이때, 평가 정보 관리부(100)는 사용자 단말에 표시된 콘텐츠 중 추출된 콘텐츠 그룹 중 유해성이 검증된 콘텐츠와 일치하는 콘텐츠가 확인되면, 해당 콘텐츠를 차단시켜 사용자 단말에 표시되지 않도록 할 수 있다.

이 과정에서, 평가 정보 관리부(100)는 사용자 단말에 표시된 특정 콘텐츠가 콘텐츠 그룹에 포함된 기 저장된 콘텐츠들 중 어느 하나와도 일치하지 않는 것으로 확인되면, 해당 콘텐츠에 대한 검증을 사용자 단말에 요청할 수 있다. 평가 정보 관리부(100)는 변화된 콘텐츠, 다시 말해 기존에 저장되어 있지 않은 새로운 콘텐츠가 검색되면, 새로운 콘텐츠에 대한 유해성 검증, 수준 진단 검증 및 권리 침해 검증 중 적어도 하나에 대한 검증 요청 신호를 생성하여 사용자 단말로 전송할 수 있다.

즉, 평가 정보 관리부(100)는 사용자 단말이 특정 웹페이지에 접속함과 동시에 해당 웹페이지에 대한 주소 정보를 수집하고, 수집된 주소 정보를 통해 기 저장된 기존 웹페이지 정보로부터 현재 접속한 웹페이지의 변화된 콘텐츠를 감지할 수 있다. 평가 정보 관리부(100)는 변화된 콘텐츠에 대한 평가 정보를 사용자 단말로부터 제공받기 위한 검증 요청 신호를 생성하여 사용자 단말로 전송할 수 있다.

이후, 평가 정보 관리부(100)는 서로 다른 사용자 단말로부터 수집된 복수의 평가 정보를 블록체인 기반의 분산 네트워크에 저장함으로써, 평가 정보를 블록체인 기술로 검증하여 관리할 수 있다.

구체적으로, 평가 정보 관리부(100)는 미리 구축된 블록체인 네트워크를 통해 평가 정보를 검증하고, 검증된 데이터를 순차적으로 연결하여 데이터 체인을 형성할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 평가 정보 관리부(100)는 미리 정해진 개수 단위로 평가 정보를 수집할 수 있다. 평가 정보 관리부(100)는 평가 정보가 생성되더라도 즉시 평가 정보를 수집하지 않고, 평가 정보가 미리 정해진 개수만큼 수집될 때까지 미리 설정된 임시 저장소에 저장시켜 둘 수 있다. 즉, 평가 정보 관리부(100)는 복수의 사용자 단말로부터 미리 정해진 개수만큼의 평가 정보가 생성된 것으로 확인되면, 전송이 지연된 시간 구간동안 생성된 평가 정보를 그룹화한 후 수집할 수 있다.

종래의 블록체인 기법을 이용하면, 악의적인 목적을 가진 공격자(해커)가 특정 노드를 점령하더라도 평가 내용(트랜잭션) 자체를 위조 또는 변조하여 조작하는 것은 실질적으로 불가능하지만, 평가 정보를 분석하여 해당 평가 내용이 어떤 사용자에 의해 작성되었는지에 대한 정보는 유출될 수 있는 한계가 있다.

이와 같은 문제점을 방지하기 위하여, 평가 정보 관리부(100)는 평가 정보가 미리 정해진 개수만큼 생성될 때까지는 전자서명정보를 생성하지 않고 있다가, 평가 정보가 미리 정해진 개수에 도달하여 그룹이 생성되는 것으로 확인되면 해당 그룹을 구성하는 모든 평가 정보에 대한 전자서명정보를 동시에 생성할 수 있다.

구체적으로, 평가 정보 관리부(100)는 특정 그룹에 포함된 평가 정보, 즉 특정 그룹에 포함된 사용자 단말들의 공개 키를 수집할 수 있다. 평가 정보 관리부(100)는 수집된 복수의 공개 키를 링(ring) 구조로 결합한 뒤, 링 구조로 결합된 공개 키를 이용하여 그룹 내의 모든 평가 정보에 대한 전자서명정보를 생성할 수 있다.

종래의 일반적인 전자서명 기술은 트랜잭션의 주체(정보의 발신자)가 누구인지가 필연적으로 드러날 수 밖에 없는 구조이다. 반면, 본 발명에 따른 평가 정보 관리부(100)는 링 구조로 결합된 복수의 공개 키를 이용하여 각각의 평가 정보(트랜잭션)를 전자서명 하기 때문에, 트랜잭션의 주체가 그룹 내의 어떤 사용자인지에 대한 추적이 불가능하여 평가 정보의 비밀을 신뢰성 있게 유지할 수 있다.

또한, 상술한 임시 저장소는 그룹 별로 생성될 수 있으며, 예를 들어 제1 임시 저장소는 10개의 평가 정보로 구성된 그룹이 생성되면 비활성화되고, 이와 동시에 제2 임시 저장소가 활성화 되어 다음 번 수집되는 평가 정보들을 미리 정해진 개수(10개)만큼 저장할 수 있다. 이와 같이, 복수의 임시 저장소는 순차적으로 활성/비활성화 되어 침입자가 평가 정보가 어디에 저장되었는지에 대한 역추적을 불가능하게 하는 효과를 가지게 된다.

콘텐츠 검증부(200)는 새롭게 노출된 콘텐츠를 데이터 형식에 따라 분류하고, 검증 정보를 분석하여 데이터 형식에 따라 분류된 콘텐츠의 검증 결과를 점수화하여 상기 웹페이지에 표시되도록 제어할 수 있다.

먼저, 콘텐츠 검증부(200)는 새롭게 노출된 콘텐츠를 링크, 스크립트, 이미지, 영상, 미디어, 텍스트, 데이터 파일 등과 같은 데이터 형식에 따라 분류할 수 있다. 콘텐츠 검증부(200)는 인공 신경망, 베이지안 기법, SVM(Support Vector Machine), KNN(K-Nearest Neighbors algorithm) 중 적어도 하나의 기술을 이용하여 콘텐츠의 종류를 구분할 수 있다. 콘텐츠를 분류하고 검증하는 기법의 자세한 내용은 후술하겠다.

또한, 콘텐츠 검증부(200)는 사용자 단말을 미리 정해진 복수의 사용자 그룹 중 어느 하나의 사용자 그룹으로 분류하여 서로 다른 사용자 단말로부터 수집되는 복수의 평가 정보를 사용자 그룹별로 구분할 수 있다. 예컨대, 콘텐츠 검증부(200)는 사용자 단말을 학계 전문가 그룹, 산업 전문가 그룹, 파워 단체 그룹, 파워 개인 그룹 및 일반 그룹 중 어느 하나의 사용자 그룹으로 구분할 수 있다.

한편, 콘텐츠 검증부(200)는 수집된 평가 정보를 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP), 키워드 추출, 유사 이미지 검색 기술, 객체 탐지 기술 및 이미지 주석 기술 등의 기법을 통해 평가 정보를 의미적으로 분석할 수 있으며, 분석된 평가 정보를 점수화하여 나타낼 수 있다. 구체적으로, 콘텐츠 검증부(200)는 평가 정보를 의미적으로 분석하여 해당 콘텐츠에 대한 공격성 검증, 노출 수준 검증, 침해 정보 수집 검증, 정보 행위 시각화 검증 및 클라우드 포랜식 검증 등과 같은 카테고리 검증별로 점수를 산출할 수 있다.

