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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서정은 (고려대학교) 문종섭 (고려대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제30권 제3호
발행연도
2020.6
수록면
455 - 464 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

비관계형 데이터베이스 환경에서 CNN과 RNN을 활용한 NoSQL 삽입 공격 탐지 모델
서정은 ,  문종섭 정보보호학회논문지 2020.06 학술저널
비관계형 데이터베이스 환경에서 CNN과 LSTM을 활용한 NoSQL 삽입 공격 탐지 모델에 대한 제안
서정은 정보보호학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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데이터 활용의 다양성이 높아짐에 따라 비관계형 데이터베이스 사용이 증가했으며, 이에 대한 NoSQL 삽입 공격 또한 증가했다. 전통적으로 NoSQL 삽입 공격을 탐지하기 위해 규칙 기반 탐지 방법론이 제안돼왔으나, 이 방식은 규칙의 범위를 벗어나 발생하는 삽입 공격에의 대응이 어렵다는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 알고리즘을 이용해 특징을 추출하고, RNN 알고리즘을 활용해 NoSQL 삽입 공격을 탐지하는 기법을 제시한다. 또한, 실험을 통하여 본 논문에서 제시한 모델이 기존의 지도학습을 이용한 가장 우수한 모델보다 정확도는 10%, 정밀도는 4%, 재현율은 14%, F2-score는 0.082만큼 더 높은 비율로 NoSQL 삽입 공격을 탐지함을 보인다.
#NoSQL injection #Deep Learning #Convolutional Neural Network(CNN) #Recurrent Neural Network(RNN)

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안 방법
IV. 실험 및 평가
V. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
MongoDB, mongodb all customers, https://www.Mongodb.com/who-uses-Mongodb, 20200302 CWE, CWE VIEW: Weaknesses in the 2019 CWE Top 25 Most Dangerous Software Errors, https://cwe.mitre.org/data/definitions/1200.html, 20200302 OWASP, OWASP Top10, https://owasp.org/www-project-top-ten/, 20200228 NIST, CVE-2018-1784 Detail, https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2018-1784#vulnCurrentDescriptionTitle , 20200228 NIST, CVE-2019-9039 Detail, https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2019-9039, 20200228

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