KR20180087729A

KR20180087729A - 데이터 시각화 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20180087729A
Application number: KR1020170012135A
Authority: KR
Inventors: 김현주; 김종현; 김익균
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2017-01-25
Filing date: 2017-01-25
Publication date: 2018-08-02
Also published as: KR102575974B1; US20180210930A1; US10509796B2

Abstract

데이터 시각화 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 시각화 장치는 정보 수집의 대상이 되는 어플리케이션을 실행시켜, 상기 어플리케이션이 실행된 프로세스로부터 행위 정보를 수집하는 행위 정보 수집부; 상기 행위 정보를 상기 호출하는 행위의 발생 순서대로 행위 특성 인자들을 추출하는 행위 특성 인자 추출부; 상기 행위 특성 인자들을 이용하여 시간 순서에 따라 행위 시퀀스를 생성하는 행위 시퀀스 생성부 및 상기 행위 시퀀스를 3차원 시퀀스 객체로 시각화하는 행위 시퀀스 시각화부를 포함한다.

Description

데이터 시각화 장치 및 방법 {APPARATUS FOR VISUALIZING DATA AND METHOD FOR USING THE SAME}

본 발명은 데이터 시각화 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 데이터 분석, 데이터 패턴 검출 및 순차적 데이터의 시각화 기술에 관한 것이다.

데이터 시각화 기술은 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달하는 과정으로, 다양한 수단을 통해 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 것을 목적으로 한다.

현재 영상, 디지털 매체를 비롯해 소셜 네트워크, 클라우드 서비스 등을 통해 무한정의 데이터에 노출되고 있으며 이와 같은 환경의 변화에 따라 데이터의 표현과 수용 방식에도 변화가 요구되고 있다. 즉, 수많은 정보를 보다 효율적이고 명확하게 제공하기 위한 데이터 시각화의 필요성이 증가되고 있다. 최근 빅데이터 기술 시장의 성장으로 이를 표현하는 기술도 중요한 요소로 자리잡고 있다.

기존의 데이터 시각화 기술은 시스템 로그나 분석 결과에 대한 통계정보를 그래프나 차트 등으로 보여주는 방식인데 반해, 최근의 빅데이터 시각화 기술은 다양한 정보를 모두 제공할 수 없는 제약이 존재하기 때문에, 이를 요약하고 직관적으로 명확하게 특징지을 수 있는 시각화 방법론적 요소의 중요성이 커지고 있다.

현재 순차적 데이터를 시각화하는 방법은 주로 색상과 텍스트를 이용한 방식으로, 색상의 차이, 명도에 따라 색을 구별하여 순차적 데이터를 표현하는 색상 스펙트럼이나 텍스트 마다 색상을 달리 부여하여 텍스트 서열로 표기하는 방법(생명공학의 단백질 서열구조를 파악하기 위해 주로 사용), 시계열 그래프 등이 존재한다. 색상 스펙트럼을 사용하는 방식은 순차적 데이터를 구성하는 데이터의 특성인자(feature)의 종류가 증가함에 따라 사람이 인지할 수 있는 색의 영역이 불분명해지고 순차적 데이터의 형태를 한눈에 파악하기 어렵다. 순차적 데이터를 텍스트로 표현하는 방식은 짧은 길이의 순차적 데이터의 경우 파악이 쉽지만, 길이가 긴 순차적 데이터의 경우 이를 시각적으로 특징짓거나 비교하기가 힘들다.

한편, 한국공개특허 제 10-2015-0013416 호“데이터 시각화를 통한 데이터 분석 장치 및 그 방법”는 n개의 삼각형을 이용해 다수의 데이터를 이미지 하나로 시각화하여 표현함으로써 수많은 데이터의 흐름과 동향을 전체적, 세부적으로 신속하고 직관적으로 파악할 수 있고, 분류별 자료, 수치 자료, 가중치, 컬러를 이용하여 삼각형 시각화 모형을 구성하고, 데이터를 선택 후 필터 모듈과 비주얼 변환 모듈을 통하여 정제되어 보일 수 있는 데이터 시각화를 통한 분석 기법 및 장치에 관하여 개시하고 있다.

본 발명은 순차적 특징을 가지는 데이터의 행위 시퀀스를 시각화하여 행위 시퀀스를 특정하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 데이터의 행위 시퀀스를 3차원 객체로 표현하여 행위 시퀀스 간의 유사성을 직관적으로 판단할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 악성코드의 분류 및 탐지 분야에서 악성코드의 고유한 행위 시퀀스 패턴을 시각화하여 시퀀스 간의 악성 코드 검출 수단을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 시각화 장치는 정보 수집의 대상이 되는 어플리케이션을 실행시켜, 상기 어플리케이션이 실행된 프로세스로부터 행위 정보를 수집하는 행위 정보 수집부; 상기 행위 정보를 상기 호출하는 행위의 발생 순서대로 행위 특성 인자들을 추출하는 행위 특성 인자 추출부; 상기 행위 특성 인자들을 이용하여 시간 순서에 따라 행위 시퀀스를 생성하는 행위 시퀀스 생성부 및 상기 행위 시퀀스를 3차원 시퀀스 객체로 시각화하는 행위 시퀀스 시각화부를 포함한다.