이때, 콘텐츠 검증부(200)는 산출된 검증 카테고리별 점수에 사용자 그룹별로 서로 다른 크기로 부여된 가중치를 반영하여 해당 콘텐츠에 대한 최종 카테고리 점수를 산출할 수 있다. 여기서, 콘텐츠 검증부(200)는 학계 전문가, 산업 전문가, 파워 단체, 파워 개인 및 일반 그룹으로 갈수록 낮은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 콘텐츠 검증부(200)는 최종 카테고리 점수 산출 과정에서 표준편차를 통해 편자를 제거하는 후처리 과정을 함께 수행할 수도 있다.

이후, 도 2에 도시된 바와 같이 콘텐츠 검증부(200)는 산출된 최종 카테고리별 점수가 포함된 픽토그램 형태의 객체를 생성하여 사용자 단말이 접속한 웹페이지 상에 노출된 해당 콘텐츠에 실시간으로 표시되도록 제어할 수 있다.

리워드 지급부(300)는 검증 정보를 전송한 사용자 단말 및 차단 및 증명 요청의 사용자 단말 중 적어도 하나로 소정의 리워드를 지급할 수 있다. 검증 정보를 전송한 사용자와 차단 및 증명 요청을 한 사용자의 지갑의 주소에 기초하여 리워드가 지급될 수 있다.

리워드 지급부(300)는 블록체인 기반의 분산 네트워크에 기반한 스마트 컨트랙트(스마트 계약)를 생성하여 사용자 단말로 배포하고, 사용자 단말과 약속된 스마트 컨트랙트에 기반하여 사용자 단말로 지급될 리워드 크기를 결정할 수 있다.

예를 들어, 리워드 지급부(300)는 콘텐츠에 대한 최종 카테고리별 점수가 생성되거나 갱신되면, 기 생성되어 배포된 스마트 컨트랙트에 기록된 상기 사용자 단말로부터 입금된 금액을 조회할 수 있다. 리워드 지급부(300)는 조회된 금액 중 30%에 해당되는 리워드를 상기 사용자 단말로 선지급한 후, 사용자 단말의 가입 기간이 미리 정해진 기준 기간(예컨대 6개월)을 초과하면 스마트 컨트랙트에 기록된 사용자 단말로부터 입금된 금액 중 나머지 70%에 해당되는 리워드를 분할하여 지급할 수 있다.

이와 같이, 리워드 지급부(300)는 스마트 컨트랙트에 설정된 조건에 기반하여 리워드 조건을 설정할 수 있으며, 제어 및 반응 기반 피드백, 반응 정보 기록, 유저 상황 공유 및 주기적 알림을 통해 신뢰성이 높아질수록 리워드를 차등적으로 지급할 수 있다. 여기서, 리워드는 가상 화폐, 상품권, 현금, 쿠폰 등의 형태일 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

몇몇 다른 실시예에서, 본 발명에 따른 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템(1000)은 랜섬웨어 차단부를 더 포함할 수 있다.

랜섬웨어 차단부는, 랜섬웨어의 침입이 감지되면, 사내 장비 임대 관리 시스템(30)을 구동시키기 위한 개인용 컴퓨터, 스마트 폰 또는 태블릿 PC 등과 같은 사용자 단말기의 CPU의 클럭 수를 비정상적으로 저하(예를 들어, 정상 클럭의 1 내지 3% 등)시켜 사용자 단말기의 CPU의 연산 속도를 비정상적으로 줄임으로써, 랜섬웨어의 설치 및 확인 속도를 저하시킬 수 있다.

이때, 동기화를 위한 사용자 단말기의 자원은 미리 독립적으로 확보해 두었다가, 랜섬웨어의 침입이 감지되면, 다른 자원과는 별도로 활용하여 클럭 수의 저하에도 지장 없이 동기화를 수행하도록 함이 바람직하다.

예를 들어, 랜섬웨어 차단부는, 관리자로부터 미리 지정을 받은 순서에 따라 저장소에 데이터를 저장하거나, 랜섬웨어로부터 데이터를 보호하기 위해 용량이 적은 데이터로부터 저장소에 업로드 하거나, 관리자로부터 지정 받은 전체 데이터를 일괄하여 업로드 하기 위해 전체 데이터에 대한 압축 데이터를 생성한 후 한 번에 업로드를 시도할 수 있다.

여기서, 관리자는 본 발명에 의한 시스템(1000)을 구동하기 위한 사용자 단말기를 관리하는 시스템 관리자 또는 임대하기 위한 물품을 관리하는 물품 관리자 등과 같은 직급에 있는 관리자를 의미한다.

랜섬웨어 차단부는, 어플리케이션의 필수 데이터의 용량, 관리자로부터 지정된 데이터인지 여부 및 어플리케이션의 클라이언트의 개수에 기초하여 저장소에 업로드 하는 순서를 결정할 수 있다.

예를 들어, 특정 어플리케이션의 클라이언트의 개수가 상대적으로 많다면, 이용 이력에 따른 누적 데이터도 많게 되어 해당 어플리케이션의 필수 데이터의 용량이 큼은 자명하다.

랜섬웨어 차단부는, 어플리케이션의 데이터를 크기별로 10개의 그룹으로 분류한다.

랜섬웨어 차단부는, 용량의 크기가 가장 작은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 1로 정의하고, 용량의 크기가 두번째로 작은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 2로 정의하고, 용량의 크기가 세번째로 작은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 3으로 정의하고, 용량의 크기가 네번째로 작은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 4로 정의하고, 용량의 크기가 다섯 번째로 작은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 5로 정의하고, 용량의 크기가 여섯 번째로 작은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 6으로 정의하고, 용량의 크기가 일곱 번째로 작은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 7로 정의하고, 용량의 크기가 여덟 번째로 작은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 8로 정의하고, 용량의 크기가 아홉 번째로 작은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 9로 정의하고, 용량의 크기가 열 번째로 작은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 10으로 정의한다.

그리고, 그룹 1에는 10점, 그룹2 에는 9점, 그룹 3에는 8점, 그룹 4에는 7점, 그룹 5에는 6점, 그룹 6에는 5점, 그룹 7에는 4점, 그룹 8에는 3점, 그룹 9에는 2점 그룹 10에는 1점을 부여한다.

짧은 시간에 최대한 많은 데이터들이 보호하기 위해 용량이 작은 데이터들이 더 큰 점수를 부여할 수 있다.

랜섬웨어 차단부는, 관리자가 지정한 데이터들에 5점을 부여하고, 그렇지 않은 데이터에는 0점을 부여한다. 즉, 관리자가 중요시한 데이터를 빨리 업로드 할 수 있도록 더 큰 점수를 부여할 수 있다.

따라서, 사용자 단말기에 저장되어 있는 모든 데이터를 저장소에 업로드 하기 해서는 많은 시간이 걸리기 때문에 랜섬웨어로부터 데이터들을 보호하기 어려운 바, 관리자는 랜섬웨어의 침입에 대비하여 최소한의 중요 데이터를 미리 선택하여 지정해 둠이 바람직하다.

