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네트워크 공격을 탐지하기 위하여 기계학습을 이용한 다양한 연구가 최근 급격히 증가하고 있다. 이러한 기계학습 방법은 많은 데이터에 의존적이며 연구를 위해 다양한 실험 데이터가 공개되어 사용되고 있다. 하지만 실험 데이터 및 실제 환경에서 수집되는 데이터는 class간의 수량이 불균형하다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기계 학습을 이용한 침입탐지시스템의 한계점 중 학습데이터의 class간 불균형으로 인한 분류 성능 저하를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 네트워크 트래픽 데이터를 처리하고 seqGAN를 이용하여 부족한 데이터를 생성하였다. 제안된 방법은 NSL-KDD, UNSW-NB15 데이터 셋을 대상으로 Text-CNN을 이용하여 분류하는 테스트를 실행한 결과 정밀도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
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K. Wang / 2004 / Anomalous payload-based network intrusion detection / RAID :203~222
N. Williams / 2006 / A preliminary performance comparison of five machine learning algorithms for practical IP traffic flow classification / ACM SIGCOMM Compute Commun, Rev 36(5):5~16
UCI KDD Archive / kdd aRCHIVE. KDDcup99dataset / KDD
L. Dhanabal / 2015 / A Study on NSL-KDD Dataset for Intrusion Detection System Based on Classification Algorithms / International Journal of Advanced Research in Computer and Engineering 4(6):446~452
N. V. Chawla / 2002 / SMOTE: synthetic minority over-sampling technique / Journal of artificial intelligence research 16:321~357
N. Williams / 2006 / A preliminary performance comparison of five machine learning algorithms for practical IP traffic flow classification / ACM SIGCOMM Compute Commun, Rev 36(5):5~16
UCI KDD Archive / kdd aRCHIVE. KDDcup99dataset / KDD
L. Dhanabal / 2015 / A Study on NSL-KDD Dataset for Intrusion Detection System Based on Classification Algorithms / International Journal of Advanced Research in Computer and Engineering 4(6):446~452
N. V. Chawla / 2002 / SMOTE: synthetic minority over-sampling technique / Journal of artificial intelligence research 16:321~357
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