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저자정보
양동헌 (과학기술연합대학원대학교 (UST)) 황명권 (과학기술연합대학원대학교 (UST))
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
발행연도
2021.12
수록면
697 - 699 (3page)

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빅데이터 및 IoT 기술의 급속한 발전으로 인해 다양한 네트워크 응용 서비스가 개발되고 있으며, 다양한 사용자들에 의해 대규모 네트워크 데이터가 생성, 수집 및 전송되고 있다. 이에 따라 네트워크 보안에 대한 고려 또한 확대되고 있으며, 점차 고도화되는 네트워크 공격을 탐지 할 수 있는 효율적인 침입탐지기술이 요구되고 있다. 네트워크 침입탐지기술은 악의적인 침입을 모니터링하고 탐지하는 것을 목표로 하는 기술로써, 다양한 관련 연구들이 수행되고 있다. 기존에 주로 사용되고 있는 침입탐지기술은 새로운 공격 유형에 대한 즉각 탐지 및 대처의 어려움 또는 오탐률이 높다는 단점이 있다. 보다 효율적인 침입탐지를 위해 딥러닝 기반 연구들이 수행되고 있지만 대부분의 연구들이 정상 및 공격 데이터에 대한 데이터 불균형성으로 인해 좋은 탐지 성능을 보이지 못했^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE11035822');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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