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한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제22권 제3호
발행연도
2012.6
수록면
545 - 552 (8page)

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최근 우리는 급격한 정보통신 기술의 발달로 큰 변화를 겼었으며, 기존의 기반 시설들 및 서비스들이 정보통신 기술과 융합되면서, 다시 한 번 환경 변화를 눈앞에 두고 있다. 정보통신의 발달은 이러한 이점들 외에도 여러 부작용을 낳고 있으며, 이러한 부작용들은 금전적 피해뿐만 아니라 국가적인 재난 상황으로 발전될 소지가 있다. 따라서 이들에 대한 탐지 및 신속한 대응이 중요하며, 이와 관련한 많은 시도가 이루어지고 있다. 이러한 예로는 침입탐지시스템이 있을 수 있다. 그러나 침입탐지시스템은 특정 트래픽이나, 파일이 악성인지 여부를 판단하는데 중점을 두고 있으며, 현재까지 변종이나 새롭게 개발된 악성 코드에 대한 탐지는 힘들다. 따라서 본 논문에서는 네트워크의 현재의 상황과 과거의 상황들을 비교하여, 현재 시점의 네트워크 모델이 정상인지 비정상인지를 판단 할 수 있는 방법에 대해 제안한다.
#Intrusion Detection System #Machine Learning #Clustering

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 및 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

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2. [학술지(정기간행물)] - 이세열 / 2003 / 서비스 거부 공격에서의 퍼지인식도를 이용한 네트워크기반의 지능적 침입 방지 모델에 관한 연구 / 한국지능시스템학회 논문지 11 (3) : 148 ~ 153 dbpia 3. [학술대회논문] - 이제학 / 2010 / 트래픽 매트릭스와 유전 알고리즘을 이용한 분산 서비스 거부 공격탐지 / 2010년도 한국인터넷정보학회 학술발표대회 : 453 ~ 458 google schola 4. [학술대회논문] - Paul Barford / 2001 / Characteristics of network traffic flowanomalies / IMW ‘01 Proeedings of the 1stACM SIGCOMM Workshop on InternetMeasurement : 69 ~ 73 google schola 5. [학술대회논문] - Wei Xiong / 2010 / Anomaly detection ofnetwork traffic based on the largestlyapunov exponent / Advanced ComputerControl(ICACC), 2010 2nd InternationalConference on : 581 ~ 585 google schola 6. [학술지(정기간행물)] - Androulidakis, G. / 2009 / Network anomalydetection and classification via opportunisticsampling / IEEE Network : 6 ~ 12 google schola

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