이 때, 상기 행위 정보 수집부는 상기 프로세스가 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(Application Programming Interface, API)를 호출하는 행위와 관련된 상기 행위 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 상기 데이터 시각화 장치는 상기 API에 상응하여 정의된 행위 특성 인자를 저장하는 데이터베이스부를 더 포함할 수 있다.

이 때, 상기 행위 정보 수집부는 API 후킹 기법을 이용하여 상기 행위 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 상기 행위 시퀀스 시각화부는 상기 행위 특성 인자들에 상응하는 3차원 객체를 생성하는 특성 인자 객체 생성부 및 상기 행위 시퀀스에 기반하여 두 개 이상의 3차원 객체들을 연결하여 상기 3차원 시퀀스 객체를 생성하는 특성 인자 객체 연결부를 포함할 수 있다.

이 때, 상기 특성 인자 객체 생성부는 상기 행위 특성 인자들의 개수(n)에 상응하는 n(n은 4이상의 자연수)면체의 3차원 객체를 생성할 수 있다.

이 때, 상기 특성 인자 객체 생성부는 상기 3차원 객체의 각 면들에 상기 행위 특성 인자들을 각각 매핑할 수 있다.

이 때, 상기 특성 인자 객체 생성부는 상기 3차원 객체의 꼭지점들 중 어느 하나를 상기 두 개 이상의 3차원 객체들에 모두 동일하게 제1 점으로 설정할 수 있다.

이 때, 상기 특성 인자 객체 생성부는 상기 3차원 객체의 각 면들 중 상기 행위 시퀀스에 상응하는 행위 특성 인자가 매핑된 면의 중점을 제2 점으로 설정할 수 있다.

이 때, 상기 특성 인자 객체 생성부는 상기 3차원 객체의 각 면들에 매핑된 행위 특성 인자들에 상응하는 색상값을 생성할 수 있다.

이 때, 상기 특성 인자 객체 생성부는 상기 행위 특성 인자들에 상응하는 색상값을 이용하여 상기 3차원 객체를 생성할 수 있다.

이 때, 상기 특성 인자 객체 연결부는 3차원 공간 상의 좌표축 원점과, 상기 행위 시퀀스에 기반한 상기 3차원 객체의 상기 제1 점을 연결선으로 연결할 수 있다.

이 때, 상기 특성 인자 객체 연결부는 상기 행위 시퀀스에 기반하여 두 개 이상의 3차원 객체들 중 이전 번째 3차원 객체의 상기 제2 점과 다음 번째 3차원 객체의 상기 제1 점을 상기 연결선으로 연결할 수 있다.

이 때, 상기 특성 인자 객체 연결부는 상기 3차원 시퀀스 객체에서, 상기 두 개 이상의 3차원 객체들이 연결된 행위 시퀀스가 동일한 3차원 객체들에 대한 행위 패턴 정보를 파악할 수 있다.

이 때, 상기 특성 인자 객체 연결부는 상기 두 개 이상의 3차원 객체들이 연결된 연결 각도에 기반하여 상기 행위 패턴 정보를 시각화할 수 있다.

또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 시각화 방법은 데이터 시각화 장치를 이용하는 방법에 있어서, 정보 수집의 대상이 되는 어플리케이션을 실행시켜, 상기 어플리케이션이 실행된 프로세스로부터 행위 정보를 수집하는 단계; 상기 행위 정보를 상기 호출하는 행위의 발생 순서대로 행위 특성 인자들을 추출하는 단계; 상기 행위 특성 인자들을 이용하여 시간 순서에 따라 행위 시퀀스를 생성하는 단계 및 상기 행위 시퀀스를 3차원 시퀀스 객체로 시각화하는 단계를 포함한다.

이 때, 상기 시각화하는 단계는 상기 행위 특성 인자들에 상응하는 3차원 객체를 생성하는 단계 및 상기 행위 시퀀스에 기반하여 두 개 이상의 3차원 객체들을 연결하여 상기 3차원 시퀀스 객체를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

이 때, 상기 3차원 객체를 생성하는 단계는 상기 3차원 객체의 꼭지점들 중 어느 하나를 상기 두 개 이상의 3차원 객체들에 모두 동일하게 제1 점으로 설정할 수 있다.

이 때, 상기 3차원 객체를 생성하는 단계는 상기 3차원 객체의 각 면들 중 상기 행위 시퀀스에 상응하는 행위 특성 인자가 매핑된 면의 중점을 제2 점으로 설정할 수 있다.

이 때, 상기 3차원 시퀀스 객체를 생성하는 단계는 3차원 공간 상의 좌표축 원점과, 상기 행위 시퀀스에 기반한 상기 3차원 객체의 상기 제1 점을 연결선으로 연결할 수 있다.

