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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,896 - 1,899 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.11.1896
이용수
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UNSW-NB15 데이터셋은 9가지 공격 유형과 정상 유형에 대한 42개의 피처로 구성된 트래픽 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 데이터셋 내에서 Exploits, Fuzzers, Generic, Normal의 데이터 유형에 대한 분류를 진행하였다. 4가지 유형 중 Fuzzers와 Normal에서 데이터 중복과 데이터 불균형을 확인하였고, Tomeklinks와 ClusBUS 기법을 통해 데이터 중복 문제와 불균형 문제를 해결하여 예측 성능을 높였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 유해 트래픽 분류 방안
Ⅳ. 성능 비교
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (3)
참고문헌 신청
P. Yoon and G. Hwang, “Malicious traffic detection using ensemble learning based on UNSW-NB15 dataset,” in Proc. Symp. KICS, pp. 952-953, Feb. 2021.
B. Das, N. C. Krishnan, and D. J. Cook, “Handling class overlap and imabalance to detect promt situations in smart homes,” IEEE Int. Conf. Data Mining Wkshps., pp. 266-273, 2013.
Z. Zoghi and G. Serpen, “UNSW-NB15 computer security dataset : Analysis through visualization,” in Proc. Int. Conf. NCSET 2020, 2020.
B. Das, N. C. Krishnan, and D. J. Cook, “Handling class overlap and imabalance to detect promt situations in smart homes,” IEEE Int. Conf. Data Mining Wkshps., pp. 266-273, 2013.
Z. Zoghi and G. Serpen, “UNSW-NB15 computer security dataset : Analysis through visualization,” in Proc. Int. Conf. NCSET 2020, 2020.
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