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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보기술학회 Proceedings of The International Workshop on Future Technology Proceedings of ASCIT and ADINTECH 2017
- 발행연도
- 2017.5
- 수록면
- 29 - 32 (4page)
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Network packet data used in network intrusion detection are mixed with noise and outliers. When trying to classify network attacks, these noise and outliers cause performance degradation. Therefore, in order to improve the detection performance of the intrusion detection system, it is necessary to remove the noise and the outliers included in the network packet. In this paper, we use autoencoder, one of the unsupervised learning models, to remove noise and outliers in data. In conclusion, this paper shows that we can expect the improvement of intrusion detection system through noise removal and dimension reduction by using autoencorder to existing classification algorithm for KDD Cup 1999 dataset.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Autoencoder
4. Network intrusion detection by using autoencoder
5. Conclusion
References
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