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최근 사물인터넷과 다양한 웨어러블 기기들이 등장하면서 인터넷 기술은 보다 편리하게 정보를 얻고 업무를 수행하는데 기여하고 있으나 인터넷이 다양한 부분에 이용되면서 공격에 노출되는 Attack Surface 지점이 증가하고 있으며 개인정보 획득, 위조, 사이버 테러 등 부당한 이익을 취하기 위한 목적의 네트워크 침입 시도 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 네트워크에서 발생하는 트래픽에서 비정상적인 행동을 분류하기 위한 희소클래스의 분류 성능을 개선하는 특징선택을 제안한다. UNSW-NB15 데이터셋은 다른 클래스에 비해 상대적으로 적은 인스턴스를 가지는 희소클래스 불균형 문제가 발생하며 이를 제거하기 위해 언더샘플링 방법을 사용한다. 학습 알고리즘으로 SVM, k-NN 및 decision tree를 사용하고 훈련과 검증을 통하여 탐지 정확도와 RMSE가 우수한 조합의 서브셋들을 추출한다. 서브셋들은 래퍼 기반의 실험을 통해 재현률 98%이상의 유효성을 입증하였으며 DT_PSO 방법이 가장 우수한 성능을 보였다.
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T. Janarthanan / 2017 / Feature selection in UNSW-NB15 and KDDCUP'99 datasets / Industrial Electronics (ISIE), IEEE 26th International Symposium on :1881~1886
C. Khammassi / 2017 / A GA-LR wrapper approach for feature selection in network intrusion detection / computers & security 70:255~277
N. Moustafa / 2015 / A hybrid feature selection for network intrusion detection systems:Central points / arXiv preprint arXiv:1707.05505
M. Kamarudin / 2017 / A logitboost-based algorithm for detecting known and unknown web attacks / IEEE Access 5:26190~26200
K. Mwitondi / 2017 / A Repeated Sampling and Clustering Method for Intrusion Detection / International Conference in Data Mining (DMIN'17) :91~96
C. Khammassi / 2017 / A GA-LR wrapper approach for feature selection in network intrusion detection / computers & security 70:255~277
N. Moustafa / 2015 / A hybrid feature selection for network intrusion detection systems:Central points / arXiv preprint arXiv:1707.05505
M. Kamarudin / 2017 / A logitboost-based algorithm for detecting known and unknown web attacks / IEEE Access 5:26190~26200
K. Mwitondi / 2017 / A Repeated Sampling and Clustering Method for Intrusion Detection / International Conference in Data Mining (DMIN'17) :91~96
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