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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제28권 제1호
발행연도
2015.2
수록면
1 - 8 (8page)

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인터넷 트래픽의 증가로 인하여 네트워크의 보안 문제가 중요한 문제로 대두되고 있다. 그 중에서도 특히 P2P 트래픽의 증가는 모든 서버의 관리자에게는 해결해야할 중요한 문제로 대두되고 있다. 서버에서 네트워크 트래픽을 조사하여 문제가 있는 트래픽을 미리 차단하는 것은 서비스 품질의 향상과 자원의 효율적인 사용 측면에서 바람직하나 오가는 패킷의 내부정보를 조사하는 것은 개인정보보호 차원에서 문제가 있을 수 있으며 시간과 노력이 많이 소요되므로 요즘은 통계적인 기계학습의 방법을 이용하여 이상 트래픽을 찾아내는 연구가 주를 이루고 있다. 본 연구에서는 최근의 기계학습방법 중에서 널리 쓰이는 방법들을 비교 연구하여 그 결과 랜덤포리스트(random forest)라고 불리는 방법의 우수함을 보였다.
#네트워크 #분류 #트래픽 #피투피 #학습 #classification #learning #network #P2P #Traffic

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