또한, 랜섬웨어 차단부는, 랜섬웨어의 침입이 감지된 시점으로부터 1달 이내에 확인된 횟수에 기초하여 데이터를 10개의 그룹으로 분류한다. 관리자가 데이터를 확인한다는 것은, 의도적으로 특정 데이터에 접근하여 데이터에 포함된 내용을 확인했다는 것이다. 특별히 지정한 것은 아니지만, 여러 이유로 특정 데이터를 확인했다는 것은 중요하게 관리될 필요가 있는 데이터일 수 있다.

랜섬웨어 차단부는, 확인된 횟수가 가장 많은 데이터가 속한 그룹을 그룹 1로 정의하고, 확인된 횟수가 두번째로 많은 데이터가 속한 그룹을 그룹 2로 정의하고, 확인된 횟수가 세번째로 많은 데이터가 속한 그룹을 그룹 3으로 정의하고, 확인된 횟수가 네번째로 많은 데이터가 속한 그룹을 그룹 4로 정의하고, 확인된 횟수가 다섯 번째로 많은 데이터가 속한 그룹을 그룹 5로 정의하고, 확인된 횟수가 여섯 번째로 많은 데이터가 속한 그룹을 그룹 6으로 정의하고, 확인된 횟수가 일곱 번째로 많은 데이터가 속한 그룹을 그룹 7로 정의하고, 확인된 횟수가 여덟 번째로 많은 데이터가 속한 그룹을 그룹 8로 정의하고, 확인된 횟수가 아홉 번째로 많은 데이터가 속한 그룹을 그룹 9로 정의하고, 확인된 횟수가 가장 적은 데이터가 속한 그룹을 그룹 10로 정의한다.

확인된 횟수에 따라 구분된 그룹 1내지10은 용량의 크기에 따라 구분된 그룹과 상이함은 자명하다.

그리고, 확인된 횟수에 따라 구분된 그룹 1 내지 10에 대하여, 그룹 1에는 10점, 그룹2 에는 9점, 그룹 3에는 8점, 그룹 4에는 7점, 그룹 5에는 6점, 그룹 6에는 5점, 그룹 7에는 4점, 그룹 8에는 3점, 그룹 9에는 2점 그룹 10에는 1점을 부여한다.

관리자가 지정하지 않았더라도, 확인된 횟수가 많다는 것은 관리자가 필요로 하는 데이터인 것으로 추정하여 확인 횟수가 많은 데이터에 더 큰 점수를 부여한다.

또한, 랜섬웨어 차단부는, 데이터의 용량, 관리자로부터 지정된 데이터인지 여부 및 관리자가 데이터를 확인한 횟수에 따라 부여된 점수를 합산하여 합산된 점수가 높은 순으로 데이터를 저장소로 업로드한다.

랜섬웨어 차단부는, 데이터의 용량, 관리자로부터 지정된 데이터인지 여부 및 관리자가 데이터를 확인한 횟수에 더 나아가, 데이터의 최초 취득 날짜 및 필수 데이터인지 여부를 더 고려하여 저장소로 업로드 하는 순서를 결정한다.

랜섬웨어 차단부는, 데이터를 최초 취득 날짜별로 4개의 그룹으로 분류한다.

각각의 그룹에 포함된 데이터의 개수는 모든 데이터의 개수를 그룹수로 나눈 값과 동일하다.

즉 데이터가 1000개라면, 그룹의 개수는 4개이기 때문에 각 그룹에는 250개의 데이터가 포함된다.

랜섬웨어 차단부는, 최초 취득 날짜가 가장 늦은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 1로 정의하고, 최초 취득 날짜가 두번째로 늦은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 2로 정의하고, 최초 취득 날짜가 세번째로 늦은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 3으로 정의하고, 최초 취득 날짜가 네번째로 늦은 데이터들이 속한 그룹을 그룹 4로 정의한다.

그리고, 그룹 1에는 10점, 그룹2 에는 9점, 그룹 3에는 8점, 그룹 4에는 7점을 부여한다.

최초 취득 날짜에 따라 구분된 그룹 1내지4는 전술한 그룹들과 상이함은 자명하다.

랜섬웨어 차단부는, 최근에 취득된 데이터일수록 신규한 데이터이기 때문에 최초 취득 날짜가 늦은 데이터일수록 더 높은 점수를 부여한다.

또한, 랜섬웨어 차단부는, 데이터가 우수 데이터인지 여부를 판단하여, 우수 데이터인 경우에는 5점을 부여하고, 비우수 데이터인 경우에는 0점을 부여한다.

우수 데이터가 손상된 경우에는, 다시 비용을 지불하고 데이터를 구입해야 하는 만큼 우수 데이터에 더 큰 점수를 부여한다.

우수 데이터인지 여부는, 클라이언트가 접근하는 횟수가 기준치 이상인지에 따라 결정된다.

랜섬웨어 차단부는, 클라이언트의 개수, 관리자로부터 지정된 데이터인지 여부 및 관리자가 데이터를 확인한 횟수, 데이터의 최초 취득 날짜 및 우수 데이터인지 여부에 따라 부여된 점수를 모두 합산하여 점수가 높은 순으로 데이터를 저장소에 업로드한다.

또한, 랜섬웨어 차단부는, 사용자 단말기의 데이터들을 주기적(예를 들어, 하루 또는 격일 등)으로 백업하여 별도로 형성되는 저장장치 등에 저장해 두며, 랜섬웨어의 침입이 감지되면 상술한 바와 같이 사용자 단말기의 성능을 조절하여 랜섬웨어의 설치 및 확인 속도를 저하시킨 후 사용자 단말기의 모든 데이터를 일시에 삭제하며, 침입한 랜섬웨어의 치료가 완료된 후 백업해 둔 자료를 이용하여 랜섬웨어의 침입 이전 시기의 상태로 롤백(Roll Back, 현재의 데이터가 유효하지 않거나 망가졌을 때 기존 데이터로 되돌리는 행위)할 수 있다.

예를 들어, 랜섬웨어 차단부는, 사용자 단말기에 저장된 데이터를 주기적으로 저장소에 업로드 하되, 데이터의 용량, 관리자로부터 지정된 데이터인지 여부 및 관리자가 데이터를 확인한 횟수, 데이터의 최초 취득 날짜 및 우수 데이터인지 여부에 따라 부여된 점수가 낮은 순서로 저장소에 우선적으로 업로드한다.

랜섬웨어가 침입되면, 점수가 높은 순서로 저장소에 업로드 되기 때문에, 랜섬웨어가 침입되기 이전에는 주기적으로 데이터를 업로드 하되, 점수가 낮은 순서로 업로드한다.

상술한 바와 같은 구성을 가지는 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템(1000)은, 보호대상 파일 접근 유무와 상관없이 사용자 단말기 상에 실행되는 모든 프로세스에 대한 감시가 가능하도록 하며, 악성코드가 사용자 단말기에 내장된 정상 프로세스 여러 개를 순차적으로 호출한 후 악성 행위를 하는 행위를 미연에 차단할 수 있다.

