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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 2,023 - 2,028 (6page)
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Thanks to the development of hardware and communication technologies, the tendency to use Internet of Things (IoT) devices is also increasing. Despite the increased usage of IoT devices, most of IoT devices have security vulnerabilities. Deploying intrusion detection systems(IDS) to detect and classify attacks on IoT networks is one of the best solutions. Since most of the existing IDS were developed based on rules, a large amount of data, time and effort were required to develop IDS for detecting new types of attacks. For this reason, researchers studied IDS using machine learning for IoT devices and showed high performance in detecting abnormal packets. In this study, IDS was proposed using various machine learning algorithms to detect and classify attacks on IoT devices. IDS using Random Forest showed 99-100% accuracy and guaranteed the best accuracy among a variety of algorithms, and Soft Vector Machine predicted one packet within 78-79㎳ and guaranteed the best real-time performance.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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