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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강구홍 (서원대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제29권 제4호
발행연도
2019.8
수록면
795 - 805 (11page)

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최근 알려지지 않은 공격에 대처하기 위한 네트워크 비정상(anomaly) 탐지 기술에 대한 관심이 한층 높아지고 있다. 이러한 기술 개발을 위해 데이터 마이닝(data mining), 기계학습(machine learning), 그리고 딥러닝(deep learning)등을 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 분류(classification) 문제를 다루는 데이터 마이닝 기술 중 가장 전통적인 방법 중 하나인 의사결정나무(decision tree)를 이용하여 NSL-KDD 데이터셋을 대상으로 네트워크 비정상 탐지 가능성을 보여준다. 의사결정나무의 과대적합(over-fitting) 단점을 해소하기위해 카이-제곱(chi-square) 테스트를 통해 최적의 속성 선택(feature selection)을 수행하고, 선택된 13개의 속성을 사용한 의사결정나무 모델 환경에서 NSL-KDD 시험 데이터 셋 KDDTest+에 대해 84% 그리고 KDDTest-21에 대해 70%의 네트워크 비정상 검출 정확도를 보였다. 제시된 정확도는 기존 의사결정나무 모델 적용 시 이들 시험 데이터 셋을 대상으로 알려진 정확도 81% 그리고 64% 수준과 비교해 약 3% 그리고 6% 각각 향상된 결과다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. NSL-KDD 데이터 셋
Ⅲ. 기존 연구
Ⅳ. 텐서플로우와 사이킷런(Scikit-Learn)을 활용한 DT 모델링
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (18)

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