HOPE 기반 그래프 임베딩과 K-Means 클러스터링을 이용한 CVE 데이터 분석

초록

그래프는 데이터를 표현하는 효과적인 자료구조 중 하나다. 그래프를 통해 객체간의 복잡한 관계를 모델링하고 분석하기 용이하다. 그러나 데이터의 크기가 커지면서 그 데이터를 표현하는 그래프의 규모 또한 방대해지고 이로 인해 분석의 어려움이 커지고 있다. 이 경우 그래프를 임베딩 (embedding)하고, 그결과에 클러스터링을 적용함으로써 대규모의 그래프를 대상으로도 한눈에 데이터의 구조를 이해할 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 취약점 및 보안과 관련된 데이터인 CVE (Common Vulnerabilities and Exposure) 데이터를 그래프 형태로 표현한 후, 그래프 임베딩 및 클러스터링을 기반으로 요약된 뷰를 생성하였다. 그 결과를 시각화해 보았을 때 데이터에 대한 직관적인 뷰를 성공적으로 도출한 것을 확인하였다.