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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 583 - 591 (9page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2023.24.3.583
이용수
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본 논문에서는 효율적인 네트워크 이상 탐지를 위한 차원 축소 및 오버 샘플링 방법을 비교한다. 다양한 분류 알고리즘들에 오버 샘플링과 차원 축소가 어떠한 영향을 미치는지 분석한다. 오버 샘플링의 평가는 분류 성능 평가 지표들을 사용하여야 하며, 차원 축소 영향의 평가는 단위 샘플 당 처리 속도를 지표로 사용한다. 실험 결과 차원 축소로 가장 눈에 띄게 처리 시간이 줄어든 모델은 KNN과 SVM이었다. 하지만 2차원으로 축소했을 땐 오히려 증가하였다. 오버 샘플링을 적용했을 땐 소수 클래스인 U2R과 R2L의 재현율과 F1 점수가 전반적으로 상승하여, 오버 샘플링은 소수의 공격 클래스 탐지에 유의미한 영향을 준다는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안방법론
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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