일실시예에 따르면, 인터넷 콘텐츠 관리 시스템(1000)은 단일 서버가 아닌 복수의 서버들 및 복수의 단말들이 참여하는 블록체인 네트워크로 구현될 수 있다. 블록체인 네트워크로 구현된 커뮤니티의 사용자는 사용자 단말을 이용하여 분산 검증 및 기록에 의한 콘텐츠 수준 방어 리워드의 프로그램(블록체인 기반 방어 리워드 프로그램, 이하 방어 리워드 프로그램)을 실행할 수 있다. 사용자 단말은 방어 리워드 프로그램을 로딩하여 실행할 수 있다. 사용자 단말은 외부 서버와의 통신을 통해 해당 프로그램을 실행하거나 로컬로 실행할 수 있다.

사용자 단말은 검증의 대상이 되는 웹사이트에 접속하거나 애플리케이션 또는 파일을 실행할 때, 해당 웹사이트, 해당 애플리케이션 또는 해당 파일과 관련된 차단 및 증명 요청 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은 특정 파일을 실행할 때 해당 파일이 악성 코드에 감염되어 있는지 여부를 확인하기 위한 차단 및 증명 요청 신호를 생성하고, 네트워크를 통해 전송할 수 있다. 사용자 단말은 웹사이트 접속과 동시에 방어 리워드 프로그램을 실행할 수 있다. 방어 리워드 프로그램에 따라, 사용자 단말은 외부 서버와 통신하거나 로컬로 기존 사이트 정보에 따른 변화 정보를 생성하고, 생성된 정보에 따른 차단 및 증명 요청 신호를 생성하여 외부로 전송할 수 있다.

사용자 단말은 최초로 차단 및 증명 요청 신호를 생성할 수 있고, 사용자는 해당 신호의 생성에 따른 리워드를 지급받을 수 있다. 리워드는 사용자의 지갑의 주소에 기초하여 지급될 수 있다.

인터넷 콘텐츠 관리 시스템(1000)은 차단 및 증명 요청 신호를 다른 사용자 단말들로 제공할 수 있다. 여기서, 다른 사용자 단말들은 차단 및 증명 요청 신호를 생성한 주체와 다른 서버, 또는 단말을 지칭하고, 예를 들어 악성 코드 감염과 관련된 차단 및 증명 요청 신호가 생성되었다면 악성 코드 감염에 따른 솔루션을 제시할 수 있는 화이트 해커의 사용자 단말일 수 있다. 여기서, 다른 사용자 단말을 제2 사용자 단말이라 하겠다.

일실시예에 따르면, 제2 사용자 단말은 차단 및 증명 요청 신호에 대응하는 콘텐츠의 검증 및 차단 정보를 생성하여 네트워크를 통해 공유할 수 있다. 인터넷 콘텐츠 관리 시스템(1000)은 검증 및 차단 정보를 생성한 주체에게 블록체인 네트워크를 기반으로 한 리워드를 제공할 수 있다. 예를 들어, 제2 사용자 단말이 악성 코드 감염에 대응하기 위한 솔루션을 최초로 제시하였다면, 블록체인 네트워크의 참여자들이 그 솔루션을 검증할 수 있다. 솔루션 검증이 완료되면, 해당 솔루션은 네트워크에 업로드되고 참여자들에 의해 공유될 수 있다. 해당 솔루션을 최초로 업로드한 제2 사용자의 지갑에는 리워드가 지급될 수 있다.

일실시예에 따르면, 컴퓨터 백신 엔진은 제2 사용자 단말들에 의해 제공된 솔루션들로 업로드될 수 있다. 이 경우, 바이러스에 감염된 특정 사용자 단말이 커뮤니티에 접속하여 업데이트된 백신 엔진을 이용하고자 하는 경우, 백신 엔진을 이용하고자 하는 사용자는, 최초로 솔루션을 제시한 사용자 및 최초로 해당 바이러스에 대한 차단 및 증명 요청한 사용자에게 자신의 리워드를 제공해야 한다. 해당 거래는 블록체인 네트워크를 통해 검증과 블록 갱신이 수행될 수 있다.

일실시예에 따르면, 새롭게 차단 및 증명 요청의 대상인 콘텐츠가 네트워크를 통해 공유되면, 제2 사용자 단말은 딥러닝 기법을 이용하여 콘텐츠를 분류 및 검증할 수 있다. 콘텐츠는 미리 정의된 유형으로 분류될 수 있고, 분류된 콘텐츠는 미리 정의된 유형에 따라 검증될 수 있다.

제2 사용자 단말은 콘텐츠를 수신할 수 있다. 제2 사용자 단말은 수신된 콘텐츠를 전처리하여 제1 입력 벡터를 생성할 수 있다. 여기서, 벡터는 one-hot 벡터, 실수 벡터 등 설계 의도에 따라 다양한 형태로 정의될 수 있다.

제2 사용자 단말은 제1 입력 벡터를 기 학습된 제1 뉴럴 네트워크로 인가할 수 있다. 제1 입력 벡터는 제1 뉴럴 네트워크의 입력 레이어에 대응할 수 있다.

제2 사용자 단말은 제1 입력 벡터가 인가된 제1 뉴럴 네트워크로부터 생성된 제1 출력 벡터를 생성할 수 있다. 제1 출력 벡터는 제1 뉴럴 네트워크의 출력 레이어에 대응할 수 있다. 제2 사용자 단말은 제1 출력 벡터에 기초하여 콘텐츠의 분류 결과를 생성할 수 있다. 예를 들어, 분류 결과는 URL의 링크, 스크립트, 이미지, 동영상, 미디어, 텍스트 및 데이터 파일 등을 지칭할 수 있다. 제1 출력 벡터는 URL의 링크, 스크립트, 이미지, 동영상, 미디어, 텍스트 및 데이터 파일 등을 지칭하는 요소들로 구성될 수 있고, 제2 사용자 단말은 제1 출력 벡터 내 요소들에 기초하여 콘텐츠의 분류 결과를 생성할 수 있다. 분류 결과의 값은 이산화되어 표현되거나 연속된 값으로 표현될 수 있다.

일실시예에 따르면, 제2 사용자 단말은 딥러닝을 기반으로 분류된 콘텐츠의 검증 결과를 추정할 수 있다. 검증 결과의 값은 미리 정의된 유형으로 표현될 수 있다.

제2 사용자 단말은 제1 출력 벡터 및 검증의 대상이 되는 콘텐츠에 기초하여 제2 입력 벡터를 생성할 수 있다. 제2 입력 벡터 생성 시 제1 출력 벡터 및 콘텐츠에 각각 가중치들이 적용될 수 있다. 여기서, 가중치들은 뉴럴 네트워크의 학습 시 최적화될 수 있다. 제2 입력 벡터는 콘텐츠의 분류 결과를 내포하는 제1 출력 벡터의 요소들에 따라 콘텐츠가 전처리되어 생성될 수 있다.

제2 사용자 단말은 제2 입력 벡터를 기 학습된 제2 뉴럴 네트워크로 인가할 수 있다. 제2 입력 벡터는 제2 뉴럴 네트워크의 입력 레이어에 대응할 수 있다.

