전력망에서의 다양한 서비스 거부 공격 탐지 위한 특징 선택 방법

이동휘; 김영대; 박우빈; 김준석; 강승호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이동휘 (Department of Information Security, Dongshin University) 김영대 (Department of Information Security, Dongshin University) 박우빈 (Department of Information Security, Dongshin University) 김준석 (Department of Information Security, Dongshin University) 강승호 (Department of Information Security, Dongshin University)

저널정보: 한국전력공사 KEPCO Journal on electric power and energy KEPCO Journal on electric power and energy 제2권 제2호

발행연도: 2016.1

수록면: 311 - 316 (6page)

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인공신경망과 같은 기계학습에 기반한 네트워크 침입탐지/방지시스템은 특징 조합에 따라 탐지의 정확성과 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 침입탐지에 사용 가능한 여러개의 특징들 중 정확성과 효율성 측면에서 최적의 특징 조합을 추출하는 특징 선택 문제는 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 NSL-KDD 데이터 집합에서 제공하는 6가지 서비스 거부 공격과 정상 트래픽을 구분해 내기 위한 최적 특징 조합 선택 문제를 다룬다. 최적 특징 조합 선택 문제를 해결하기 위해 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 다중 시작 지역탐색 알고리즘에 기반한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 성능 평가를 위해 NSL-KDD 데이터를 상대로 41개의 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다. 그리고 선택된 특징 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능을 보여주는 기계학습 방법을 찾기위해 3가지 잘 알려진 기계학습 방법들 (베이즈 분류기와 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 사용해 성능을 비교한다.

#Network intrusion detection system #machine learning #feature selection #local search algorithm #power grid

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