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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 124 - 130 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.3.124
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CNN(Convolutional Neural Networks)은 이미지의 특징을 추출하는 방법을 사용하여 이미지 분류에 좋은 성능을 보이는 딥러닝 모델이다. CNN은 사이버보안 분야의 IDS(Intrusion Detection System) 연구에서도 활발히 활용되고 있다. CNN 기반의 IDS(CNN IDS) 구축을 위해서는 문자열로 구성된 IDS 데이터를 이미지 형태로 변환하는 전처리 과정을 거쳐야 한다. 기존의 CNN IDS 연구들을 살펴보면 훈련데이터의 속성(Feature) 순서의 변경 없이 그대로 배치하여 훈련하는 방식만을 사용했으나, 다른 CNN 연구들을 살펴보면 전처리 과정에서 다양한 속성 재배열 방법을 사용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 CNN에서 활용되고 있는 다양한 속성 재배열 방법들을 CNN IDS의 훈련데이터에 적용하여 CNN IDS의 성능 변화에 대한 연구를 수행하였다. 실험결과, NSL-KDD 데이터세트에 랭크넷(Ranknet) 속성 재배열 방법을 적용했을 때 CNN IDS의 정확도가 기본 속성 배열 방식에 비해 최대 3.7%P의 성능이 향상됨을 확인하였고 이를 통해서 기본 배치 방식은 정확성 측면에서 최적이 아님을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경지식 및 관련연구
3. 속성 재배열 방법별 성능 비교 실험
4. 결론 및 향후연구
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Vinayakumar, R., Soman, K. P., & Poornachandran, P., "Applying convolutional neural network for network intrusion detection." 2017 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI) . IEEE, pp.1222-1228, Sep. 2017.
Zhang, X., Ran, J., & Mi, J., "An intrusion detection system based on convolutional neural network for imbalanced network traffic." 2019 IEEE 7th International Conference on Computer Science and Network Technology (ICCSNT) . IEEE, pp.456-460, Oct. 2019. D
Blanco, R., Cilla, J. J., Malagón, P., Penas, I., & Moya, J. M., "Tuning cnn input layout for ids with genetic algorithms." International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems. Springer, Cham, pp. 197-209, June 2018. DOI: https://doi.org/10
Ren, Z., Chen, G., & Lu, W., "Space filling curve mapping for malware detection and classification." Proceedings of the 2020 3rd International Conference on Computer Science and Software Engineering . pp.176-180, May 2020. DOI: https://doi.org/10.1145/340
Luo, Y., Qin, X., Chai, C., Tang, N., Li, G., & Li, W., "Steerable self-driving data visualization." IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering , 34.1, pp.475-490, 2020. DOI: https://doi.org/10.1109/TKDE.2020.2981464
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Luo, Y., Qin, X., Chai, C., Tang, N., Li, G., & Li, W., "Steerable self-driving data visualization." IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering , 34.1, pp.475-490, 2020. DOI: https://doi.org/10.1109/TKDE.2020.2981464
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