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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 1,027 - 1,037 (11page)
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기존의 사이버 공격 탐지 솔루션은 일반적으로 시그니처 기반 내지 악성행위 분석을 통한 방식의 탐지를 수행하므로, 알려지지 않은 방식에 의한 공격은 탐지하기 어렵다는 한계가 있다. 시스템에서는 상시로 발생하는 다양한 정보들이 시스템의 상태를 반영하고 있으므로, 이들 정보를 수집하여 정상상태를 학습하고 이상상태를 탐지하는 방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문은 정상상태 학습 및 탐지에 활용하기 위하여 문자열을 그 순서와 의미를 보존하며 정량적 수치로 변환하는 머신러닝 임베딩(Embedding) 기법과 이상상태의 탐지를 위하여 다수의 정상데이터에서 소수의 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 이상치 탐지(Novelty Detection) 기법을 이용하여 사이버 공격에 의한 시스템 이상상태를 탐지하는 방안을 제안한다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 시스템 이상상태 탐지 기법
IV. 실험 결과
V. 결론 및 항후 개선 방향
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. Corrado, & J. Dean, Distributed representations of words and phrases and their compositionality, Advances in neural information processing systems, pp. 3111-3119, 2013.
T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, & J. Dean, “Efficient estimation of word representations in vector space,” International Conference on Learning Representations, Jan. 2013.
Q. Le, & T. Mikolov, “Distributed representations of sentences and documents,” International Conference on Machine Learning, May. 2014.
I. Sutskever, O. Vinyals, & Q. V. Le, “Sequence to sequence learning with neural networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 3104-3112, 2014.
MARKOU, M. AND SINGH, S., “Novelty detection: A review-part 1: Statistical approaches. Sig. Proc. 83, 12,” pp. 2481-2497, 2003.
T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, & J. Dean, “Efficient estimation of word representations in vector space,” International Conference on Learning Representations, Jan. 2013.
Q. Le, & T. Mikolov, “Distributed representations of sentences and documents,” International Conference on Machine Learning, May. 2014.
I. Sutskever, O. Vinyals, & Q. V. Le, “Sequence to sequence learning with neural networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 3104-3112, 2014.
MARKOU, M. AND SINGH, S., “Novelty detection: A review-part 1: Statistical approaches. Sig. Proc. 83, 12,” pp. 2481-2497, 2003.
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