네트워크 데이터 정형화 기법을 통한 데이터 특성 기반 기계학습 모델 성능평가

이우호; 노봉남; 정기문

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이우호 (전남대학교) 노봉남 (전남대학교) 정기문 (한국과학기술정보연구원)

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제29권 제4호

발행연도: 2019.8

수록면: 785 - 794 (10page)

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최근 4차 산업 혁명 기술 중 하나인 딥러닝(Deep Learning) 기술은 보안 분야에서는 탐지하기 어려운 네트워크 데이터의 숨겨진 의미를 식별하고 공격을 예측하는 데 사용되고 있다. 침입탐지에 사용될 딥러닝 알고리즘을 선택하기 전에 데이터의 속성과 품질 분석이 필요하다. 학습에 사용되는 데이터의 오염여부에 따라 탐지 방법에 영향을 주기 때문이다. 따라서 데이터의 특징을 파악하고 특성을 선정해야 한다. 본 논문에서는 네트워크 데이터 셋을 이용하여 악성코드의 단계적 특징을 분석하고 특성을 추출하여 딥러닝 모델을 적용하였을 때 각 특성이 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 네트워크 특징에 따른 특성들의 비교에 대한 트래픽 분류 실험을 진행하였으며 선정한 특성을 기반으로 96.52% 정확도를 분류하였다.

#IDS #Deep learning #Data normalize

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Alexander Khalimonenko, Oleg Kupreev, “DDOS attacks in Q1 2017”, Securelist, 05. 2017

Minn, Yin Pa, et al. IoTPOT: Analysing the rise of IoT compromises. 9th USENIX Workshop on Offensive Technologies (WOOT). USENIX Association. 2015.

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노봉남

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