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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제14권 제1호
발행연도
2004.2
수록면
75 - 81 (7page)

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징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.
#침입 탐지 #부정 선택 #변형 인식부 #유전자 알고리즘 #학습 #intrusion detection #negative selection #anomaly detector #genetic algorithm #learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
3. 학습 알고리즘 기반 적응형 침입 탐지 알고리즘
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (16)

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, 199 , The Science of Life : 3 ~ google schola , 1996. , Immunology google schola , 1998. , Artificial Immune Systems and Their Applications google schola , 2002. , Artificial Immune System google schola , andr.cherukuri , Self-nonself discrimination in a computer pp. 202-212 : 1994 ~ google schola

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