제2 사용자 단말은 제2 입력 벡터가 인가된 제2 뉴럴 네트워크로부터 생성된 제2 출력 벡터를 생성할 수 있다. 제2 출력 벡터는 제2 뉴럴 네트워크의 출력 레이어에 대응할 수 있다. 제2 사용자 단말은 제2 출력 벡터에 기초하여 콘텐츠 검증 결과의 값을 생성할 수 있다. 콘텐츠 검증 결과의 값은 복수의 시간들과 같이 이산화되어 표현되거나 연속된 값으로 표현될 수 있다. 제2 출력 벡터는 콘텐츠의 공격성 검증, 노출 수준 검증, 침해 정보 검증, 정보 행위 시각화 정보 및 클라우드 포랜식 정보 등의 정보를 내포할 수 있다. 제2 사용자 단말은 제2 출력 벡터에 기초하여 콘텐츠 검증의 결과를 유형 별로 수치화하여 생성할 수 있다.

뉴럴 네트워크는 트레이닝 샘플들이 입력되는 입력 레이어와 트레이닝 출력들을 출력하는 출력 레이어를 포함하고, 트레이닝 출력들과 레이블들 사이의 차이에 기초하여 학습될 수 있다. 여기서, 레이블들은 콘텐츠들, 콘텐츠의 분류 결과들 및 콘텐츠의 검증 결과들에 기초하여 정의될 수 있다. 뉴럴 네트워크는 복수의 노드들의 그룹으로 연결되어 있고, 연결된 노드들 사이의 가중치들과 노드들을 활성화시키는 활성화 함수에 의해 정의된다.

학습 장치는 GD(Gradient Decent) 기법 또는 SGD(Stochastic Gradient Descent) 기법을 이용하여 뉴럴 네트워크를 학습시킬 수 있다. 학습 장치는 뉴럴 네트워크의 출력들 및 레이블들 의해 설계된 손실 함수를 이용할 수 있다.

학습 장치는 미리 정의된 손실 함수(loss function)을 이용하여 트레이닝 에러를 계산할 수 있다. 손실 함수는 레이블, 출력 및 파라미터를 입력 변수로 미리 정의될 수 있고, 여기서 파라미터는 뉴럴 네트워크 내 가중치들에 의해 설정될 수 있다. 예를 들어, 손실 함수는 MSE(Mean Square Error) 형태, 엔트로피(entropy) 형태 등으로 설계될 수 있는데, 손실 함수가 설계되는 실시예에는 다양한 기법 또는 방식이 채용될 수 있다.

학습 장치는 역전파(backpropagation) 기법을 이용하여 트레이닝 에러에 영향을 주는 가중치들을 찾아낼 수 있다. 여기서, 가중치들은 뉴럴 네트워크 내 노드들 사이의 관계들이다. 학습 장치는 역전파 기법을 통해 찾아낸 가중치들을 최적화시키기 위해 레이블들 및 출력들을 이용한 SGD 기법을 이용할 수 있다. 예를 들어, 학습 장치는 레이블들, 출력들 및 가중치들에 기초하여 정의된 손실 함수의 가중치들을 SGD 기법을 이용하여 갱신할 수 있다.

제2 사용자 단말은 학습이 완료된 뉴럴 네트워크를 이용하여 제1 출력 벡터 및 제2 출력 벡터를 획득하고, 콘텐츠의 분류 결과 및 콘텐츠의 검증 결과를 추정할 수 있다.

한편, 상술한 본 발명의 실시예들에 따른 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템(1000)은, 가상 서버 관리 시스템(설명의 편의상 도면에는 도시하지 않음) 상에서 구현될 수 있다.

가상 서버 관리 시스템은, 복수의 가상 서버, 가상 서버 관리 장치 및 저장소를 포함할 수 있다.

가상 서버는, 물리 서버에 할당된 복수의 가상 머신에 의해 구동되는 서버를 의미한다.

물리 서버는, 가상 서버가 동작하기 위한 플랫폼이며, 컴퓨터 하드웨어 및 하이퍼바이저 등의 가상 서버 관리 소프트웨어를 구비한다.

가상 서버 상에서는, 하나 이상의 어플리케이션이 동작한다.

다른 업무를 행하는 가상 서버가 복수 조합되어 물리 서버 상에 배치되는 경우도 있으며, 동일한 업무를 행하는 복수의 가상 서버가 다른 물리 서버 상에 배치되는 경우도 있다.

구체적으로, 가상 서버는, 물리 서버에 구비된 호스트 운영 체제(OS; Operating System) 위에 가상화된 별도의 운영 체제 및 별도의 운영 체제 상에서 구동되는 어플리케이션을 포함한다.

가상 서버의 데이터는, 물리 서버에 직접 접속된 디스크 장치에 저장될 수 있다.

이와 달리, 가상 서버의 데이터는, 물리 서버와 별도로 존재하여, 네트워크 또는 직접 결선에 의해 접속된 저장소에 저장될 수도 있다.

가상 서버 관리 장치는, 물리 서버에 복수의 가상 머신을 할당하고, 가상 머신에 의해 동작하는 복수의 가상 서버를 관리할 수 있다.

예를 들어, 가상 서버 관리 장치는, 복수의 가상 서버 각각에 할당된 가상 머신을 관리할 수 있다.

가상 서버 관리 장치는, 복수의 가상 서버로부터 리소스 정보를 수신하고, 복수의 가상 서버의 리소스를 관리할 수 있다.

가상 서버 관리 장치는, 복수의 가상 서버 각각의 장애에 관한 정보를 모니터링하여 복수의 가상 서버 각각의 장애를 예측할 수 있다.

가상 서버 관리 장치는, 장애에 관한 정보에 기초하여 복수의 가상 서버의 절체 프로세스 및 백업 프로세스를 수행할 수 있다.

여기서, 절체 프로세서란, 어느 한 물리 서버에 할당된 가상 머신을 다른 물리 서버로 이동하는 프로세서로서, 마이그레이션(Migration)이라고도 불린다.

저장소는, 가상 서버의 데이터를 저장하는 것으로서, 예를 들어, SAN(Storage Area Network), NFS(Network File System), iSCSI(Internet Small Computer System Interface) 등을 포함할 수 있으나, 저장소의 종류에 대해서는 한정하지 않는다.

가상 서버 관리 장치는, 리소스 관리부, 장애 관리부 및 가상 머신 제어부를 포함할 수 있다.

여기서, 장애 관리부는, 제1 장애 예측부, 제2 장애 예측부, 제3 장애 예측부 및 절체 물리 서버 결정부를 포함할 수 있다.

또한, 가상 머신 제어부는, 가상 머신 그룹핑부, 가상 머신 백업부, 절체 수행부 및 절체 반복수행부을 포함할 수 있다.

리소스 관리부는, 복수의 가상 서버로부터 리소스 정보를 수신하고, 복수의 가상 서버의 리소스를 관리할 수 있다.

가상 머신 그룹핑부는, 복수의 물리 서버 각각의 성능, 복수의 가상 머신 각각에 대응하는 운영 체제의 특성 및 복수의 가상 머신 각각에 대응하는 평균 클라이언트의 수에 기초하여 복수의 가상 머신을 저 위험 그룹, 중 위험 그룹 및 고 위험 그룹으로 분류할 수 있다.