이 때, 상기 3차원 시퀀스 객체를 생성하는 단계는 상기 행위 시퀀스에 기반하여 두 개 이상의 3차원 객체들 중 이전 번째 3차원 객체의 상기 제2 점과 다음 번째 3차원 객체의 상기 제1 점을 상기 연결선으로 연결할 수 있다.

본 발명은 순차적 특징을 가지는 데이터의 행위 시퀀스를 시각화하여 행위 시퀀스를 특정할 수 있다.

또한, 본 발명은 데이터의 행위 시퀀스를 3차원 객체로 표현하여 행위 시퀀스 간의 유사성을 직관적으로 판단할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 악성코드의 분류 및 탐지 분야에서 악성코드의 고유한 행위 시퀀스 패턴을 시각화하여 시퀀스 간의 악성 코드 검출 수단을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 시각화 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 행위 시퀀스 시각화부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 육면체의 3차원 객체를 나타낸 도면이다.
도 4는 도 3에 도시된 육면체의 3차원 객체가 연결된 3차원 시퀀스 객체를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 26면체의 3차원 객체를 나타낸 도면이다.
도 6은 도 5에 도시된 26면체의 3차원 객체가 연결된 3차원 시퀀스 객체를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 시각화 방법을 나타낸 동작흐름도이다.
도 8은 도 7에 도시된 3차원 시퀀스 객체 시각화 단계의 일 예를 세부적으로 나타낸 동작흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 두 개의 시퀀스를 포함하는 3차원 시퀀스 객체를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 세 개의 시퀀스를 포함하는 3차원 시퀀스 객체를 나타낸 도면이다.
도 11은 도 10에 도시된 3차원 시퀀스 객체를 다른 시점 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 블록도이다.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 시각화 장치를 나타낸 블록도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 시각화 장치는 행위 정보 수집부(110), 행위 특성 인자 추출부(120), 데이터베이스부(130), 행위 시퀀스 생성부(140) 및 행위 시퀀스 시각화부(150)를 포함한다.

행위 정보 수집부(110)는 정보 수집의 대상이 되는 어플리케이션을 실행시켜, 상기 어플리케이션이 실행된 프로세스로부터 행위 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 행위 정보 수집부(110)는 애플리케이션의 행위 시퀀스를 생성하기 위해, 먼저 해당 애플리케이션을 실행할 수 있다. 애플리케이션이 실행되면 프로세스가 생성되고, 프로세스는 시스템의 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(Application Programming Interface, API)를 호출할 수 있다.

이 때, 행위 정보 수집부(110)는 상기 프로세스가 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(Application Programming Interface, API)를 호출하는 행위와 관련된 상기 행위 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 행위 정보 수집부(110)는 API 후킹 기법을 이용하여 상기 행위 정보를 수집할 수 있다. 이 때, 후킹 대상 API는 행위 특성인자로 사전에 정의되어 데이터베이스부(130)에 기저장되어 있을 수 있다.

행위 특성 인자 추출부(120)는 상기 행위 정보를 상기 호출하는 행위의 발생 순서대로 행위 특성 인자들을 추출할 수 있다.

데이터베이스부(130)는 상기 API에 상응하여 정의된 행위 특성 인자를 저장할 수 있다.

행위 시퀀스 생성부(140)는 상기 행위 특성 인자들을 이용하여 시간 순서에 따라 행위 시퀀스를 생성할 수 있다.

예를 들어, 행위 시퀀스는 Seq1= "ABCDE~~"와 같은 텍스트 형태에 상응할 수 있다.

행위 시퀀스 시각화부(150)는 상기 행위 시퀀스를 3차원 시퀀스 객체로 시각화할 수 있다.

이 때, 행위 시퀀스 시각화부(150)는 특성 인자 객체 생성부(151) 및 특성 인자 객체 연결부(152)를 포함할 수 있다.

특성 인자 객체 생성부(151)는 행위 특성 인자들에 상응하는 3차원 객체를 생성할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 생성부(151)는 상기 행위 특성 인자들의 개수(n)에 상응하는 n(n은 4이상의 자연수)면체의 3차원 객체를 생성할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 생성부(151)는 데이터베이스부(130)에 저장된 행위 특성 인자의 개수(n)에 상응하는 n면체의 3차원 객체를 생성할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 생성부(151)는 상기 3차원 객체의 각 면들에 상기 행위 특성 인자들을 각각 매핑할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 생성부(151)는 상기 3차원 객체의 꼭지점들 중 어느 하나를 상기 두 개 이상의 3차원 객체들에 모두 동일하게 제1 점으로 설정할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 생성부(151)는 행위 시퀀스에 기반하여 상기 3차원 객체의 각 면들 중 상기 행위 시퀀스에 상응하는 행위 특성 인자가 매핑된 면의 중점을 제2 점으로 설정할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 생성부(151)는 행위 시퀀스를 연결하기 위한 연결선의 위치는 임의로 위치로 지정할 수 있으나, 모든 3차원 객체의 연결선은 항상 동일한 위치로 고정할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 생성부(151)는 상기 3차원 객체의 각 면들에 매핑된 행위 특성 인자들에 상응하는 색상값을 생성할 수 있다.

