본 논문에서는 사이버 보안 시스템에서 생성되는 시계열 텐서 데이터(예: {count; time, port, flow duration, packet size, ...})를 실시간으로 분석하여 이상 징후 및 침입을 탐지하는 새로운 스트리밍 기법인 CyberCScope를 제안합니다. CyberCScope는 범주형 및 왜곡된 연속형 속성을 명시적으로 구분하면서, 입력 텐서를 주요 추세로 효과적으로 분해합니다. 이는 왜곡된 무한 및 유한 차원 공간을 동시에 처리하는 최초의 하이브리드 분해 기법입니다. 이를 통해 시간에 따라 변화하는 패턴을 스트리밍 방식으로 찾아 여러 유형의 이상 징후를 탐지합니다. 대규모 실제 데이터셋을 이용한 실험 결과, CyberCScope는 기존 최첨단 기법보다 높은 정확도로 다양한 침입을 탐지하고, 실제 발생하는 침입에 대한 의미있는 요약 정보를 제공함을 보여줍니다.
