시계열 모델 기반 트래픽 이상 징후 탐지 기법에 관한 연구

조강홍; 이도훈

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 조강홍 이도훈

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제33권 제5호(네트워크 및 서비스)

발행연도: 2008.5

수록면: 304 - 309 (6page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문에서는 시계열 예측 모델을 이용하여 웜 또는 바이러스 등과 같은 공격 트래픽에 의해 네트워크상에 발생할 수 있는 트래픽 이상 징후를 탐지할 수 있는 예측 모델 기반 트래픽 이상 징후 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 비교적 정확한 예측모델로 알려져 있는 ARIMA 모델을 이용하였고 이상 징후 여부를 확률값으로 변화하여 확률 임계값에 따라 이상 징후를 탐지하도록 하여 그 성능을 극대화할 수 있도록 하였다. 이를 위해 제안기법을 네트워크상에 발생시킨 웜과 같은 비정상 공격 트래픽을 포함한 전체 트래픽과 웹 트래픽에 적용하여 트래픽의 이상 징후를 신뢰성 있는 수준에서 탐지함을 보여주었다. 이 기법을 네트워크 기반의 침입탐지시스템에 적용할 경우에 큰 효과 가져올 수 있을 것이다.

#Anomaly #Time Series #ARIMA #AR #웜 #바이러스 #AR #Anomaly Detection

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

1. [학술대회논문] - Nancy K. Groschwitz / 1994 / A Time Series Model of Long-Term NSFNET Backbone Traffic / ICC'94 : 1400 ~ 1404

2. [학술대회논문] - Yantai Shu / 2005 / Wireless traffic modeling and prediction using seasonal ARIMA models / Communications, 2005. IEIEC Transactions on Communications 2005 E88-B : 3992 ~ 3999

3. [학술대회논문] - Cynthia S. Hood / 1997 / Beyond Thresholds: An Alternative Method for Extracting Information from Network Measurements / GLOBELCOM'97 : 487 ~ 491

4. [학술대회논문] - Cynthia, S. Hood / 1997 / Proactive Network Fault Detection / INFOCOM'97 3 : 1147 ~ 1155

5. [학술지(정기간행물)] - 권기훈 / 2004 / 트래픽 분석에 의한 광대역 네트워크 조기 경보 기법 / 정보보호학회논문지 14 (4) : 111 ~ 121

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

조강홍

소속기관 Dongyang Mirae University

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 9 이용수 653

이도훈

소속기관 경북대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 공학 > 컴퓨터학

논문수 16 이용수 1,082

이 논문과 함께 이용한 논문

엔트로피 기반의 이상징후 탐지 시스템

한찬규 , 최형기 정보과학회논문지 : 정보통신 2009 .06

정보 엔트로피를 이용한 이상 탐지

피민규 , 장윤 한국정보과학회 학술발표논문집 2015 .06

전자금융거래 이상징후 분석을 통한 사고예방 효과성에 관한 연구

박은영 , 윤지원 한국전자거래학회지 2014 .11

제어시스템 보안을 위한 whitelist 기반 이상징후 탐지 기법

유형욱 , 윤정한 , 손태식 한국통신학회논문지 2013 .08

24시간 주기의 독거노인 생활 패턴 모델링 및 이상 검출 방법

이선우 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2011 .07

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-567-014725569

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (14)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)