즉, 특성 인자 객체 생성부(151)는 상기 행위 특성 인자들에 상응하는 색상값을 이용하여 상기 3차원 객체를 생성할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 생성부(151)는 색상값을 특성 인자에 지정하여, 색상이 지정된 특성 인자 객체를 보다 쉽게 식별할 수 있다. 물론 색상 지정이 없이 동일 색상이더라도 시퀀스의 형태는 특징 될 수 있다.

특성 인자 객체 연결부(152)는 행위 시퀀스에 기반하여 두 개 이상의 3차원 객체들을 연결하여 상기 3차원 시퀀스 객체를 생성할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 연결부(152)는 3차원 공간 상의 좌표축 원점과, 상기 행위 시퀀스에 기반한 상기 3차원 객체의 상기 제1 점을 연결선으로 연결할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 연결부(152)는 표현할 행위 시퀀스의 개수에 따라 360도의 연결 각도를 행위 시퀀스의 개수로 분할하여, 3차원 공간의 분할된 연결 각도의 좌표축의 위치에서 연결선으로 3차원 객체들을 연결할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 연결부(152)는 상기 행위 시퀀스에 기반하여 두 개 이상의 3차원 객체들 중 이전 번째 3차원 객체의 상기 제2 점과 다음 번째 3차원 객체의 상기 제1 점을 상기 연결선으로 연결할 수 있다.

예를 들어, 특성 인자 객체 연결부(152)는 행위 시퀀스의 두 번째 특성인자의 연결선을 첫 번째 특성인자가 매핑된 면에 수직으로 연결할 수 있다. 즉, 연결선이 연결된 면에 해당하는 특성 인자의 순서가 행위 시퀀스에 상응할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 연결부(152)는 상기 3차원 시퀀스 객체에서, 상기 두 개 이상의 3차원 객체들이 연결된 행위 시퀀스가 동일한 3차원 객체들에 대한 행위 패턴 정보를 시각화할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 연결부(152)는 3차원 객체를 특성 인자의 고유한 면에 연결함으로써, 행위 특성 인자마다 연결되는 각도가 달라질 수 있다.

결국, 3차원 객체들이 연결되어 생성된 3차원 시퀀스 객체는 행위 시퀀스의 순서에 따라 3차원 시퀀스 객체의 모양이 달라질 수 있다. 즉, 본 발명의 일실시예에 따른 3차원 시퀀스 객체는 행위 특성 인자의 순서에 따라서 시퀀스의 꺾임이나 기울기가 달라짐으로써 3차원 시퀀스 객체의 형태가 달라지게 되어, 행위 시퀀스의 패턴과 행위 패턴 정보를 시각화할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 연결부(152)는 상기 두 개 이상의 3차원 객체들이 연결된 연결 각도에 기반하여 상기 행위 패턴 정보를 시각화할 수 있다.

나아가, 특성 인자 객체 연결부(152)는 연결 각도와 행위 특성 인자의 색상값을 추가로 고려하여 상기 행위 패턴 정보를 시각화할 수 있다.

도 2는 도 1에 도시된 행위 시퀀스 시각화부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다.

도 2를 참조하면, 행위 시퀀스 시각화부(150)는 특성 인자 객체 생성부(151) 및 특성 인자 객체 연결부(152)를 포함할 수 있다.

이 때, 특성 인자 객체 생성부(151)는 상기 3차원 객체의 각 면들 중 상기 행위 시퀀스에 상응하는 행위 특성 인자가 매핑된 면의 중점을 제2 점으로 설정할 수 있다.

즉, 특성 인자 객체 생성부(151)는 상기 행위 특성 인자들에 상응하는 색상값을 이용하여 상기 3차원 객체를 생성할 수 있다.이 때, 특성 인자 객체 생성부(151)는 색상값을 특성 인자에 지정하여, 색상이 지정된 특성 인자 객체를 보다 쉽게 식별할 수 있다. 물론 색상 지정이 없이 동일 색상이더라도 시퀀스의 형태는 특징 될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 육면체의 3차원 객체를 나타낸 도면이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 육면체의 3차원 객체는 각 면에 행위 특성 인자가 매핑되는 것을 알 수 있다. 행위 특성 인자는 고유한 위치를 가질 수 있으므로, 행위 특성인자 A, B, C, D, E 및 F 가 매핑된 n=6인 육면체의 3차원 객체인 것을 알 수 있다. 이 때, 행위 시퀀스를 연결하기 위한 연결선의 위치는 임의로 위치로 설정될 수 있으나, 모든 3차원 객체의 연결선은 항상 동일한 위치로 고정해야 한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 연결선의 위치는 A, D 및 F 면의 교차점의 위치에 설정된 것을 알 수 있다.

