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학술저널
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최보민 (가천대학교) 공종환 (가천대학교) 한명묵 (가천대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제23권 제5호
발행연도
2013.10
수록면
392 - 399 (8page)

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IT 기술 발달 및 정보화 시대로 인해 우리 사회 전반에 걸쳐 많은 부분이 네트워크에 대한 의존도가 상당히 커지고 있다. 이는 다양한 정보 및 서비스 획득의 용이성을 제공해 주는 이점이 있는 반면에, 네트워크 침입자들로 하여금 더 많은 취약성의 루트를 제공할 수 있는 부정적 효과도 따르고 있다. 이는 네트워크 이용과 함께 증가한 패킷의 다양한 루트를 악용하여 네트워크의 연결된 시스템에 서비스 장애나 마비를 일으키는 악의적인 위협 및 공격 또한 함께 증가하고 있음을 의미하며 이러한 문제에 대한 해결책이 시급히 필요하다. 이에 보안 분야에서는 네트워크 패킷이나 시스템 로그 등을 수집하여 이를 분석하고 이러한 위협에 대응할 수 있는 다양한 보안 솔루션을 개발하고 있으나, 기존의 분석 방식들로는 점차 방대해져가고 있는 보안 데이터들을 처리하는데 데이터 저장 공간 부족 및 이에 따른 성능 저하와 같은 여러 문제점들이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 영역 분야에서도 최근 이슈가 되고 있는 빅 데이터 기술을 적용하여 이러한 문제점들을 개선하는 모델을 제안한다. 즉, 대용량 데이터 저장 기술인 NoSQL을 통해 점차 방대해져 가는 패킷데이터를 수집하고, 분산 프로그래밍모델인 맵리듀스 기반의 K-means 클러스터링을 설계하여 네트워크 침입에 대한 특징 및 패턴을 추출 할 수 있는 분석모델을 제안하고 실험을 통하여 이에 대한 우수성을 입증하였다.
#빅 데이터 #NoSQL #맵리듀스 #K-means 클러스터링 #패킷 분석 #Big Data #MapReduce #K-means Clustering #Packet Analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구방향
References

참고문헌 (16)

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1. [학술지(정기간행물)] - Dae-Soo Choi / 2012 / Big Data and Enterprise Security 2. 0 / Journal of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers(KIISE) 30 (6) : 65 ~ 72 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Kim Hyun-Woo / 2012 / Network-based Intrusion Detection Scheme using Markov Chin Model / Journal of Decision Science 20 (1) : 75 ~ 88 google schola 3. [학위논문] - Kim Sang Beom / 2008 / Reserach on development direction of network intrusion detection system / 석사 / Yonsei University google schola 4. [학술대회논문] - Hansung Lee / 2005 / Adaptive Intrusion Detection System Based on SVM and Clustering / Proceedings of KIIS Conference 13 (2) : 237 ~ 242 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 안종하 / 2012 / K-means 클러스터링을 이용한 압축 기반 이상탐지 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 39 (8) : 605 ~ 612 dbpia

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