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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2003.4
- 수록면
- 237 - 242 (6page)
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본 논문에서는 클러스터링을 기반으로 하는 새로운 침입탐지 알고리즘인 Kernel-ART를 제안한다. Kernel-ART는 개념벡터(concept vector)와 SVM(support vector machine)의 머서 커널(mercer-kernel)을 온라인 클러스터링 알고리즘인 ART(adaptive resonance theory)에 접목시킨 새로운 알고리즘으로서 교사학습 기반 침입탐지 시스템의 단점을 극복할 뿐만 아니라, 클러스터링 기반 침입탐지 시스템에서 요구되는 모든 평가 기준들을 만족한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 클러스터를 점증적으로 생성함으로써 여러 가지 다양한 침입 유형들을 실시간으로 탐지할 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 입력데이터의 표현형태 및 유사도 측정함수
3. Kernel-ART
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구과제
참고문헌
저자소개
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