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한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제17권 제2호
발행연도
2016.2
수록면
703 - 711 (9page)

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침입탐지시스템은 네트워크 데이터 분석을 통해 네트워크 침입을 탐지하는 역할을 수행하고 침입탐지를 위해 높은 수치의 정확도와 탐지율, 그리고 낮은 수치의 오경보율이 요구된다. 또한 네트워크 데이터 분석을 위해서는 전문가 시스템, 데이터 마이닝, 상태전이 분석(state transition analysis) 등 다양한 기법이 이용된다. 본 연구의 목적은 데이터 마이닝을 이용한 네트워크 침입탐지기법인 두 기법의 탐지효과를 비교하는데 있다. 첫번째 기법은 기계학습 알고리즘인 SVM이고 두번째 알고리즘은 인공 신경망 모형 중의 하나인 FANN이다. 두 기법의 탐지효과를 비교하 기 위해 침입 탐지에 많이 쓰이는 KDD Cup 99 훈련 및 테스트 데이터를 이용하여 탐지의 정확도, 탐지율, 오경보율을 계산 하고 비교하였다. 정상적인 데이터를 침입으로 간주하는 오경보율의 경우 SVM보다 FANN이 약간 많은 오경보율을 보이나, 탐지의 정확도 및 침입을 찾아내는 탐지율에서 FANN은 SVM보다 월등한 탐지효과를 보여준다. 정상적인 데이터를 침입으 로 간주했을 때의 위험보다는 실제 침입을 정상적인 데이터로 인식할 때의 위험도가 훨씬 큰 것을 감안하면 FANN이 SVM보 다 침입탐지에 훨씬 효과적임을 보이고 있다.
#IDS #Neural Network #Support Vector Machine #Data Mining #Forward Additive Neural Network #SVM #Intrusion Detection #Intrusion Detection System

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[학술지(정기간행물)] - Dea-Woo Park / 2011 / Consideration for Hacking on National Cyber Security Policy / Review of KIISC 21 (6) : 24 ~ 41 google schola [단행본] - Bace, R. / 2001 / NIST Special Publication on Intrusion Detection Systems / BOOZ-ALLEN AND HAMILTON INC google schola [학술지(정기간행물)] - 양환석 / 2009 / 침입탐지시스템 성능향상을 위한 룰 적용에 관한 연구 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 5 (3) : 43 ~ 49 dbpia [학술지(정기간행물)] - 이규원 / 2010 / 무선 환경에서의 침입탐지를 위한 트래픽 분석 기법 / 보안공학연구논문지 7 (6) : 599 ~ 608 dbpia [학술지(정기간행물)] - M. Saniee Abadeh / 2007 / Intrusion detection using a fuzzy genetics-based learning algorithm / Journal of Network and Computer Applications 30 (1) : 414 ~ 428 Crossref

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