또한, 3차원 객체는 행위 특성 인자 별 고유의 색상이 설정될 수 있다. 예를 들어, A 특성인자 객체는 빨강, B 특성인자 객체는 파랑 등으로 색상 지정을 통해 보다 쉽게 특성인자 객체를 식별할 수 있다.

도 4는 도 3에 도시된 육면체의 3차원 객체가 연결된 3차원 시퀀스 객체를 나타낸 도면이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 3차원 시퀀스 객체는 행위 시퀀스 Seq#1: BEEB… 와 행위 시퀀스 Seq#2: BEED…에 따라 3차원 시퀀스 객체가 시각화된 것을 알 수 있다.

이 때, 행위 시퀀스 Seq#1에서, 첫번째 3차원 객체의 A, D 및 F 면의 교차점이 좌표축의 원점과 연결되는 것을 알 수 있다. 다음으로, 첫번째 행위 시퀀스가 'B'이므로 첫번째 3차원 객체의 'B'면과 두번째 3차원 객체의 A, D 및 F 면의 교차점이 연결되는 것을 알 수 있고, 두번째 3차원 객체의 'E'면이 세번째 3차원 객체의 A, D 및 F면의 교차점과 연결되는 과정을 반복하여 행위 시퀀스에 대한 3차원 시퀀스 객체를 시각화하는 것을 알 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 26면체의 3차원 객체를 나타낸 도면이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 26면체의 3차원 객체는 행위 특성 인자의 개수가 26개이므로, 26 면체의 3차원 객체가 생성된 것을 알 수 있다.

다면체의 3차원 객체를 생성하는데 있어서, 각 면의 면적은 서로 다룰 수 있고, 행위 특성 인자의 개수가 많을수록 객체는 원형에 가까워질 수 있다.

다면체의 3차원 객체는 객체 간의 연결 각도가 작아질 수 있으나, 행위 특성 인자의 순서에 따라 고유한 각도를 가지기 때문에 행위 시퀀스에 따라 3차원 시퀀스 객체가 시각화 될 수 있다.

도 6은 도 5에 도시된 26면체의 3차원 객체가 연결된 3차원 시퀀스 객체를 나타낸 도면이다.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 3차원 시퀀스 객체는 3개의 행위 시퀀스를 시각화한 것으로 Seq#1과 Seq#2 행위 시퀀스의 일부(BEEB)가 동일한 것을 알 수 있다.

이 때, 이미지 분류 장치 및 방법은 두 행위 시퀀스의 부분 시퀀스 "Sub-seq=BEEB"는 3차원 객체의 연결 각도가 동일한 부분 시퀀스로 특정 행위를 나타내는 행위 패턴 정보를 시각화할 수도 있다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 시각화 방법을 나타낸 동작흐름도이다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 시각화 방법은 먼저 행위 정보를 수집할 수 있다(S210).

즉, 단계(S210)는 정보 수집의 대상이 되는 어플리케이션을 실행시켜, 상기 어플리케이션이 실행된 프로세스로부터 행위 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 단계(S210)는 애플리케이션의 행위 시퀀스를 생성하기 위해, 먼저 해당 애플리케이션을 실행할 수 있다. 애플리케이션이 실행되면 프로세스가 생성되고, 프로세스는 시스템의 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(Application Programming Interface, API)를 호출할 수 있다.

이 때, 단계(S210)는 상기 프로세스가 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(Application Programming Interface, API)를 호출하는 행위와 관련된 상기 행위 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 단계(S210)는 API 후킹 기법을 이용하여 상기 행위 정보를 수집할 수 있다. 이 때, 후킹 대상 API는 행위 특성인자로 사전에 정의되어 데이터베이스부(130)에 기저장되어 있을 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 시각화 방법은 행위 특성 인자를 추출할 수 있다(S220).

즉, 단계(S220)는 상기 행위 정보를 상기 호출하는 행위의 발생 순서대로 행위 특성 인자들을 추출할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 시각화 방법은 행위 시퀀스를 생성할 수 있다(S230).

즉, 단계(S230)는 상기 행위 특성 인자들을 이용하여 시간 순서에 따라 행위 시퀀스를 생성할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 시각화 방법은 3차원 시퀀스 객체를 시각화 할 수 있다(S240).

즉, 단계(S240)는 상기 행위 시퀀스를 3차원 시퀀스 객체로 시각화할 수 있다.

이 때, 단계(S240)는 먼저 3차원 객체를 생성할 수 있다(S241).

즉, 단계(S241)는 행위 특성 인자들에 상응하는 3차원 객체를 생성할 수 있다.

이 때, 단계(S241)는 상기 행위 특성 인자들의 개수(n)에 상응하는 n(n은 4이상의 자연수)면체의 3차원 객체를 생성할 수 있다.

이 때, 단계(S241)는 데이터베이스부(130)에 저장된 행위 특성 인자의 개수(n)에 상응하는 n면체의 3차원 객체를 생성할 수 있다.

이 때, 단계(S241)는 상기 3차원 객체의 각 면들에 상기 행위 특성 인자들을 각각 매핑할 수 있다.

