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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 정보통신 정보과학회논문지 : 정보통신 제32권 제3호
발행연도
2005.6
수록면
301 - 309 (9page)

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시스템 호출 감사자료기반 기계학습기법을 사용한 프로그램 행위 학습방법은 효과적인 호스트 기반 침입탐지 방법이며, 규칙 학습, 신경망, 통계적 방법, 은닉 마크로프 모델 등의 방법이 대표적이다. 그 중에서 신경망은 시스템 호출 시퀀스를 학습하는데 있어 적합하다고 알려져 있는데, 실제 문제에 적용하여 좋은 성능을 내기 위해서는 그 구조를 결정하는 것이 중요하다. 하지만 보통의 신경망은 그 구조를 찾기 위한 방법이 알려져 있지 않아 침입탐지에 효과적인 구조를 찾기 위해서는 많은 시간이 요구된다. 본 논문에서는 기존 신경망 기반 침입탐지시스템의 단점을 보완하고 성능을 향상시키기 위해 진화신경망을 이용한 방법을 제안한다. 진화 신경망은 신경망의 구조와 가중치를 동시에 학습하기 때문에 일반 신경망보다 빠른 시간에 더 좋은 성능의 신경망을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 1999년의 DARPA IDEVAL 자료로 실험한 결과 기존의 연구보다 좋은 탐지율을 보여 진화신경망이 침입탐지에 효과적임을 확인할 수 있었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련연구

3. 진화신경망기반 침입탐지

4. 실험 및 결과

5. 결론 및 향후연구

참고문헌

저자소개

참고문헌 (14)

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, , A Survey of Intrusion Detection Techniques : 405 ~ 418 google schola , 1999 , Evolving Artificial Neural Networks ing artificial neural networks : 1423 ~ 1447 google schola , 1996 , A Sense of Self for Unix Processes : 120 ~ 128 google schola , 1997 , Computer Immunology computer immu (logy) : 88 ~ 96 google schola , 1998 , Intrusion Detection Using Sequences of System Calls : 151 ~ 180 google schola

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