여기서, 물리 서버의 성능은, 메모리 크기, 프로세서의 용량, VGA 카드의 종류 및 LAN 카드의 종류를 포함할 수 있다.

물리 서버의 성능이 좋지 않을수록 고 위험 그룹으로 분류될 확률이 높다.

운영 체제의 특성은 운영 체제의 종류 예컨대, 윈도우, 안드로이드, iOS, 리눅스 등의 특성을 의미하는 것으로서, 예를 들어, 멀티태스킹 성능, 입출력 제어 성능, 메모리 제어 성능, 네트워크 성능, 보안 성능을 포함할 수 있다.

또한, 가상 서버는, 가상 머신 상의 어플리케이션을 통해 클라이언트에게 서비스를 제공하는데, 이 경우의 평균 클라이언트의 수가 고려될 수 있다.

클라이언트의 수가 많을 경우, 고 위험 그룹으로 분류될 확률이 높다. (가상 서버에 장애가 발생할 경우, 불편을 겪는 클라이언트가 많기 때문)

가상 머신 그룹핑부는, 복수의 가상 머신을 분류함에 있어서, 복수의 물리 서버 각각의 성능에 제1 가중치를 할당하고, 복수의 가상 머신 각각에 대응하는 운영 체제의 특성에 제2 가중치를 할당하고, 복수의 가상 서버 각각에 대응하는 평균 클라이언트의 수에 제3 가중치를 할당할 수 있다.

가상 머신 그룹핑부는, 복수의 가상 머신 각각에서 구동되는 어플리케이션의 종류에 기초하여 제1 가중치, 제2 가중치 및 제3 가중치를 가변할 수 있다.

예를 들어, 가상 머신 그룹핑부는, 복수의 어플리케이션을 연속성의 보장이 100% 요구되는 제1 유형의 어플리케이션(예컨대, 온라인 게임 어플리케이션, 메신저 서비스 어플리케이션), 연속성의 보장이 50% ~ 100% 정도로 요구되는 제2 유형의 어플리케이션(보안 서비스 어플리케이션), 연속성의 보장이 0% ~ 50% 정도로 요구되는 제3 유형의 어플리케이션 및 연속성의 보장이 요구되지 않는 제3 유형의 어플리케이션(데이터베이스 서비스 어플리케이션)으로 분류한 어플리케이션 유형 테이블을 생성하고, 이를 저장할 수 있다.

예를 들어, 연속성의 보장이 100% 요구되는 어플리케이션의 경우, 제1 가중치의 비중을 높임으로써, 복수의 가상 머신을 분류함에 있어서, 물리 서버의 성능을 많은 비중으로 고려할 수 있다.

다른 예를 들어, 연속성의 보장이 50% ~ 100% 정도로 요구되는 제2 유형의 어플리케이션의 경우, 제3 가중치의 비중을 높임으로써, 복수의 가상 머신을 분류함에 있어서, 가상 서버에 대응하는 평균 클라이언트의 수를 많은 비중으로 고려할 수 있다(즉, 연속성이 반드시 보장될 필요는 없지만 클라이언트의 수가 많을 경우에는 고 위험 그룹 또는 중 위험 그룹으로 분류될 수 있음).

다른 예를 들어, 연속성의 보장이 요구되지 않는 제3 유형의 어플리케이션의 경우, 제2 가중치의 비중을 높임으로써, 복수의 가상 머신을 분류함에 있어서, 가상 머신에 대응하는 운영 체제의 특성을 많은 비중으로 고려할 수 있다.

가상 머신 백업부는, 저 위험 그룹에 포함되는 제1 가상 머신의 경우, 제1 가상 머신에 의해 해당 가상 서버가 구동되기 위한 필수 데이터만을 저장소에 저장할 수 있다. 저 위험 그룹에 포함되는 제1 가상 머신의 경우, 다소 오랜 시간에 걸쳐 장애를 복구해도 무방하기 때문에, 필수 데이터만을 저장하고, 장애가 발생할 경우, 이를 이용하여 가상 머신을 재구성한다.

가상 머신 백업부는, 중 위험 그룹에 포함되는 제2 가상 머신의 경우, 제2 가상 머신을 저장소에 백업할 수 있다. 제2 가상 머신에 장애가 발생할 경우, 저장소의 백업 데이터를 통해 제2 가상 머신이 복원된다.

가상 머신 백업부는, 고 위험 그룹에 포함되는 제3 가상 머신의 경우, 제3 가상 머신을 저장소에 백업과 동시에 제3 가상 머신을 다른 물리 서버에 실시간으로 복제한다.

제1 장애 예측부는, 복수의 가상 머신 각각의 과거 운영 데이터를 수집하여 클라이언트로부터 전송된 날짜별, 요일별 및 시간별 평균 패킷의 개수를 분석하여 날짜별, 요일별 및 시간별 평균 패킷 개수를 포함하는 평균 패킷 개수 테이블을 생성하고, 평균 패킷 테이블을 저장할 수 있다.

제1 장애 예측부는, 평균 패킷 테이블에 저장된 평균 패킷의 개수 중 현재 날짜, 현재 요일 및 현재 시간에 대응하는 평균 패킷의 개수와 현재 패킷의 개수를 비교하여 복수의 가상 서버 각각의 장애 여부를 예측할 수 있다.

예를 들어, 제1 장애 예측부는, 현재 날짜, 현재 요일 및 현재 시간에 대응하는 평균 패킷의 개수가 평균 패킷 테이블에 저장된 대응하는 평균 패킷의 개수의 70% 미만인 경우, 해당 가상 머신에 대한 장애 발생 예측을 주의 단계로 설정할 수 있다.

제1 장애 예측부는, 현재 날짜, 현재 요일 및 현재 시간에 대응하는 평균 패킷의 개수가 평균 패킷 테이블에 저장된 대응하는 평균 패킷의 개수의 50% 미만인 경우, 해당 가상 머신에 대한 장애 발생 예측을 위험 단계로 설정할 수 있다.

제1 장애 예측부는, 현재 날짜, 현재 요일 및 현재 시간에 대응하는 평균 패킷의 개수가 평균 패킷 테이블에 저장된 대응하는 평균 패킷의 개수의 30% 미만인 경우, 해당 가상 머신에 대한 장애 발생 예측을 장애 발생 단계로 설정할 수 있다.

절체 수행부는, 저 위험 그룹에 속한 가상 머신의 경우, 장애 발생 단계에서 다른 물리 서버로의 절체를 수행할 수 있다. 이에 반해, 절체 수행부는 중 위험 그룹에 속한 가상 머신의 경우, 위험 단계에서 다른 물리 서버로의 절체를 수행할 수 있다.

또한, 절체 수행부는, 고 위험 그룹에 속한 가상 머신의 경우, 주의 단계에서 다른 물리 서버로의 절체를 수행할 수 있다.

또한, 제1 장애 예측부는, 복수의 물리 서버에 부착된 온도 센서 및 진동 센서로부터 온도값 및 진동값을 주기적으로 수신할 수 있다.