이 때, 단계(S241)는 상기 3차원 객체의 꼭지점들 중 어느 하나를 상기 두 개 이상의 3차원 객체들에 모두 동일하게 제1 점으로 설정할 수 있다.

이 때, 단계(S241)는 상기 3차원 객체의 각 면들 중 상기 행위 시퀀스에 상응하는 행위 특성 인자가 매핑된 면의 중점을 제2 점으로 설정할 수 있다.

이 때, 단계(S241)는 행위 시퀀스를 연결하기 위한 연결선의 위치는 임의로 위치로 지정할 수 있으나, 모든 3차원 객체의 연결선은 항상 동일한 위치로 고정할 수 있다.

이 때, 단계(S241)는 상기 3차원 객체의 각 면들에 매핑된 행위 특성 인자들에 상응하는 색상값을 생성할 수 있다.

즉, 단계(S241)는 상기 행위 특성 인자들에 상응하는 색상값을 이용하여 상기 3차원 객체를 생성할 수 있다.

이 때, 단계(S241)는 색상값을 특성 인자에 지정하여, 색상이 지정된 특성 인자 객체를 보다 쉽게 식별할 수 있다. 물론 색상 지정이 없이 동일 색상이더라도 시퀀스의 형태는 특징 될 수 있다.

또한, 단계(S240)는 3차원 시퀀스 객체를 생성할 수 있다(S242).

즉, 단계(S242)는 행위 시퀀스에 기반하여 두 개 이상의 3차원 객체들을 연결하여 상기 3차원 시퀀스 객체를 생성할 수 있다.

이 때, 단계(S242)는 3차원 공간 상의 좌표축 원점과, 상기 행위 시퀀스에 기반한 상기 3차원 객체의 상기 제1 점을 연결선으로 연결할 수 있다.

이 때, 단계(S242)는 표현할 행위 시퀀스의 개수에 따라 360도의 연결 각도를 행위 시퀀스의 개수로 분할하여, 3차원 공간의 분할된 연결 각도의 좌표축의 위치에서 연결선으로 3차원 객체들을 연결할 수 있다.

이 때, 단계(S242)는 상기 행위 시퀀스에 기반하여 두 개 이상의 3차원 객체들 중 이전 번째 3차원 객체의 상기 제2 점과 다음 번째 3차원 객체의 상기 제1 점을 상기 연결선으로 연결할 수 있다.

예를 들어, 단계(S242)는 행위 시퀀스의 두 번째 특성인자의 연결선을 첫 번째 특성인자가 매핑된 면에 수직으로 연결할 수 있다. 즉, 연결선이 연결된 면에 해당하는 특성 인자의 순서가 행위 시퀀스에 상응할 수 있다.

이 때, 단계(S242)는 상기 3차원 시퀀스 객체에서, 상기 두 개 이상의 3차원 객체들이 연결된 행위 시퀀스가 동일한 3차원 객체들에 대한 행위 패턴 정보를 시각화할 수 있다.

이 때, 단계(S242)는 3차원 객체를 특성 인자의 고유한 면에 연결함으로써, 행위 특성 인자마다 연결되는 각도가 달라질 수 있다.

이 때, 단계(S242)는 상기 두 개 이상의 3차원 객체들이 연결된 연결 각도에 기반하여 상기 행위 패턴 정보를 시각화할 수 있다.

나아가, 단계(S242)는 연결 각도와 행위 특성 인자의 색상값을 추가로 고려하여 상기 행위 패턴 정보를 시각화할 수 있다.

도 8은 도 7에 도시된 3차원 시퀀스 객체 시각화 단계의 일 예를 세부적으로 나타낸 동작흐름도이다.

도 8을 참조하면, 단계(S241)는 행위 특성 인자들에 상응하는 3차원 객체를 생성할 수 있다.

또한, 단계(S240)는 3차원 시퀀스 객체를 생성할 수 있다(S242).

도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 두 개의 시퀀스를 포함하는 3차원 시퀀스 객체를 나타낸 도면이다.

도 9를 참조하면, 56개의 행위 특성 인자 객체에 색상을 지정하여 3차원 시퀀스 객체를 시각화한 것을 알 수 있다. A~Z까지 대소문자 52개와 특정 문자 포함하여 특성 인자로 정의한 것이다.

이 때, 3차원 시퀀스 객체는 Seq#1 = "ZTFAFBEEBCCCBEEB", Seq#2 = "ACCCZTFAEDDEEZTFAFFFEDDEEZTFA"의 행위 시퀀스로 나타낼 수 있다.

이 때, 3차원 시퀀스 객체의 하단부 행위 시퀀스 Seq#1 에서 두 개의 박스 안의 부분 시퀀스는 Sub-seq#1="BEEB"를 설정하였고, 상단부 행위 시퀀스 Seq#2 에서 두 개의 박스 안의 부분 시퀀스는 Sub-seq#2="EDDEE"로 설정될 수 있다.

