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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 1,311 - 1,319 (9page)
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현재 웹 환경은 정보 공유와 비즈니스 수행을 위해 보편적으로 사용되고 있는 영역으로 개인 정보 유출이나 시스템 장애 등을 목표로 하는 외부 해킹의 공격 타켓이 되고 있다. 기존의 사이버 공격 탐지 기술은 일반적으로 시그니처 기반 분석으로 공격 패턴의 변경이 발생할 경우 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 특히 웹 취약점 기반 공격 중 삽입 공격은 가장 빈번히 발생하는 공격이고 다양한 변형 공격이 언제든 가능하다. 본 논문에서는 웹서버 로그에서 정상상태를 벗어나는 비정상 상태를 탐지하는 이상상태 탐지 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웹서버 로그 내 문자열 항목을 머신러닝 기반 임베딩 기법으로 벡터로 치환한 후 다수의 정상 데이터와 상이한 경향성을 보이는 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 기반 이상상태 탐지 기법이다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 웹서버 로그 데이터셋(WSLD) 생성
Ⅳ. 웹서버 로그 기반 이상상태 탐지 기법
Ⅴ. 실험 및 평가
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
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Symantec Corporation / 2016 / Internet security threat report
OWASP Top Ten Project
J. Liang / 2017 / Anomaly-Based Web Attack Detection: A Deep Learning Approach / Ⅵ International Conference on Network, Communication and Computing :80~85
H. Mac / 2018 / Detecting Attacks on Web Applications using Autoencoder / 9th Internationa Symposium on Information and Communication Technology :416~421
T. Mikolov / 2013 / Distirubuted representations of words and phrases and their compositionality / Advances in neural information processing systems :3111~3119
OWASP Top Ten Project
J. Liang / 2017 / Anomaly-Based Web Attack Detection: A Deep Learning Approach / Ⅵ International Conference on Network, Communication and Computing :80~85
H. Mac / 2018 / Detecting Attacks on Web Applications using Autoencoder / 9th Internationa Symposium on Information and Communication Technology :416~421
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