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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
우성희
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제13권 제2호
발행연도
2008.3
수록면
185 - 191 (7page)

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무선랜은 물리적으로 근접한 거리의 공격자나 장비에 의해 공격이 행해질 수 있으며, STA와 AP상의 라디오링크에 접근하는 공격자가 부가적인 메시지를 투입시킴으로서 정보를 수정할 수 있기 때문에 유선랜과 비교해 볼 때, 같은 공격 유형에서도 그 위험이 끼치는 영향의 파급 정도는 더 클 수 있다. 따라서 무선랜의 인프라구조 내에 있다는 것만으로 충분히 공격이 가능해지는 무선랜의 취약점을 보완하기 위해서 효과적인 침입탐지시스템의 도입이 요구된다. 기존의 무선랜에서의 침입탐지기법들은 유선에서 활용되던 SVM을 이용한 방법론 등이 활용될 수 있으나, 이는 대용량의 무선 데이터셋의 이산형, 연속형 데이터 중에서, 중요한 침입여부 단서가 될 수 있는 연속형데이터는 활용할 수 없다는 단점을 가진다. 따라서 이 논문에서는 SVM과 데이터마이닝 기법을 혼합하여 무선랜을 위한 침입 탐지시스템을 설계하고 이에 대한 실험결과를 통해 우수성을 입증하고자 한다.
#Wireless LAN #IDS #IPS #IDPS

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 문선랜을 위한 보안요구사항
Ⅳ. 무선랜을 위한 침입탐지시스템 제안
Ⅴ. 실험 및 평가
Ⅵ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
1. [기타자료] - NIST / / Special Publication 800-94, Guide to Intrusion Detection and Prevention Systems / IDPS google schola 2. [기타자료] - NIST / / Special Publication 800-97, Establishing Wireless Robust Security Networks: A Guide to IEEE 802.11i google schola 3. [기타자료] - NIST / / Guidelines on Cell Phone Forensics / Special Publication 800-101 google schola 4. [인터넷자원] - IEEE / / IEEE 802.11a,b,g google schola 5. [단행본] - N. Cristianini an / 2000 / An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-Based Learning Methods / Cambridge University Press google schola

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