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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안종하 (이스트소프트) 김대원 (중앙대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제39권 제8호
발행연도
2012.8
수록면
605 - 612 (8page)

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본 연구는 대규모 로그데이터의 보관문제와 이상 탐지를 병행적으로 해결하기 위한 압축 기반 클러스터링 기법을 제안한다. 이상 탐지를 위해 K-means 클러스터링 알고리즘을 활용하였으며, 대규모 로그 데이터의 처리를 위해 개선된 Logpack 압축 알고리즘에 기반한 거리 척도를 사용하였다. 추가적으로, 유전 알고리즘을 이용하여 데이터의 이상 특징을 나타내는 필드를 탐사하였고, 제안한 방법에 기초한 실험 결과가 기존 연구보다 우수한 결과를 도출함을 확인하였다.
#이상 탐지 #로그 압축 #K-means 클러스터링 #유전 알고리즘 #Anomaly Detection #Log Compression #K-means Clustering #Genetic Algorithm

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안하는 프레임워크
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
1. [단행본] - Carl Endorf / 2003 / Intrusion Detection & Prevention / McGraw-Hill Professional google schola 2. [학술대회논문] - Okazaki Yoshinori / 2002 / A New Intrusion Detection Method based on Process Profiling / 2002 Symposium on Applications and the Internet google schola 3. [학술대회논문] - J. B. MacQueen / 1967 / Some methods for classification and analysis of multivariate observations / Proc. 5th Berkeley Symp. Mathematical Statistics and Probability : 281 ~ 297 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Xindong Wu / 2008 / Top 10 algorithms in data mining / Knowledge and Information Systems 14 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Varun Chandola / 2009 / Anomaly Detection : A Survey / ACM Computing Surveys 41 (3) google schola

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