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자료유형
학술저널
저자정보
Ning Yan (Tongmyong University) Young-Yeol Choo (Tongmyong University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제10호
발행연도
2024.10
수록면
2,889 - 2,899 (11page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.10.2889

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순환신경망기반의 딥 패킷탐지 방법은 원시 패킷에서 특징을 자동으로 추출하고 응용 프로토콜을 식별할 수 있지만, 일정한 정확도를 유지하려면 많은 양의 훈련 데이터와 계산 리소스가 필요하고, 모델의 해석이 좋지 않아 실제 환경에 적용하기가 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 히든 마르코프 모델을 기반으로 한 네트워크 트래픽 탐지 알고리즘을 제안한다. 암호화된 트래픽을 게놈 시퀀스로 간주하여 정상적인 네트워크 동작을 모델링하고 이상 징후를 탐지하는 새로운 알고리즘이 제안되어 암호화된 악성 트래픽을 효과적으로 식별할 수 있다. 제안한 시스템은 기존 알고리즘과 비교하여 95% 이상의 정확도 또한 메타데이터를 최대 MTU까지 패딩하고 난독화되거나 유효하지 않은 패킷을 삽입함으로써 패딩이 큰 부분을 초과하더라도 50% 이상의 정확도를 보장 유지하며 난독화에 강하다는 것을 보였다. 본 연구는 암호화 트래픽 탐지에 대한 새로운 접근 방식을 다양한 분야에서도 적용될 것이다.
#암호화 기술 #보안소켓계층/전송계층보안 #심층 패킷 검사 #숨겨진 마르코프 모델 #네트워크 기술 #Encryption Technology #SSL/TLS #Deep Packet Inspection #Hidden Markov Model #Network Technologies

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related works
Ⅲ. HMM based Flow Processing
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusion
References

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