트래픽 속성 개수를 고려한 의사 결정 트리 DDoS 기반 분석

진민우; 염성관

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자료유형: 학술저널

저자정보: 진민우 (원광대학교) 염성관 (원광대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제1호

발행연도: 2021.1

수록면: 69 - 74 (6page)

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코로나19의 영향으로 온라인 활동이 늘어나면서 인터넷 접속량도 늘어나고 있다. 하지만 악의적인 사용자에 의해서 네트워크 공격도 다양해지고 있으며 그중에서 DDoS 공격은 해마다 증가하는 추세이다. 이러한 공격은 침입 탐지 시스템에 의해서 탐지되며 조기에 차단할 수 있다. 침입 탐지 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 데이터 세트를 이용하고 있으나 본 논문에서는 최신 트래픽 데이터 세트인 CICIDS2017를 이용한다. 의사 결정 트리를 이용하여 DDoS 공격 트래픽을 분석하였다. 중요도가 높은 결정적인 속성(Feature)을 찾아서 해당 속성에 대해서만 의사 결정트리를 진행하여 정확도를 확인하였다. 그리고 위양성 및 위음성 트래픽의 내용을 분석하였다. 그 결과 하나의 속성은 98%, 두 가지 속성은 99.8%의 정확도를 각각 나타냈다.

#침입 탐지 시스템 #서비스 거부 #의사결정트리 #예측 중요도 #CICIDS2017 #Intrusion detection system #DDoS #Decision tree #Predictor importance

참고문헌 (10)

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FotiGuard Labs. Global Threat Trend Report [Internet]. Available: https://www.fortinet.com/content/dam/fortinet/assets/threat-reports/ko_kr/threat-report-h1-2020-kr.pdf.

KISA. Cyber Security Issue Report Q2 2020 [Internet]. Available: https://www.boho.or.kr/data/reportView.do?bulletin_writing_sequence=35506.

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I. Lee and S. Oh, “Optimization of Intrusion Detection Systems based on signature-based rules,” Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, vol. 33, no. 6, pp. 55-60, Jun. 2015.

E. M. Yang and C. H. Seo, “ A Study on Intrusion Detection in Network Intrusion Detection System using SVM,” Journal of Digital Convergence, vol. 16, no. 5, pp. 399-406, May. 2018.

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