제1 장애 예측부는, 온도 센서 및 진동 센서로부터 수신한 온도값 및 진동값을 모니터링하여 온도값 및 진동값의 변화를 추적할 수 있다.

제1 장애 예측부는, 온도값 및 진동값이 기 설정된 시간동안 기 설정된 범위만큼 급격히 증가한 경우, 해당 가상 서버가 장애가 발생했다고 판단할 수 있다.

또한, 제1 장애 예측부는, 모니터링한 온도값 및 진동값에 대한 정보를 해당 가상 서버의 담당자의 휴대 단말로 알람을 전송할 수 있다. 이에 따라 해당 가상 서버의 담당자는 해당 가상 서버의 장애 유무를 육안으로 확인할 수 있다.

제2 장애 예측부는, 전력 회사의 서버로부터 복수의 물리 서버 각각이 위치한 지역의 전력 예비율에 대한 정보를 수신하고, 전력 예비율에 기초하여 복수의 가상 서버 각각의 장애 여부를 예측할 수 있다.

일반적으로, 전력 예비율이 10% 미만인 경우, 블랙 아웃(대정전)을 막고자 급전 지시가 발동되는데, 급전 지시가 발동되고 나서도 전력 예비율이 높아지지 않을 경우, 블랙 아웃이 발생한다. 이 경우, 해당 지역의 전력 공급이 중단된다.

본 발명에서는, 전력 예비율이 급전 지시가 발동되는 10% 미만인 경우, 해당 지역에 위치한 복수의 물리 서버에 해당하는 복수의 가상 서버가 장애가 발생할 것임을 예측할 수 있다.

제3 장애 예측부는, 물리 서버에 할당된 가상 머신과 해당 물리 서버의 호환성을 판단하여 가상 서버의 장애를 예측할 수 있다.

예를 들어, 제3 장애 예측부는, 장애가 자주 발생하는 원인이 가상 머신의 알고리즘 문제인지 또는 가상 머신과 물리 서버의 호환성의 문제인지 판단할 수 있다.

가상 머신은, 어플리케이션을 통해 클라이언트에게 서비스를 제공하는데, 물리 서버에 설치된 하드웨어에 따라 원활하게 동작하거나 원활하게 동작하지 않을 수 있다.

즉, 가상 머신의 하이퍼바이저는, 특정 물리 서버에 설치된 CPU, GPU, 메모리, 스토리지 등과 리소스를 효율적으로 이용하지 못하여 특정 물리 서버와 호환성이 낮을 수 있다.

구체적으로, 제3 장애 예측부는, 각각의 가상 머신에 대하여 실제 장애가 발생된 빈도를 저장하는 장애 기록 테이블을 생성하고, 각각의 가상 머신의 장애 빈도를 장애 기록 테이블에 저장할 수 있다.

제3 장애 예측부는, 가상 머신이 복수의 물리 서버에 할당되었을 때에 각각의 물리 서버에서 발생된 장애 발생 빈도의 범위가 소정 범위 이내에 해당하는 경우, 가상 머신과 물리 서버와의 호환성 높은 것으로 예측할 수 있다.

이 경우, 제3 장애 예측부는, 가상 머신의 알고리즘 자체에 오류가 발생한 것으로 담당자에게 알려주어 담당자가 하이퍼바이저 등의 알고리즘을 미리 유지, 보수하도록 유도할 수 있는 효과가 있다.

제3 장애 예측부는, 가상 머신이 특정 물리 서버에 할당되었을 때에 장애 발생 빈도의 범위가 소정 범위를 벗어나는 경우, 가상 머신과 특정 물리 서버의 호환성이 낮은 것으로 예측할 수 있다.

따라서, 제3 장애 예측부는, 가상 머신이 호환성이 낮은 물리 서버에 할당된 경우 현재 가상 서버에 장애가 발생하지 않은 경우에도 추후 장애가 발생할 확률이 높은 것으로 예측할 수 있다.

이에 더해, 가상 서버 관리 장치는, 가상 머신과 물리 서버의 호환성을 높여 가상 머신이 물리 서버에서 원활하게 작동하도록 담당자에게 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.

이때, 절체 수행부는, 해당 가상 머신의 다른 물리 서버로의 절체를 수행할 수 있다.

절체 수행부는, 절체를 수행할 때 제3 장애 예측부에 의해 호환성이 낮은 물리 서버로 절체를 수행하는 것이 제한될 수 있다.

절체 수행부는, 제3 장애 예측부의 예측 결과를 기초로, 호환성이 낮은 물리 서버보다 호환성이 높은 물리 서버에 우선적으로 가상 머신의 절체를 수행할 수 있다.

특히, 절체 수행부는, 호환성이 높은 물리 서버에 우선적으로 가상 머신을 이동한 뒤, 더 이상 호환성이 높은 물리 서버가 남지 않은 경우 호환성이 낮은 물리 서버로 가상 머신을 이동할 수 있다.

또한, 절체 수행부는, 호환성이 낮은 물리 서버에 가상 머신의 절체를 수행하는 경우, 가상 머신 그룹핑부에 의해 복수의 물리 서버 각각의 성능에 따라 할당된 제1 가중치를 고려할 수 있다.

즉, 절체 수행부는, 연속성의 보장이 100% 요구되는 어플리케이션이 수행되는 도중 장애가 발생되는 경우, 호환성이 낮은 물리 서버의 성능이 미리 지정된 성능보다 좋은 경우에 가상 머신의 절체를 수행할 수 있다.

절체 수행부는, 호환성이 낮은 물리 서버의 성능이 미리 지정된 성능보다 좋지 않은 경우, 절체 수행부는 담당자의 휴대 단말로부터 절체 허가가 승인된 이후 절체를 수행할 수 있다.

이에 따라, 본 발명에 따른 가상 서버 관리 장치는, 가상 서버에 장애가 발생한 경우 가상 머신을 호환성이 낮은 물리 서버로 이동시켜 호환성에 의해 재차 장애가 발생하는 것을 미리 방지할 수 있는 장점이 있다.

절체 물리 서버 결정부는, 복수의 물리 서버 각각의 성능, 복수의 가상 머신 각각에 대응하는 운영 체제의 특성 및 복수의 가상 머신 각각에서 구동되는 어플리케이션의 종류에 기초하여 복수의 가상 머신 각각이 절체될 복수의 절체 후보 물리 서버의 리스트를 결정할 수 있다.

절체 물리 서버 결정부는, 복수의 가상 서버 중 어느 하나의 장애가 예측되는 경우, 복수의 절체 후보 물리 서버 각각의 리소스 현황, 할당된 가상 머신의 수, 구동되고 있었던 시간 및 비구동되고 있었던 시간에 기초하여 상기 복수의 절체 후보 물리 서버 중 하나를 절체될 물리 서버로 결정할 수 있다.

이때, 절체 수행부는, 장애가 예측된 복수의 가상 서버 중 어느 하나에 할당된 복수의 가상 머신 각각의 결정된 절체 후보 물리 서버 중 하나로의 절체를 수행할 수 있다.

절체 반복수행부는, 가상 머신에 장애가 발생하지 않아도 다른 물리 서버로의 절체를 수행할 수 있다.

