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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제12권 제2호
발행연도
2010.1
수록면
983 - 996 (14page)

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본 연구는 네트워크 침입을 탐지하기 위해 대표적인 데이터마이닝 방법론의 하나인 의사결정나무 모형을 사용하였다. 연구의 목적은 의사결정나무가 보안 분야에서 네트워크 공격을 얼마나 잘 탐지하는가를 평가하고 적용가능성을 파악하는 것이다. 이를 위해 출력변수를 세 가지 형태로 구성하여 실험하였다; 공격유무, 정상적인 접속과 공격유형, 정상적인 접속과 22개의 세부공격내용. 492,298개의 자료로 의사결정나무를 학습하여 292,299개의 평가 자료로 예측력을 분석하였다. 실험결과 세 가지 형태의 출력변수에 대해 의사결정나무 모형의 정분류율에 대한 차이는 유의하게 나타나지 않았고, 최소 97.71%의 정분류율을 보였다. 하지만 학습에 사용되지 않은 새로운 형태의 공격 유형을 기존에 학습된 의사결정나무 모형에 적용하였을 때 예측력은 급격하게 떨어졌다. 따라서 의사결정나무 모형을 이용한 네트워크 침입탐지는 충분히 적용가능성을 보여주지만 새로운 침입방법이 생길 때마다 재학습하여 의사결정나무 모형을 갱신하는 것이 필요함을 시사한다.
#침입탐지시스템 #데이터마이닝 #의사결정나무모형 #침입 유형 #Intrusion Detection System #Data Mining #Decision Tree #Attack Categories

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/ / KDD Cup 1999 Data google schola Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Wadsworth google schola Denning, D .E. / 1987 / An intrusion-detection model / IEEE Transaction on Software Engineering 13 (2) : 222 ~ 223 google schola Hartigan, J. A. / 1975 / Clustering Algorithms / John Wiley & Sons, Inc. google schola Innella, P. and McMillan, O. / / An Introduction to Intrusion Detection Systems, Tetrad Digital Integrity, LLC google schola

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