도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 세 개의 시퀀스를 포함하는 3차원 시퀀스 객체를 나타낸 도면이다.

도 10을 참조하면, 3차원 시퀀스 객체는 세 개의 행위 시퀀스 Seq#1, Seq#2 및 Seq#3을 포함할 수 있다.

이 때, 행위 시퀀스 Seq#1은 도 9에 도시된 3차원 시퀀스 객체의 행위 시퀀스 Seq#1과 동일하며, 행위 시퀀스 Seq#2는 변경된 것이고, 행위 시퀀스 Seq#3은 추가된 것을 알 수 있다.

이 때, 행위 시퀀스 Seq#3은 다른 두 개의 행위 시퀀스에 비해 나선형의 꼬임이 발생하는 것을 알 수 있다. 이것은 행위 시퀀스가 행위 특성 인자 별 고유한 연결 위치에 표현되기 때문이다.

즉, 행위 시퀀스 Seq#2의 박스 안의 부분 시퀀스와 행위 시퀀스 Seq#3의 박스 안의 부분 시퀀스는 동일한 부분 시퀀스 "Sub-seq=UVWX"에 상응할 수 있다.

즉, 도 10에 도시된 3차원 시퀀스 객체는 행위 시퀀스 Seq#1 = "ZTFAFBEEBCCCBEEB", 행위 시퀀스 Seq#2 = "ACCCZTFAEDDEEZTFUVWXYADDEEZTFA" 및 행위 시퀀스 Seq#3 = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"를 포함할 수 있다.

도 11은 도 10에 도시된 3차원 시퀀스 객체를 다른 시점으로 나타낸 도면이다.

도 11을 참조하면, 도 10에 도시된 3차원 시퀀스 객체의 시점을 회전하여 나타낸 것을 알 수 있다. 즉, 3차원 공간에서 좌표축을 회전함으로써 다양한 각도에서 3차원 시퀀스 객체의 형태와 특징을 살펴 볼 수 있도록 시각화 되는 것을 알 수 있다.

도 9 내지 11에 도시된 바와 같이, 3차원 시퀀스 객체를 구성하고 있는 행위 특성 인자의 순서에 따라서 행위 시퀀스의 형태가 상이함을 한 눈에 파악할 수 있다.

또한, 각 행위 시퀀스에서 동일한 부분 시퀀스가 존재함을 통해, 특정 행위 시퀀스 패턴의 존재 여부를 파악할 수도 있다.

따라서, 본 발명은 행위 시퀀스를 시각화하는 방법에 있어서, 색상뿐만 아니라 특정 행위 시퀀스 패턴 등을 표현하는데 있어서 효과적인 것을 알 수 있다.

나아가, 본 발명은 이러한 특정 행위 시퀀스 패턴을 파악할 수 있으므로, 행위 패턴 정보에 기반하여, 데이터의 행위 시퀀스를 분석하여 악성 코드 유무 및 특정 패턴을 파악할 수도 있다.

도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 블록도이다.

도 12를 참조하면, 본 발명의 실시예는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체와 같은 컴퓨터 시스템(1100)에서 구현될 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 시스템(1100)은 버스(1120)를 통하여 서로 통신하는 하나 이상의 프로세서(1110), 메모리(1130), 사용자 인터페이스 입력 장치(1140), 사용자 인터페이스 출력 장치(1150) 및 스토리지(1160)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(1100)은 네트워크(1180)에 연결되는 네트워크 인터페이스(1170)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(1110)는 중앙 처리 장치 또는 메모리(1130)나 스토리지(1160)에 저장된 프로세싱 인스트럭션들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1130) 및 스토리지(1160)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(1131)이나 RAM(1132)을 포함할 수 있다.

이상에서와 같이 본 발명에 따른 데이터 시각화 장치 및 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.

110: 행위 정보 수집부 120: 행위 특성 인자 추출부
130: 데이터베이스부 140: 행위 시퀀스 생성부
150: 행위 시퀀스 시각화부 151: 특성 인자 객체 생성부
152: 특성 인자 객체 연결부
1100: 컴퓨터 시스템 1110: 프로세서
1120: 버스 1130: 메모리
1131: 롬 1132: 램
1140: 사용자 인터페이스 입력 장치
1150: 사용자 인터페이스 출력 장치
1160: 스토리지 1170: 네트워크 인터페이스
1180: 네트워크