절체가 수행된 가상 머신의 경우 재차 서버에 장애가 발생될 확률이 높기 때문에, 절체 반복수행부는 이미 절체가 수행된 가상 머신에 대해 장애가 발생되기 전에 다시 절체를 수행할 수 있다.

절체 반복수행부는, 미리 설정된 시간에 따라 정기적으로 절체를 수행할 수 있다.

또한, 절체 반복수행부는, 상기 제1 장애 예측부 내지 제3 장애 예측부가 장애를 더욱 민감하게 예측하도록 예측 기준을 변경할 수도 있다.

예를 들어, 제1 장애 예측부의 온도값 및 진동값이 기 설정된 시간동안 기 설정된 범위만큼 급격히 증가한 경우 해당 가상 서버가 장애가 발생했다고 판단하는데, 절체 반복수행부는 기 설정된 시간을 줄이고 및 기 설정된 범위를 좁혀 예측 기준을 변경할 수 있다.

이때, 절체 반복수행부는, 이전에 절체가 수행될 때의 장애 정도에 비례하여 예측 기준을 변경할 수도 있다.

이에 따라, 본 발명에 따른 가상 서버 관리 장치는, 가상 서버에 장애가 발생되기 전에 미리 절체를 수행하여 서버를 안정한 상태로 유지 및 관리할 수 있는 장점이 있다.

앞서 살펴본 실시 예는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하 '당업자'라 한다)가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하는 바람직한 실시 예일 뿐, 전술한 실시 예 및 첨부한 도면에 한정되는 것은 아니므로 이로 인해 본 발명의 권리범위가 한정되는 것은 아니다. 따라서, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 당업자에게 있어 명백할 것이며, 당업자에 의해 용이하게 변경 가능한 부분도 본 발명의 권리범위에 포함됨은 자명하다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate 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.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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.

1000: 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템
100: 평가 정보 관리부
200: 콘텐츠 검증부
300: 리워드 지급부

Claims (2)

1. 웹페이지에 접속한 사용자 단말로부터 상기 웹페이지 상에 표시된 콘텐츠에 대한 평가 정보를 수신하고, 서로 다른 상기 사용자 단말로부터 수집된 복수의 상기 평가 정보를 블록체인 네트워크를 통해 관리하는 평가 정보 관리부;
   상기 콘텐츠를 데이터 형식에 따라 분류하고, 검증 정보를 분석하여 상기 콘텐츠의 검증 결과를 점수화하여 상기 웹페이지에 표시되도록 제어하는 콘텐츠 검증부; 및
   상기 검증 정보를 전송한 상기 사용자 단말로 소정의 리워드를 지급하는 리워드 지급부를 포함하고,
   상기 콘텐츠 검증부는 제2 사용자 단말로부터 검증 대상 콘텐츠에 대한 차단 및 증명 요청 신호를 수신하고,
   상기 콘텐츠 검증부는 제3 사용자 단말들로 상기 블록체인 네트워크를 통해 상기 차단 및 증명 요청 신호를 공유하고,
   상기 제3 사용자 단말들 중 어느 하나의 제3 사용자 단말은 상기 차단 및 증명 요청 신호에 대응하는 검증 및 차단 정보를 생성하여 상기 블록체인 네트워크를 통해 공유하고,
   상기 리워드 지급부는
   상기 제2 사용자 단말에 대응하는 지갑 주소 및 상기 제3 사용자 단말에 대응하는 지갑 주소에 기초하여 상기 제2 사용자 단말 및 상기 제3 사용자 단말로 각각 리워드를 지급하고, 상기 제2 사용자 단말 및 상기 제3 사용자 단말로 각각 지급된 리워드의 거래 정보를 포함한 블록을 생성하여 상기 블록체인 네트워크를 갱신하고,
   상기 제3 사용자 단말은
   상기 검증 대상 콘텐츠에 기초하여 제1 입력 벡터를 생성하고,
   콘텐츠로부터 콘텐츠 유형을 추정하도록 기 학습된 제1 뉴럴 네트워크의 제1 입력 레이어로 상기 제1 입력 벡터를 인가하고,
   상기 제1 뉴럴 네트워크로부터 생성된 제1 출력 벡터를 제1 출력 레이어-상기 제1 출력 레이어의 출력 노드들은 콘텐츠 유형들 중 URL의 링크, 스크립트, 이미지, 동영상, 미디어, 텍스트 및 데이터 파일과 각각 대응함-로부터 획득하고,
   상기 제1 출력 벡터에 기초하여 상기 검증 대상 콘텐츠의 분류 결과를 생성하고,
   상기 제1 출력 벡터 및 상기 검증 대상 콘텐츠에 기초하여 제2 입력 벡터를 생성하고,
   콘텐츠로부터 콘텐츠 검증 정보를 추정하도록 기 학습된 제2 뉴럴 네트워크의 제2 입력 레이어로 상기 제2 입력 벡터를 인가하고,
   상기 제2 뉴럴 네트워크로부터 생성된 제2 출력 벡터를 제2 출력 레이어-상기 제2 출력 레이어의 출력 노드들은 콘텐츠 검증 정보들 중 공격성 검증, 노출 수준 검증, 침해 정보 검증, 정보 행위 시각화 정보 및 클라우드 포랜식 정보-로부터 획득하고,
   상기 제2 출력 벡터에 기초하여 상기 검증 대상 콘텐츠의 검증 결과를 생성하는,
   블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템.
   
2. 제1항 있어서,
   상기 평가 정보 관리부는,
   상기 웹페이지에 접속한 상기 사용자 단말로부터 상기 웹페이지에 대한 주소 정보를 실시간으로 수집하고, 상기 주소 정보를 기초로 미리 저장된 콘텐츠 데이터 중 상기 웹페이지와 관련된 콘텐츠 그룹을 추출하고, 상기 콘텐츠 그룹을 상기 웹페이지에 현재 표시된 콘텐츠와 비교하여 상기 콘텐츠 그룹에 저장되지 않은 새로운 콘텐츠에 대한 유해성 검증, 수준 진단 검증 및 권리 침해 검증 중 적어도 하나에 대한 검증 요청 신호를 생성하여 상기 사용자 단말로 요청하고,
   상기 콘텐츠 검증부는,
   상기 사용자 단말을 미리 정해진 복수의 사용자 그룹 중 어느 하나의 사용자 그룹으로 분류하여 서로 다른 사용자 단말로부터 수집되는 복수의 평가 정보를 사용자 그룹별로 구분하고, 상기 사용자 그룹별로 분류된 적어도 하나의 평가 정보를 기초로 상기 콘텐츠를 미리 정해진 검증 카테고리별 점수를 산출하고, 사용자 그룹별로 서로 다른 가중치가 반영된 복수의 상기 검증 카테고리별 점수를 기초로 상기 콘텐츠에 대한 최종 카테고리별 점수를 산출하며, 산출된 상기 최종 카테고리별 점수가 포함된 픽토그램 형태의 객체를 생성하여 상기 사용자 단말이 접속한 상기 웹페이지 상에 표시된 상기 콘텐츠에 실시간으로 표시되도록 제어하는, 블록체인을 이용한 인터넷 콘텐츠 관리 시스템.
   
   

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