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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 201 - 211 (11page)
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최근 사이버보안 패러다임의 변화에 따라, 인공지능 구현 기술인 기계학습과 딥러닝 기법을 적용한 이상탐지 방법의 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 공개 데이터셋인 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 GRU(Gated Recurrent Unit) 신경망 기반 침입 탐지 모델의 이상(anomaly) 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 전처리 기술에 관한 비교 연구를 수행하였다. 또한 정상 데이터와 공격 데이터 비율에 따른 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)을 적용한 오버샘플링 기법 등을 사용하여 오버샘플링 비율에 따른 탐지 성능을 비교 및 분석하였다. 실험 결과, 시스템 콜(system call) 특성과 프로세스 실행패스 특성에 Doc2Vec 알고리즘을 사용하여 전처리한 방법이 좋은 성능을 보였고, 오버샘플링별 성능의 경우 DCGAN을 사용하였을 때, 향상된 탐지 성능을 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 연구 방법론
IV. 실험방법
V. 실험 결과 및 분석
VI. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Kyung-hyun Han and Seong-oun Hwang, “Development of firewall system for automated policy rule generation based on machine learning,” Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, 20(2), pp. 29-37, April 2020.
K. Rahul-Vigneswaran, P. Poornachandran, and KP. Soman, “A compendium on network and host based intrusion detection systems,” Proceedings of the 1st International Conference on Data Science, Machine Learning and Applications, pp. 23-30, May 2020.
Yun-gyung Cheong, Ki-nam Park, Hyun-joo Kim, Jong-hyun Kim and Sang-won Hyun, “Machine learning based intrusion detection systems for class imbalanced datasets,” Electronics and Telecommunications Research Institute, 27(6), pp. 1385-1395, Dec. 2017.
S. Mishra, “Handling imbalanced data: SMOTE vs. random undersampling,” International Research Journal of Engineering and Technology, vol. 4, no. 8, pp. 317-320, Aug. 2017.
A. Radford, L. Metz and S. Chintala, “Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks,” International Conference on Learning Representations, pp. 1-16, Jan. 2016.
K. Rahul-Vigneswaran, P. Poornachandran, and KP. Soman, “A compendium on network and host based intrusion detection systems,” Proceedings of the 1st International Conference on Data Science, Machine Learning and Applications, pp. 23-30, May 2020.
Yun-gyung Cheong, Ki-nam Park, Hyun-joo Kim, Jong-hyun Kim and Sang-won Hyun, “Machine learning based intrusion detection systems for class imbalanced datasets,” Electronics and Telecommunications Research Institute, 27(6), pp. 1385-1395, Dec. 2017.
S. Mishra, “Handling imbalanced data: SMOTE vs. random undersampling,” International Research Journal of Engineering and Technology, vol. 4, no. 8, pp. 317-320, Aug. 2017.
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