Claims

정보 수집의 대상이 되는 어플리케이션을 실행시켜, 상기 어플리케이션이 실행된 프로세스로부터 행위 정보를 수집하는 행위 정보 수집부;
상기 행위 정보를 상기 호출하는 행위의 발생 순서대로 행위 특성 인자들을 추출하는 행위 특성 인자 추출부;
상기 행위 특성 인자들을 이용하여 시간 순서에 따라 행위 시퀀스를 생성하는 행위 시퀀스 생성부; 및
상기 행위 시퀀스를 3차원 시퀀스 객체로 시각화하는 행위 시퀀스 시각화부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 행위 정보 수집부는
상기 프로세스가 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(Application Programming Interface, API)를 호출하는 행위와 관련된 상기 행위 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
청구항 2에 있어서,
상기 데이터 시각화 장치는
상기 API에 상응하여 정의된 행위 특성 인자를 저장하는 데이터베이스부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 행위 정보 수집부는
API 후킹 기법을 이용하여 상기 행위 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
청구항 4에 있어서,
상기 행위 시퀀스 시각화부는
상기 행위 특성 인자들에 상응하는 3차원 객체를 생성하는 특성 인자 객체 생성부; 및
상기 행위 시퀀스에 기반하여 두 개 이상의 3차원 객체들을 연결하여 상기 3차원 시퀀스 객체를 생성하는 특성 인자 객체 연결부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
청구항 5에 있어서,
상기 특성 인자 객체 생성부는
상기 행위 특성 인자들의 개수(n)에 상응하는 n(n은 4이상의 자연수)면체의 3차원 객체를 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
청구항 6에 있어서,
상기 특성 인자 객체 생성부는
상기 3차원 객체의 각 면들에 상기 행위 특성 인자들을 각각 매핑하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
청구항 7에 있어서,
상기 특성 인자 객체 생성부는
상기 3차원 객체의 꼭지점들 중 어느 하나를 상기 두 개 이상의 3차원 객체들에 모두 동일하게 제1 점으로 설정하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
청구항 8에 있어서,
상기 특성 인자 객체 생성부는
상기 3차원 객체의 각 면들 중 상기 행위 시퀀스에 상응하는 행위 특성 인자가 매핑된 면의 중점을 제2 점으로 설정하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
청구항 9에 있어서,
상기 특성 인자 객체 생성부는
상기 3차원 객체의 각 면들에 매핑된 행위 특성 인자들에 상응하는 색상값을 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
청구항 10에 있어서,
상기 특성 인자 객체 연결부는
3차원 공간 상의 좌표축 원점과, 상기 행위 시퀀스에 기반한 상기 3차원 객체의 상기 제1 점을 연결선으로 연결하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
청구항 11에 있어서,
상기 특성 인자 객체 연결부는
상기 행위 시퀀스에 기반하여 두 개 이상의 3차원 객체들 중 이전 번째 3차원 객체의 상기 제2 점과 다음 번째 3차원 객체의 상기 제1 점을 상기 연결선으로 연결하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
청구항 12에 있어서,
상기 특성 인자 객체 연결부는
상기 3차원 시퀀스 객체에서, 상기 두 개 이상의 3차원 객체들이 연결된 행위 시퀀스가 동일한 3차원 객체들에 대한 행위 패턴 정보를 시각화하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
청구항 13에 있어서,
상기 특성 인자 객체 연결부는
상기 두 개 이상의 3차원 객체들이 연결된 연결 각도에 기반하여 상기 행위 패턴 정보를 시각화하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 장치.
데이터 시각화 장치를 이용하는 방법에 있어서,
정보 수집의 대상이 되는 어플리케이션을 실행시켜, 상기 어플리케이션이 실행된 프로세스로부터 행위 정보를 수집하는 단계;
상기 행위 정보를 상기 호출하는 행위의 발생 순서대로 행위 특성 인자들을 추출하는 단계;
상기 행위 특성 인자들을 이용하여 시간 순서에 따라 행위 시퀀스를 생성하는 단계; 및
상기 행위 시퀀스를 3차원 시퀀스 객체로 시각화하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 방법.
청구항 15에 있어서,
상기 시각화하는 단계는
상기 행위 특성 인자들에 상응하는 3차원 객체를 생성하는 단계; 및
상기 행위 시퀀스에 기반하여 두 개 이상의 3차원 객체들을 연결하여 상기 3차원 시퀀스 객체를 생성하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 방법.
청구항 16에 있어서,
상기 3차원 객체를 생성하는 단계는
상기 3차원 객체의 꼭지점들 중 어느 하나를 상기 두 개 이상의 3차원 객체들에 모두 동일하게 제1 점으로 설정하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 방법.
청구항 17에 있어서,
상기 3차원 객체를 생성하는 단계는
상기 3차원 객체의 각 면들 중 상기 행위 시퀀스에 상응하는 행위 특성 인자가 매핑된 면의 중점을 제2 점으로 설정하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 방법.
청구항 18에 있어서,
상기 3차원 시퀀스 객체를 생성하는 단계는
3차원 공간 상의 좌표축 원점과, 상기 행위 시퀀스에 기반한 상기 3차원 객체의 상기 제1 점을 연결선으로 연결하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 방법.
청구항 19에 있어서,
상기 3차원 시퀀스 객체를 생성하는 단계는
상기 행위 시퀀스에 기반하여 두 개 이상의 3차원 객체들 중 이전 번째 3차원 객체의 상기 제2 점과 다음 번째 3차원 객체의 상기 제1 점을 상기 연결선으로 연결하는 것을 특징으로 하는 데이터 시각화 방법.